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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16d.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP7W/3AKGTCP
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m19/2011/10.16.14.32
Última Atualização2012:01.13.13.42.19 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m19/2011/10.16.14.32.42
Última Atualização dos Metadados2020:04.28.19.10.53 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-16949-TDI/1833
Chave de CitaçãoGarcia:2011:FiNãLi
TítuloFiltro não linear de Kalman sigma-ponto com algoritmo unscented aplicado a estimativa dinâmica da atitude de satélites artificiais
Título AlternativoSigma point nonlinear Kalman filter with unscented algorithm applied to attitude dynamics estimation of artificial satellites
CursoCMC-SPG-INPE-MCT-BR
Ano2011
Data2011-10-31
Data de Acesso23 jun. 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Mecânica Espacial e Controle)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas189
Número de Arquivos1
Tamanho5231 KiB
2. Contextualização
AutorGarcia, Roberta Veloso
GrupoCMC-SPG-INPE-MCT-BR
BancaPrado, Antonio Fernando Bertachini de Almeida (presidente)
Zanardi, Maria Cecília França de Paula Santos (orientador)
Kuga, Hélio Koiti (orientador)
Fenilli, André
Baroni, Leandro
Endereço de e-Mailrvelosogarcia@yahoo.com.br
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2011-10-16 14:33:43 :: rvelosogarcia -> yolanda ::
2011-11-01 12:09:09 :: yolanda -> rvelosogarcia ::
2011-12-05 20:30:04 :: rvelosogarcia -> yolanda ::
2011-12-16 18:48:34 :: yolanda -> rvelosogarcia ::
2011-12-22 02:47:20 :: rvelosogarcia -> yolanda ::
2012-01-05 11:29:10 :: yolanda -> sabrina ::
2012-01-13 13:48:05 :: sabrina -> viveca@sid.inpe.br ::
2012-01-18 16:06:01 :: viveca@sid.inpe.br -> administrator :: -> 2011
2020-04-28 19:10:53 :: administrator -> simone :: 2011
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chaveestimação 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
ResumoEstimadores 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. ABSTRACT: State estimators have been applied to different areas, particularly in aerospace engineering involving attitude and orbit estimation problem. These estimators are applied in order to infer unobserved variables (state) of a dynamic system providing two uncertain sources of information, namely, the measurements and a mathematical model. Under linear model and Gaussian noise assumptions, the Kalman Filter is the well-known optimal recursive solution for the state-estimation problem, whereas the Extended Kalman Filter and, more recently, the Sigma-Point Kalman Filter are the most commonly employed approximate solutions for the nonlinear case. In this work, the main proposal is to use the Sigma-Point Kalman Filter to estimate the attitude of an artificial satellite, in real time, using real data provided by sensors that are onboard the satellite. To validate the proposed approach in order to achieve a more complete analysis of the problem, pointing out the main advantages and disadvantages of the method, the results will be compared in the following ways: comparing the estimators applied to nonlinear problems (Extended Kalman Filter and Sigma-Point Kalman Filter) and between different parameterizations of the satellite attitude (Euler angles and quaternions). The results show that the algorithm of Sigma Point Kalman filter, even under inaccurate initial conditions, is able to converge and provide estimates of attitude with superior accuracy when compared to the other algorithms. This results may be useful in processing satellite images, aimed at improving the quality of them, and saving additional processing time of image processing by the experts.
ÁreaETES
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Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2UALS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.14.00.13 2
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype
7. Controle da descrição
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