@InProceedings{SilvaGarParKugZan:2019:FiPaRa,
author = "Silva, William R. and Garcia, Roberta V. and Pardal, Paula C. P.
M. and Kuga, H{\'e}lio Koiti and Zanardi, Maria C. F. P. S.",
affiliation = "{Universidade de Bras{\'{\i}}lia (UnB)} and {Universidade de
S{\~a}o Paulo (USP)} and {Universidade de S{\~a}o Paulo (USP)}
and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and
{Universidade Federal do ABC (UFABC)}",
title = "Filtro de part{\'{\i}}culas Rao-Blackwellized para
estima{\c{c}}{\~a}o de atidude de sat{\'e}lites artificiais
usando dados simulados",
booktitle = "Anais...",
year = "2019",
organization = "Congresso Aeroespacial Brasileiro, 2.",
keywords = "Filtro de Part{\'{\i}}culas Rao-Blackwellized, Filtro de Kalman
Unscented, Estima{\c{c}}{\~a}o de atitude, Bias de giros,
Sat{\'e}lites Artificiais.",
abstract = "Nesse trabalho, o filtro de part{\'{\i}}culas Rao-Blackwellized
(FPRB) foi desenvolvido para determina{\c{c}}{\~a}o de atitude e
bias de giroc{\'o}pios usando dados de medida simulados para
{\'o}rbita e atitude do CBERS-4 (China Brasil Earth Resources
Satellite) recentemente em opera{\c{c}}{\~a}o. As medidas
simuladas foram fornecidas pelo pacote PROPAT (Satellite Attitude
e Orbit Toolbox for Matlab). O modelo din{\^a}mico de atitude
{\'e} descrito por quat{\'e}rnios. Os sensores de atitude
dispon{\'{\i}}veis s{\~a}o dois DSS (Digital Sun Sensors), dois
IRES (Infrared Earth Sensor) e uma tr{\'{\i}}ade de
girosc{\'o}pios mec{\^a}nicos. O FPRB {\'e} uma t{\'e}cnica
que explorar a estrutura de espa{\c{c}}o de estados a fim de
reduzir o n{\'u}mero de part{\'{\i}}culas, diminuindo o tempo
de processamento, evitando o esfor{\c{c}}o computacional comum ao
filtro de part{\'{\i}}culas padr{\~a}o. Pode-se dizer que a
extens{\~a}o l{\'o}gica do FPRB fornece um modelo geral que
divide o modelo de processo e de medidas em aspectos puramente
n{\~a}o-lineares e aspectos condicionalmente linear-gaussianos,
sendo que este explora essa estrutura, marginalizando as partes
lineares condicionais e estimando-as usando filtros exatos, como o
Filtro de Kalman (FK). Os resultados mostram que {\'e}
poss{\'{\i}}vel alcan{\c{c}}ar precis{\~a}o na
determina{\c{c}}{\~a}o de atitudes dentro dos requisitos
prescritos utilizando o FPRB, com menor custo computacional quando
comparado com o filtro de part{\'{\i}}culas padr{\~a}o e suas
ramifica{\c{c}}{\~o}es.",
conference-location = "Santa Maria, RS",
conference-year = "16-19 set.",
language = "pt",
targetfile = "silva_filtro.pdf",
urlaccessdate = "19 abr. 2024"
}