Revenons aux mésaventures de notre naufragé introduites précédemment. Finalement, ne sachant comment atteindre le rivage, il se résout à évaluer la distance le séparant du rivage toutes les heures. Il dispose ainsi de \[i\] mesures de la distance du canot au rivage (\[v^o_i\]) entre l'instant de son naufrage \[t_0\] et la dernière mesure au temps \[t_i\]. Cette évaluation est supposée sans biais et sa variance, notée comme précédemment \[s^o\], est supposée stationnaire. Les coordonnées réelles du canot sont \[(u_i,v_i)\],tandis que celle issues de l'analyse \[(u_i^a,v_i^a)\] et celles de la prévision \[(u_i^f,v_i^f)\]. A l'instant du naufrage (\[t_0\]), la position du canot est \[(u_0^a,v_0^a)=(0,0)\]. Entre deux mesures aux instants \[t_i\] et \[t_{i+1}\],le canot dérive mais sa direction n'est pas connue. Le naufragé imagine donc un modèle d'évolution comme un modèle de diffusion autour de son point d'origine. Il peut donc écrire le modèle (linéaire en l'occurrence) tel que \[\mathbf{M}_{i \to i+1}=\mathbf{I}\]) et l'erreur modèle, qu'il suppose importante, telle que
\[ \mathbf{Q}_i=\left( \begin{array}{cc} s^m & 0 \\ 0 & s^m \end{array} \right)\],
où \[s^m\] est proportionnel au temps écoulé entre \[t_{k+1}\] et \[t_0\].
Chose promise, chose due. Alors, voici une vision générale de ce qui occupe les plus longues de mes heures : l'assimilation de données.
