| Processo: | 07/06292-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2008 |
| Data de Término da vigência: | 28 de fevereiro de 2010 |
| Área de conhecimento: | Engenharias - Engenharia Elétrica - Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos |
| Pesquisador responsável: | João Bosco Ribeiro do Val |
| Beneficiário: | Victor Baptista Frencl |
| Instituição Sede: | Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 03/06736-7 - Controle e filtragem de sistemas estocásticos markovianos com saltos nos parâmetros, AP.TEM |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Detecção de Alvos Manobrantes | Filtro de Partículas | Interação de Múltiplos Modelos (IMM) | Saltos markovianos e semi-markovianos | Filtragem Estocástica |
Resumo O tema deste projeto trata da análise de técnicas de estimação de estados aplicados ao rastreamento de alvos móveis - dando continuidade ao trabalho de iniciação científica apoiado pela FAPESP. Os filtros utilizam como modelo dinâmico os processos markovianos ou semi-markovianos com saltos nos parâmetros, para representar os chaveamentos que descrevem as transições entre os modos de operação definidos para cada manobra. Em particular, duas classes de técnicas de filtragem recursiva serão abordadas: os filtros multi-modelos, como o IMM (Interacting Multiple Models) e os filtros Monte Carlo, como o filtro de partículas. No caso do IMM, serão utilizados além do filtro de Kalman, as suas variantes tais como o EKF (Extended Kalman Filter), UKF (Unscented Kalman Filter), BLUE (Best Linear Unbiased Estimator) etc. Prevê-se uma abordagem do desenvolvimento teórico atual do assunto, ilustrado por um conjunto com simulações das técnicas propostas, complementando-se com uma análise criteriosa dos resultados ao final | |
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