Identification des variables cachées pertinentes pour EnKF

Bonjour,

Pour ceux qui utilisent le filtre d'ensemble de Kalman dans un système avec de nombreuses variables d'état cachées (pas d'observations possibles de ces variables car inaccessibles à la mesure ou qui n'ont pas de réalité physique), quelle méthode utilisez vous pour l'identification des variables d'état à corriger ?
- Étude de la corrélation entre les variables d'état et les sorties du modèle ?
- Perturbation des états pour analyse de sensibilité ?
- ...

Dans un tel système, comment déterminez vous le nombre optimal de variable à corriger ?

Et pourquoi vous avez adopté ces méthodes ?

Merci à tous ceux qui me feront profiter de leur savoir !

Bon et bien, après quelques mois d'études sur le problème... et bien c'est un problème SUPER complexe. Pas de recette magique, pour être certain d'obtenir la combinaison optimale, il faut tout tester.