Técnicas de filtragem utilizando processos com saltos markovianos aplicados ao rastreamento de alvos móveis
Victor Baptista Frencl
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP F889t
[Filtering techniques using Markov jump processes applied to maneuvering target tracking]
Campinas, SP : [s.n.], 2010.
128 p. : il.
Orientadores: João Bosco Ribeiro do Val, Rafael Santos Mendes
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
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....
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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
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Abstract: The dissertation's theme is the study of the maneuvering target tracking problem from dynamic systems modeling using markovian jumps on the transitions between models, recursive stochastic filters and filtering techniques. Surveys and analysis of two types of dynamic models were made: the...
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Abstract: The dissertation's theme is the study of the maneuvering target tracking problem from dynamic systems modeling using markovian jumps on the transitions between models, recursive stochastic filters and filtering techniques. Surveys and analysis of two types of dynamic models were made: the constant velocity model and the constant turn model. Based on these models, some variations were prepared. Observations models were also studied, proposing the inclusion of the radial velocity in the target observations. The studied filters were the extended Kalman filter, which deals with nonlinear mathematical models, and the BLUE filter, which deals with linear dynamics and observations models which envolves coordinates conversions. The filtering techniques of the interacting multiple models, which involves the switching between models, and the particle filter, which is based on Monte Carlo simulations, were studied, proposing some variation of these techniques. We developed a methodology, using numerical simulations on MATLAB software, to compare performances of some of the filtering techniques based on these studies
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Val, João Bosco Ribeiro do, 1955-
Orientador
Mendes, Rafael Santos, 1957-
Coorientador
Kienitz, Karl Heinz
Avaliador
Amaral, Wagner Caradori do, 1952-
Avaliador
Técnicas de filtragem utilizando processos com saltos markovianos aplicados ao rastreamento de alvos móveis
Victor Baptista Frencl
Técnicas de filtragem utilizando processos com saltos markovianos aplicados ao rastreamento de alvos móveis
Victor Baptista Frencl
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