%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/iris@1905/2005/07.27.07.04
%2 sid.inpe.br/iris@1905/2005/07.27.07.04.29
%F 5930
%T Estimação adaptativa de estado e análise da taxa de amostragem para sistemas dinâmicos lineares invariantes no tempo
%J Adaptive state estimation and sampling rate analysis for invariant linear dynamic systems in time
%D 1989
%8 1989-03-08
%9 Tese (Doutorado em Mecânica Espacial e Controle)
%P 265
%A Lopes, Roberto Vieira da Fonseca,
%E Fleury, Agenor de Toledo (presidente),
%E Orlando, Valcir (orientador),
%E Borgest, Wladimir,
%E Yoneyama, Takashi,
%E Rios Neto, Atair,
%E Dias, Luiz Alberto Vieira,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K estimação adaptativa, taxa de amostragem, adaptive estimation, sampling rate.
%X A necessidade de técnicas adaptativas para romper dificuldades práticas da teoria de estimação de estados é tão antiga quanto as aplicações desta própria teoria! Este trabalho apresenta uma revisão introdutória das técnicas adaptativas e dá três contribuições a este tema ainda atual. Estende-se o método de correlação de resíduos para estimação de estatísticas de ruídos ao caso de processamento de sinais contínuos. Define-se um processo secundário excitada pelo resíduo, cuja covariância amostral é uma observação linear finita daquelas estatísticas. Fica claro que modelo discreto com ruído branco sequencial é inconsistente com uma taxa de amostragem contínua. Em seguida estende-se ao caso contínuo o método de validação cruzada para ajuste do grau de suavização de dados, usando o conceito de grão do sinal medido que determina sua resolução. Analisam-se resultados de diferentes tipos de sinais e comparam-se com os de suavização de estados. Estes estudos teóricos dão motivação heurística para o método das malhas, principal contribuição do trabalho. Uma análise paramétrica do caso escalar mostra que se o ruído no sistema é suposto brando, então o intervalo de discretização não deve ser maior que a resolução do sinal. Neste caso a covariância amostral do resíduo de processamento de malhas distintas é uma observação linear das estatísticas dos ruídos no estado e nas observações. Com base nisto o método das malhas estima tais estatísticas e a taxa de amostragem ideal. Resultados são apresentados para um exemplo simplificado de determinação de satélites artificiais. ABSTRACT: The needs for adaptive techniques to overcome practical difficulties related to the state estimation theory is as old as the applications of the theory itself. An introductory review is presented for adaptive techniques and gives three contributions to this still up-to-date topic. The residue correlation method for noise statistics estimation is extended to cover the continuous signal processing case. A secondary process driven by the residue is defined in such a way that its sample covariance is a finite linear observation of those statistics. It becomes evident that the discrete model with sequential white noise is not consistent with a continuous sampling rate. Then the cross-validation method for fitting the data smoothing degree using the concept of pixel of the output signal which determines its resolution is extended to the continuous case. Results corresponding to different kinds of signals are analyzed and compared with the state smoothing ones. These theoretical studies give the heuristic motivation for the mesh method - the major contribution of this work. A parametric analysis of the scalar case shows that if the system noise is taken as white the discretization time step must not be greater than the signal resolution. In this case the residue sample covariances that results from processing distinct meshes is a linear observation of both the state and observation noise statistics. On this basis, the meshes method estimates such statistics as well as the ideal sampling rate. Results are presented for a simplified satellite attitude determination problem.
%@language pt
%3 publicacao.pdf