Filtro não linear robusto para rastreamento de alvos ágeis

• Autor(a) principal: Flávio Eler de Melo
• 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=1242
• topic: Rastreamento (posição); Trajetórias de voo; Filtros de Kalman; Sistemas não-lineares; Indicadores de alvos móveis; Reconhecimento de alvo; Estimação de estado; Controle; Engenharia aeronáutica

O problema de rastreio de aviões ágeis, sob altas acelerações, utilizando-se de filtros recursivos de estimação, necessita de modelos suficientemente sofisticados para a determinação de trajetórias com precisão desejável. Como conseqüência, surge a complexidade do algoritmo de estimação, que suscita métodos mais elaborados e com maior demanda de recursos computacionais, tanto para o tratamento de não linearidades do modelo quanto para a manipulação de um número maior de variáveis de estado que o caracterizam. Os modelos bidimensionais considerados para o rastreio de aviões civis em sistemas de controle de tráfego aéreo mostram-se insuficientes para o tratamento de manobras tridimensionais com consideráveis variações de altitude. Os modelos tridimensionais de curva constante, de curva plana variável e de curva coordenada possuem degradação de desempenho para alvos que perfazem curvas não planas e com razão de curva variável. O modelo de dinâmica de vôo de corpo rígido, para três dimensões, é relativamente complexo para constituir a base de um filtro de estimação prático e requer a observação da atitude do alvo, de forma colaborativa ou por imageamento, além de algum conhecimento a priori de parâmetros aerodinâmicos. O presente trabalho resolve as limitações dos modelos constantes da literatura utilizando um modelo de dinâmica de vôo de um ponto de massa que leva em conta características aerodinâmicas típicas para o movimento longitudinal. Este tratamento fornece um modelo dinâmico com um nível de detalhamento capaz de representar bem as manobras arrojadas, sem torná-lo complexo o suficiente para inviabilizar a realização do filtro. Este modelo é utilizado para o desenvolvimento de um filtro de estimação não linear, baseado no filtro de Kalman-Bucy estendido (EKBF). O filtro leva em conta a equação de estado em tempo contínuo e a equação de medida em tempo discreto, uma vez que a dinâmica de alvos ágeis é muito bem descrita em tempo contínuo, enquanto que a trajetória observada pelo sensor é essencialmente digital. Duas extensões deste filtro são estudadas: (i) o uso de termos de segunda ordem na aproximação do modelo conforme a teoria de Daum; e (ii) o emprego de uma rede neural acoplada ao filtro, treinada iterativamente, para a compensação de erros de modelagem e de cálculos das estimativas (NEKBF). As avaliações de desempenho qualitativa e quantitativa do modelo proposto, bem como das duas variações, é feita por meio de métodos sistemáticos de aferição de não linearidades, efeitos de bias, precisão e robustez. Conclui-se que o filtro proposto é suficientemente preciso para ser aplicado em sistemas de defesa e, com as extensões propostas, apresenta a robustez adequada para o rastreio de alvos em combate.