@InProceedings{GarciaKuSiBaZaPa:2022:EfCoFi,
               author = "Garcia, Roberta V. and Kuga, H{\'e}lio Koiti and Silva, William 
                         Reis and Baroni, Leandro and Zanardi, Maria Cec{\'{\i}}lia and 
                         Pardal, Paula C. P. M.",
          affiliation = "{Universidade de S{\~a}o Paulo (USP)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Universidade de Bras{\'{\i}}lia 
                         (UnB)} and {Universidade Federal do ABC (UFABC)} and {Universidade 
                         Estadual Paulista (UNESP)}",
                title = "A efici{\^e}ncia computacional dos filtros de Kalman 
                         n{\~a}o-lineares sob a perspectiva da estima{\c{c}}{\~a}o de 
                         atitude",
                 year = "2022",
         organization = "Col{\'o}quio Brasileiro de Din{\^a}mica Orbital, 221.",
             abstract = "Uma miss{\~a}o espacial envolve diversos requisitos que devem ser 
                         levados em conta para que o seu objetivo seja cumprido com 
                         excel{\^e}ncia. Um dos requisitos fundamentais {\'e} a 
                         defini{\c{c}}{\~a}o de como a estima{\c{c}}{\~a}o de atitude 
                         ser{\'a} realizada, para que o subsistema de 
                         determina{\c{c}}{\~a}o e controle de atitude possa estabilizar o 
                         ve{\'{\i}}culo e orient{\'a}-lo nas dire{\c{c}}{\~o}es 
                         desejadas durante a miss{\~a}o. Neste sentido, o objetivo deste 
                         trabalho {\'e} realizar uma an{\'a}lise do desempenho 
                         computacional (tempo de processamento e precis{\~a}o dos 
                         resultados) obtido pelos Filtros de Kalman n{\~a}o-lineares 
                         durante o processo de estima{\c{c}}{\~a}o de atitude, quando 
                         dados simulados de telemetria e efem{\'e}rides s{\~a}o levados 
                         em conta no processo. Nas {\'u}ltimas d{\'e}cadas muito se tem 
                         estudado sobre novos estimadores ou mesmo vers{\~o}es 
                         reformuladas de filtros j{\'a} existentes aplic{\'a}veis ao 
                         problema de estima{\c{c}}{\~a}o de atitude com a premissa de 
                         resultados mais precisos e aplic{\'a}veis em tempo real. Desde as 
                         miss{\~o}es Apolo at{\'e} os dias atuais, o Extended Kalman 
                         Filter (EKF) {\'e} amplamente utilizado no setor aeroespacial. 
                         Algumas desvantagens podem ser apontadas no uso do EKF como, em 
                         alguns casos, a lineariza{\c{c}}{\~a}o exigida pode oferecer uma 
                         representa{\c{c}}{\~a}o com pouca precis{\~a}o, o que pode 
                         levar a problemas de diverg{\^e}ncia, al{\'e}m da pr{\'o}pria 
                         implementa{\c{c}}{\~a}o do algoritmo que requer o c{\'a}lculo 
                         de matrizes Jacobianas, podendo ser elas bastante complexas. Para 
                         superar os problemas consequentes da lineariza{\c{c}}{\~a}o e do 
                         c{\'a}lculo das matrizes jacobianas necess{\'a}rios no EKF, 
                         outros estimadores foram desenvolvidos como, por exemplo, a 
                         fam{\'{\i}}lia de algoritmos do Filtro de Kalman Sigma-Ponto em 
                         que, dentre eles, destacam-se neste trabalho o Unscented Kalman 
                         Filter (UKF) (Julier, S. J. et al., 2004), o Cubature Kalman 
                         Filter (CKF) (Arasaratnam, I. et al., 2009) e o Central Difference 
                         Kalman Filter (CDKF) (Van Der Merwe, R., 2004). Das 
                         compara{\c{c}}{\~o}es dos resultados da atitude estimada, 
                         observou-se que os estimadores UKF, CKF e CDKF s{\~a}o 
                         competitivos com o EKF, pois oferecem maior efici{\^e}ncia quando 
                         s{\~a}o submetidos a situa{\c{c}}{\~o}es indesejadas, mantendo 
                         ainda um tempo de processamento adequado para 
                         aplica{\c{c}}{\~o}es reais.",
  conference-location = "12-16 dez. 2022",
      conference-year = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, SP",
             language = "en",
        urlaccessdate = "17 maio 2024"
}