Robust filtering of trajectories of space vehicles / Filtragem robusta de trajetórias de veículos espaciais.

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2002

RESUMO

Neste trabalho, é proposta uma metodologia de filtragem de dados de trajetórias de veículos espaciais via estimações de estado H2 e H∞ , discretos. Nessa metodologia, obtém-se, inicialmente, a solução do problema de filtragem de dados de trajetórias de veículos espaciais via estimação de estado H2 através das equações do filtro de Kalman para Estimadores Filtrados. O problema é resolvido através do desenvolvimento matemático das equações do filtro de Kalman que tem como objetivo principal encontrar uma estimação de estado que minimize o erro quadrático médio. As equações matemáticas são utilizadas para o desenvolvimento do algoritmo computacional do filtro de Kalman. O algoritmo de filtragem de Kalman tem duas funções básicas: predição e correção. Na fase de predição são dadas as estimativas iniciais e atualização do tempo de amostragem, enquanto que, na fase de correção são atualizadas as medidas. Aplica-se, também, a nova metodologia proposta no projeto de filtragem de dados de trajetória de veículos espaciais via estimação de estado H∞ através de equações do filtro de Kalman robusto. A filtragem robusta tem como objetivo principal estimar uma combinação linear que minimize a norma H∞ , que tem a interpretação da existência de ganho de energia máxima da entrada para a saída. Como contribuição, obtém-se um novo algoritmo computacional para filtragem de dados de trajetórias de veículos espaciais, agora através de estimação de estado H∞ . Todos os procedimentos de projeto são ilustrados através de alguns exemplos aplicados a sistemas de rastreamento de veículos espaciais. Os resultados são comparados e discutidos.

ASSUNTO(S)

modelos analiticos e de simulacao trajetórias de veículos espaciais trajectories of space vehicles filtro de kalman filter of kalman filtering of data filtragem de dados

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