Mostram-se as principais características do radar monopulso salientando-se como é feita a medida da localização do alvo utilizando-se o "canal diferença" e o "canal soma". Faz-se um levantamento sucinto das contramedidas utilizadas contra os radares monopulso, destacando-se as vantagens e desvantagens das principais técnicas existentes. Apresentam-se os fundamentos da técnica de contramedida eletrônica de despistamento cruzado (Cross-Eye) usada contra radares monopulso. A técnica "Cross-Eye" usa a distorção de onda provocada por dois interferidores (jammers) que se localizam nas pontas das asas do avião, criando um alvo falso mais atrativo que o alvo real para o radar vítima. Foi modelado o sistema de contramedida eletrônica "Cross-Eye", enfatizando-se o campo resultante dos dois jammers e a sua relação com o ângulo de apontamento indicado pelo radar monopulso. Na simulação realizada foi considerada a aeronave EMB-314, num determinado cenário, onde se pode confirmar a eficiência da técnica sob determinadas limitações explicitadas nesse trabalho.

A fusão de dados ée uma disciplina relativamente nova que procura combinar dados de diversos sensores para realizar inferências que não seriam possíveis com um único sensor apenas. Este trabalho traz uma implementação conceitual de um sistema especialista aplicado a um cenário de vigilância aérea com o objetivo de auxiliar na tomada de decisão em diversas situações. A arquitetura proposta envolve lógica fuzzy como ferramenta para inferência, podendo ser classificada como fusão de dados nível dois. A vantagem desta escolha ée a capacidade de se combinar grandezas lingüísticas, ou simbólicas, com dados quantitativos. A motivação para este trabalho foi que a reação do sistema especialista a uma determinada situação pode ser mais rápida que a humana e ainda englobar uma maior quantidade de informações disponíveis, tanto de sensores como de níveis inferiores de fusão de dados. Desta forma, o sistema apresentado torna-se de grande auxílio na tomada de decisão.

Esta dissertação apresenta o desenvolvimento das primeiras etapas do projeto conceitual de uma aeronave de combate. Estas etapas compreendem a análise dos requisitos iniciais de desempenho; a definição das missões típicas a serem realizadas pela aeronave; o dimensionamento inicial; a estimativa dos coeficientes aerodinâmicos e uma análise preliminar de desempenho visando a verificação do atendimento dos requisitos.

Simulation Optimization (SO) belongs to a broader class of problems called Stochastic Optimization. Most of the proposed SO methodologies in the literature aim to optimize the expected value of the performance measure. This thesis focus is on another class of problems: Multinomial Selection Procedures (MSPs). These procedures select the best alternative, where best is defined more broadly as that which has the largest probability of yielding the desired response in only one trial. The MSPs found in the literature aim to compare a (small) finite set of alternatives. There are real-world multinomial selection problems in which at least one variable is continuous. The number of alternatives in this kind of problem is infinite. This fact suggests that a new approach be used. Our proposal to solve this new problem is composed by four steps: (1) Initial Sampling: this step aims to reduce the dimension of the problem by identifying the factors that have the greatest influence on the performance measure. In order to accomplish this step, we developed a novel Design of Experiments (DOE) algorithm that generates a design which is nearly orthogonal and also nearly balanced for any mix of factor types (categorical, numerical discrete and numerical continuous) and/or number of factor levels; (2) Subset Selection: the reduction of a great number of sampled points to a subset of small size which has great probability of containing the best system is the purpose of this step. A novel algorithm for the restricted multinomial subset selection problem is proposed as solution to this step; (3) Local Search: the improvement of the solutions generated by the previous step is made by a local search algorithm. We propose an improvement on the algorithm called COMPASS to allow it to deal with two stochastic objective functions as an answer for this step; and (4) Selection of the Best: once we improve the small number of solutions found in step 2, the classical MSP called is used to select the best among them. We also solved a real problem of the Brazilian Air Force: how to elaborate better air-to-air tactics for Beyond Visual Range (BVR) combat that maximize our aircraft';s survival probability, as well as the probability of downing enemy aircraft. In this study, we were able to increase an average success rate of 16.69\% and 16.23\% for and, respectively, to an average success rate of 76.85\% and 79.30\%. We can assure with low probability of being wrong that the selected tactic has greater probability of yielding greater success rates in both and than any simulated tactic.

Neste trabalho, o problema de geração de trajetórias para Veículos Aéreos Não Tripulados em missões militares é modelado como um problema de otimização multiobjetivo que busca obter diferentes relações de compromisso entre comprimento total do percurso e exposição às ameaças de solo (e.g, radares e unidades de defesa antiaérea). A implementação computacional do modelo utiliza-se da Plataforma AEROGRAF, que permite a construção de cenários de otimização e a visualização dos resultados em ambiente georreferenciado. Ferramentas do campo da Otimização Evolutiva Multiobjetivo são utilizadas na abordagem, especificamente, os algoritmos denominados Generalized Differential Evolution 3 (GDE3), e Multiobjective Evolutionary Algorithm based on Decomposition (MOEA/D), que representam dois paradigmas de estruturação algorítmica distintos e vigentes na área. Os desempenhos dos algoritmos são mensurados e comparados a partir de quatro instâncias do problema, sob diferentes aspectos: esforço computacional, robustez ao ajuste de parâmetros, efetividade em lidar com restrições, e indicadores de qualidade. Os resultados experimentais fornecem parâmetros para subsidiar a opção por um ou outro método em função do tipo de cenário para o qual as trajetórias serão geradas. A abordagem multiobjetivo e o uso de ambiente georreferenciado permitem que o decisor tenha conhecimento de diferentes possibilidades antes de fazer a escolha da trajetória mais adequada ao cenário vigente.

O presente trabalho propõe uma arquitetura para um sistema de fusão de dados de alto nível, aplicado em atividades de monitoração e defesa do espaço aéreo. Com base nesta arquitetura são integradas ferramentas computacionais que processam a informação disponibilizada por diversas fontes de informação, fornecendo a consciência situacional do cenário para os operadores do sistema de monitoração e vigilância. Os agentes presentes no cenário são identificados e classificados de acordo com o seu grau de ameaça a um determinado recurso que se deseja proteger. Em ambientes onde há a presença de muitos agentes, carregados de informação afetada por incertezas, o ser humano pode não ser capaz de agir no tempo adequado e com a melhor consciência situacional, sendo induzido a tomar decisões equivocadas. A presença de um sistema que auxilie o decisor pode aumentar a sua capacidade de cognição e ajudá-lo no processo decisório. O processo de análise de ameaças e intenções dos agentes presentes no cenário é indispensável para a construção de tais sistemas. O modelo proposto neste trabalho possui um mecanismo de análise de ameaças, que realiza dinamicamente e em tempo real, a classificação dos agentes, determina o grau de ameaça representado por cada um e infere o tipo de missão desempenhada por eles, através da utilização de Redes Bayesianas. O modelo também incorpora uma ferramenta de planejamento, que auxilia o operador do sistema de monitoração no processo de tomada de decisão, através da proposição de ações que devem ser seguidas para combater os agentes classificados como ameaças pelo mecanismo de análise descrito anteriormente. Esta pesquisa explora os níveis 1, 2 e 3 do modelo de Fusão de Dados proposto pelo Joint Directors of Laboratories (JDL) Working Group e fornece ferramentas para a execução do ciclo Observar, Orientar, Decidir, Agir (OODA). A validação da arquitetura proposta e das técnicas desenvolvidas foi realizada com dados simulados fornecidos por uma ferramenta de geração de cenários, desenvolvida neste trabalho.

Esta dissertação trata sobre a implementação de um simulador no qual seja possível gerar cenários de combate entre aeronaves e sistema de defesa aérea, através do uso de um ambiente para criação de jogos 2D.O SEAxM, Simulador de Embate Aeronave versus Sistema de Defesa Aérea, sistema desenvolvido ao longo deste trabalho, permite a criação de cenários onde uma aeronave de combate amiga, devidamente armada e capacitada com algumas contramedidas eletrônicas, tenta penetrar num território inimigo, protegido por radares e lançadores de mísseis terra-ar (ou SAM - Surface-to-air missiles). Como se vê, primariamente, estaremos considerando missões ofensivas, no entanto, obviamente, o SEAxM permite simulações e análises do ponto de vista defensivo.Será mostrado como o SEAxM integra-se com outros softwares, como o MS Access e o Arena Input Analyzer , permitindo prospecções e análises estatísticas sobre possíveis situações reais de combate e seus desdobramentos, permitindo ao Comando Aéreo conhecer a realidade de sua força aérea e de, consequentemente, tomar decisões mais acertadas. Implementado utilizando-se o software Game Maker 4.1, o SEAxM é bastante flexível, permitindo ao usuário que, através da alteração de diversos parâmetros, possa fazer toda sorte de baterias de testes e analisar os resultados colhidos ao longo da simulação.Por fim, é efetuado um estudo de caso através de bateria de simulações a fim de se descobrir a influência, sobre o desempenho da missão, do parâmetro velocidade da aeronave.