Classificação de alvos utilizando atributos cinemáticos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mateus de Araujo Fernandes
Data de Publicação: 2009
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA
Texto Completo: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1250
Resumo: Sistemas de auxílio à tomada de decisões no cenário de controle/vigilância do espaço aéreo têm sido cada vez mais solicitados à medida que os operadores necessitam lidar com uma maior quantidade de informações e tomar decisões de forma mais ágil e precisa. Neste contexto, é apresentada uma solução para o problema de classificação de alvos aéreos com base em atributos cinemáticos, especificamente velocidade, aceleração e altitude. Estes dados podem ser estimados por um algoritmo de rastreamento a partir de informações de um radar de vigilância primário. São apresentadas três propostas de classificadores, sendo o primeiro deles baseado na relação entre probabilidades condicionais expressa pelo Teorema de Bayes, o segundo implementado a partir de um sistema de inferência fuzzy com pertinências unidimensionais e o terceiro também apoiado na lógica fuzzy, porém com funções de pertinência bidimensionais constituídas a partir de envelopes de vôo das classes de alvos previstas. As características destes classificadores são comparadas entre si e com resultados de trabalhos similares encontrados na literatura. Os três classificadores são capazes de fornecer em tempo real a crença da pertinência de um alvo a determinadas classes, mostrando utilidade na ausência de dados provenientes de um radar secundário/IFF ou de sensores imageadores.
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description Sistemas de auxílio à tomada de decisões no cenário de controle/vigilância do espaço aéreo têm sido cada vez mais solicitados à medida que os operadores necessitam lidar com uma maior quantidade de informações e tomar decisões de forma mais ágil e precisa. Neste contexto, é apresentada uma solução para o problema de classificação de alvos aéreos com base em atributos cinemáticos, especificamente velocidade, aceleração e altitude. Estes dados podem ser estimados por um algoritmo de rastreamento a partir de informações de um radar de vigilância primário. São apresentadas três propostas de classificadores, sendo o primeiro deles baseado na relação entre probabilidades condicionais expressa pelo Teorema de Bayes, o segundo implementado a partir de um sistema de inferência fuzzy com pertinências unidimensionais e o terceiro também apoiado na lógica fuzzy, porém com funções de pertinência bidimensionais constituídas a partir de envelopes de vôo das classes de alvos previstas. As características destes classificadores são comparadas entre si e com resultados de trabalhos similares encontrados na literatura. Os três classificadores são capazes de fornecer em tempo real a crença da pertinência de um alvo a determinadas classes, mostrando utilidade na ausência de dados provenientes de um radar secundário/IFF ou de sensores imageadores.
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