Filtering techniques using Markov jump processes applied to maneuvering target tracking / Técnicas de filtragem utilizando processos com saltos markovianos aplicados ao rastreamento de alvos móveis

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

30/03/2010

RESUMO

Esta dissertação possui como tema o estudo do problema de rastreamento de alvos manobrantes a partir da modelagem de sistemas dinâmicos com utilização da teoria de saltos markovianos nas transições entre modelos, da utilização de filtros estocásticos recursivos e de técnicas de filtragem. Foram feitos estudos e análises de dois tipos de modelos dinâmicos, o de velocidade constante e o de giro constante. Baseados nestes modelos, elaboraram-se algumas variações em cima destes. Também foram estudados modelos de observações, propondo a inclusão da velocidade radial nas observações do alvo. Os filtros estudados foram o filtro de Kalman estendido, que lida com modelos matemáticos não-lineares, e filtro BLUE, que trata de dinâmicas lineares e modelos de observações que envolvam conversões de coordenadas. As técnicas de filtragem de modelos múltiplos interagentes, que envolve chaveamento entre filtros, e de filtro de partículas, que baseia-se em simulações de Monte Carlo, foram estudados, propondo algumas variações destas técnicas. Foi desenvolvida uma metodologia, através de simulações numéricas no software MATLAB, para comparar desempenhos das propostas de técnicas de filtragem baseadas nestes estudos

ASSUNTO(S)

modelos matematicos markov processos de processo estocastico mathematical models markoff processes stochastic systems

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