@PhDThesis{Orlando:1983:TéEsAp,
author = "Orlando, Valcir",
title = "T{\'e}cnicas estoc{\'a}sticas aplicadas {\`a}
suaviza{\c{c}}{\~a}o, tratamento de tendenciosidades e
compress{\~a}o de dados de rastreamento ou telemetria de
sat{\'e}lites artificiais",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "1983",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "1983-08-29",
keywords = "pr{\'e}-processamento, suaviza{\c{c}}{\~a}o de dados, controle
estoc{\'a}sticas, filtro de Kalman, estima{\c{c}}{\~a}o de
estado, compress{\~a}o de dados, pre-processing, data smoothing,
stochastic control, Kalman filter, state estimation, data
compression.",
abstract = "S{\~a}o apresentados tr{\^e}s procedimentos relacionados com a
fase de pr{\'e}-processamento de dados de rastreamento e
telemetria de sat{\'e}lites artificiais, desenvolvidos com o
aux{\'{\i}}lio de t{\'e}cnicas estoc{\'a}sticas. O primeiro
deles {\'e} um procedimento de suaviza{\c{c}}{\~a}o de dados,
por ajuste de curvas, desenvolvido atrav{\'e}s da
aplica{\c{c}}{\~a}o do filtro de Kalman combinado com
t{\'e}cnicas adaptativas de dosagem do ru{\'{\i}}do no estado.
O segundo procedimento, desenvolvido de mofo a permitir um
tratamento autom{\'a}tico de tendenciosidade existentes em dados
de observa{\c{c}}{\~a}o do estado de sistemas din{\^a}micos,
torna poss{\'{\i}}vel o emprego direto de
observa{\c{c}}{\~o}es afetadas por erros tendenciosos em
estima{\c{c}}{\~a}o de estado via filtro de Kalman. Para isso
{\'e} utilizado um esquema de compensa{\c{c}}{\~a}o
din{\^a}mica. Finalmente, o terceiro procedimento, classificado
como procedimento de compress{\~a}o de dados, tem o objetivo de
obter, dentro de certas condi{\c{c}}{\~o}es, um ganho em termos
de velocidade de processamento na aplica{\c{c}}{\~a}o do filtro
de Kalman {\`a} estima{\c{c}}{\~a}o de estado de sistemas
din{\^a}micos n{\~a}o-lineares. Testes de valida{\c{c}}{\~a}o
dos procedimentos foram feitos por simula{\c{c}}{\~o}es via
computador digital usando dados relacionados {\`a} {\'o}rbita de
u sat{\'e}lite artificial de baixa altitude. ABSTRACT: Three
procedures related with preprocessing of artificial satellite
tracking and telemetry data, develop with the aid of stochastic
techniques are presented. The first of them consists of a data
smoothing procedure by curve fitting develop by the application of
the Kalman filter combined with an adaptive tecnique of state
noise evaluation. The second procedure, developed in order to
allow an automatic treatement of bias errors dynamics systems
observation data, makes Kalman filter state estimation possible by
direct processing of the bias errors corrupted observations. For
this, a dynamic compensation scheme is used. Finally, third
procedure, classified as a data compression procedure, has the
objective of obtaining, in certain conditions, a processing speed
gain in Kalman filter applications to nonlinear dynamic systems
state estimation. Validation tests of the procedures were made by
digital computer simulation using simulated data related with a
low altitude artificial satellite orbit.",
committee = "Velasco, Fl{\'a}vio Roberto Dias (presidente) and Rios Neto,
Atair (orientador) and Bennaton, Jocelyn Freitas and Maizza Neto,
Octavio and Martins Neto, Antonio Felix and Rozenfeld, Pawel",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Techniques applied to stochastic smoothing treatment biases and
data compression or telemetry tracking of artificial satellites",
label = "4797",
language = "pt",
pages = "138",
ibi = "6qtX3pFwXQZ3r59YCT/GTDLR",
url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZ3r59YCT/GTDLR",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "05 maio 2024"
}