Filtro não linear de Kalman sigma-ponto com algoritmo unscented aplicado a estimativa dinâmica da atitude de satélites artificiais / Sigma point nonlinear Kalman filter with unscented algorithm applied to attitude dynamics estimation of artificial satellites

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

31/10/2011

RESUMO

Estimadores de estados têm sido empregados em diversas áreas, em particular em engenharia aeroespacial envolvendo problemas de estimação de atitude e órbita. Estes estimadores são aplicados de modo a inferir variáveis não-observadas (estados) de um sistema dinâmico a partir de duas fontes incertas de informações: as medições e um modelo matemático. Sob a premissa de modelo linear e ruído Gaussiano, o filtro de Kalman é a solução ótima recursiva mais conhecida para o problema de estimação de estados, ao passo que o filtro de Kalman Estendido e, mais recentemente, o filtro de Kalman Sigma-Ponto são as soluções aproximadas mais comumente empregadas para o caso não-linear. Neste trabalho, a proposta principal é utilizar o filtro de Kalman Sigma-Ponto para estimar a atitude, com características de tempo real, de um satélite artificial utilizando medidas reais fornecidas por sensores que estão a bordo do satélite. Para validar a abordagem proposta de modo a realizar uma análise mais completa do problema, apontando as principais vantagens e desvantagens do método, os resultados são comparados das seguintes maneiras: comparações entre os estimadores aplicados a problemas não-lineares (filtro de Kalman Estendido e filtro de Kalman Sigma-Ponto) e entre diferentes parametrizações da atitude do satélite (ângulos de Euler e quaternions de atitude). Os resultados mostram que o algoritmo do Filtro de Kalman Sigma Ponto, mesmo sob condições iniciais imprecisas, é capaz de convergir e fornecer estimativas de atitude com precisão superior aos demais algoritmos. Estes resultados poderão ser úteis no processamento de imagens dos satélites, visando à melhoria na qualidade das mesmas, e poupando tempo de processamento adicional dos especialistas de processamento de imagens.

ASSUNTO(S)

estimação de atitude sistemas não lineares filtro de kalman unscented filtro de kalman estendido dados reais attitude estimation non-linear systems unscented kalman filter extended kalman filter real data

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