Submitted by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-04-10T15:08:08Z No. of bitstreams: 1 DIS_PAULO_HENRIQUE_VANCIN_COMPLETO.pdf: 3234416 bytes, checksum: 53fbe981d0db83ced33b8b3f4247c2f8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-10T15:08:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DIS_PAULO_HENRIQUE_VANCIN_COMPLETO.pdf: 3234416 bytes, checksum: 53fbe981d0db83ced33b8b3f4247c2f8 (MD5) Previous issue date: 2016-12-27 / The present dissertation proposes a sensoring technique of autonomous vehicles based on the fusion of inertial sensors and data collected from a camera. The autonomous vehicle designed in this project was built using "Mecanum" wheels, which gives the vehicle the capability to move in any direction without having to change orientation. The sensoring system proposed is based on the Extended Kalman Filter using quaternions for the fusion of inertial sensors and computer vision, with the objective of finding the global position and orientation of the system. The inertial measurements used in these systems are made by an accelerometer and a gyroscope. The computer vision aspect of the project is done by a digital camera and an image processing software, which is designed to capture colored points in the image. The theory used to design the vehicle?s controller is based on the Lyapunov?s Stability Theory. This project presents a theoretical basis related to the various elements that compose the system, the mathematical basis used in the filter?s implementation and the controller?s design, a general view of the vehicle?s structure used to validate the theory and the results obtained in practical tests. The system?s performance analysis was based on the analysis of graphics that shows the vehicle?s trajectory, the position and orientation of the system over time and the stability of the proposed control law. The obtained results shows that the proposed objectives were met in a satisfactory manner. / A presente disserta??o prop?e uma t?cnica de sensoreamento de ve?culos aut?nomos baseada na fus?o de sensores inerciais e de dados provenientes de uma c?mera. O ve?culo aut?nomo utilizado neste trabalho foi constru?do a partir de rodas "Mecanum", que lhe conferem a caracter?stica de omnidirecionalidade, ou seja, ? capaz de movimenta??o em todas as dire??es, sem a necessidade de mudan?a de orienta??o. O sensoreamento proposto ? fundamentado no Filtro de Kalman Estendido utilizando quat?rnios para a fus?o de sensores inerciais e vis?o computacional, com o objetivo de encontrar a posi??o global e orienta??o do sistema. As medi??es inerciais utilizadas nestes sistemas s?o realizadas por uma Unidade de Medi??es Inerciais (IMU). J? a vis?o computacional fica a cargo de uma c?mera aliada a um processamento de imagens, o qual tem por fun??o captar pontos coloridos na imagem. A teoria utilizada para a constru??o do controlador do ve?culo ? baseada na teoria de estabilidade de Lyapunov. Este controlador tem como prop?sito controlar o deslocamento linear e n?o linear do ve?culo omnidirecional. Sendo assim, este trabalho apresenta uma base te?rica relacionada aos diversos elementos que comp?em o sistema, a fundamenta??o matem?tica utilizada para a implementa??o do filtro e da formula??o do controlador, uma vis?o geral da constru??o do ve?culo utilizado para validar a teoria e os resultado obtidos a partir de testes pr?ticos. A an?lise do desempenho do sistema p?de ser feita a partir da an?lise de gr?ficos que mostram a trajet?ria realizada pelo ve?culo, a posi??o e orienta??o do sistema ao longo do tempo e a estabilidade da lei de controle proposta. Os resultados obtidos evidenciam que os objetivos propostos foram alcan?ados de forma satisfat?ria.

A localização de objetos em uma imagem e acompanhamento de seu deslocamento numa sequência de imagens são tarefas de interesse teórico e prático. Aplicações de reconhecimento e rastreamento de padrões e objetos tem se difundido ultimamente, principalmente no ramo de controle, automação e vigilância. Esta dissertação apresenta um método eficaz para localizar e rastrear automaticamente objetos em vídeos. Para tanto, foi utilizado o caso do rastreamento da bola em vídeos esportivos, especificamente o jogo de futebol. O algoritmo primeiramente localiza a bola utilizando segmentação, eliminação e ponderação de candidatos, seguido do algoritmo de Viterbi, que decide qual desses candidatos representa efetivamente a bola. Depois de encontrada, a bola é rastreada utilizando o Filtro de Partículas auxiliado pelo método de semelhança de histogramas. Não é necessária inicialização da bola ou intervenção humana durante o algoritmo. Por fim, é feita uma comparação do Filtro de Kalman com o Filtro de Partículas no escopo do rastreamento da bola em vídeos de futebol. E, adicionalmente, é feita a comparação entre as funções de semelhança para serem utilizadas no Filtro de Partículas para o rastreamento da bola. Dificuldades, como a presença de ruído e de oclusão, tanto parcial como total, tiveram de ser contornadas. / The location of objects in an image and tracking its movement in a sequence of images is a task of theoretical and practical interest. Applications for recognition and tracking of patterns and objects have been spread lately, especially in the field of control, automation and vigilance. This dissertation presents an effective method to automatically locate and track objects in videos. Thereto, we used the case of tracking the ball in sports videos, specifically the game of football. The algorithm first locates the ball using segmentation, elimination and the weighting of candidates, followed by a Viterbi algorithm, which decides which of these candidates is actually the ball. Once found, the ball is tracked using the Particle Filter aided by the method of similarity of histograms. It is not necessary to initialize the ball or any human intervention during the algorithm. Next, a comparison of the Kalman Filter to Particle Filter in the scope of tracking the ball in soccer videos is made. And in addition, a comparison is made between the functions of similarity to be used in the Particle Filter for tracking the ball. Difficulties, such as the presence of noise and occlusion, in part or in total, had to be circumvented.

Submitted by Cleide Dantas (cleidedantas@ufpa.br) on 2014-05-20T12:07:56Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_AtenuacaoMultiplasCompressao.pdf: 24452115 bytes, checksum: 8631331284b78acc0b168236fbe6c6ea (MD5) / Rejected by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br), reason: Ausência de palavras-chave on 2014-08-07T12:42:09Z (GMT) / Submitted by Cleide Dantas (cleidedantas@ufpa.br) on 2014-09-10T15:30:42Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_AtenuacaoMultiplasCompressao.pdf: 24452115 bytes, checksum: 8631331284b78acc0b168236fbe6c6ea (MD5) / Approved for entry into archive by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br) on 2014-09-18T11:32:11Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_AtenuacaoMultiplasCompressao.pdf: 24452115 bytes, checksum: 8631331284b78acc0b168236fbe6c6ea (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-18T11:32:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_AtenuacaoMultiplasCompressao.pdf: 24452115 bytes, checksum: 8631331284b78acc0b168236fbe6c6ea (MD5) Previous issue date: 2003 / O objetivo central deste trabalho é o estudo e a aplicação do método Kalman-Bucy no processo de deconvolução ao impulso e de deconvolução com predição, onde é considerado que os dados observados são classificados como não-estacionários. Os dados utilizados neste trabalho são sintéticos e, com isto, esta Tese tem características de um exercício numérico e investigativo. O operador de deconvolução ao impulso é obtido a partir da teoria de CRUMP (1974) fazendo uso das soluções das equações Wiener-Hopf apresentadas por KALMAN-BUCY (1961) nas formas contínuas e discretas considerando o processo como não estacionário. O operador de predição (KBCP) está baseado nas teorias de CRUMP (1974) e MENDEL ET AL (1979). Sua estrutura assemelha-se ao filtro Wiener-Hopf onde os coeficientes do operador (WHLP) são obtidos através da autocorrelação, e no caso (KBCP) são obtidos a partir da função bi(k). o problema é definido em duas etapas: a primeira consta da geração do sinal, e a segunda da sua avaliação. A deconvolução realizada aqui é classificada como estatística, e é um modelo fortemente baseado nas propriedades do sinal registrado e de sua representação. Os métodos foram aplicados apenas em dados sintéticos de seção fonte-comum obtida a partir dos modelos com interfaces contínuas e camadas homogêneas. / The main objective of this work is the study and the application of the Kalman-Bucy method in the processo f deconvolution to the impulse and deconvolution with prediction, considering the observed data as no stationary. The data used in this work are synthetic and, with this, this Thesis has characteristics of a numerical and search. The operator of deconvolution to the impulse is obtained from the Crump theory (1974), doing use of the solution of equation of Wiener-Holp presented by Kalman-Bucy in the continuoun and discrete forms considering the stacionary process. The prediction operator (KBCP) is based the Crump (1974) and Mendel et al (1979) theorics. Its structure resembles the Wiener-Hopf filter, where the coefficients of the operator are obtained through the autocorrelation, in the case (KBCP) are obtained from the function bi(k). The problem is defined in two steps: the first consists of the generation of the signal, and second of its evaluation. The deconvolution performed is classified as statistics, and is a model based in the properties of the registered signal and its representation. The method were applied only in synthetic data with common-shot section obtained from models with continuous interfaces and homogeneous layers.

Submitted by Cleide Dantas (cleidedantas@ufpa.br) on 2014-06-09T12:19:45Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_AplicacaoMetodoKalman.pdf: 5931360 bytes, checksum: 9d5bc90e28509e1df9337a46bafe80c4 (MD5) / Rejected by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br), reason: Indexar os assuntos on 2014-08-06T14:42:05Z (GMT) / Submitted by Cleide Dantas (cleidedantas@ufpa.br) on 2014-08-11T13:45:39Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_AplicacaoMetodoKalman.pdf: 5931360 bytes, checksum: 9d5bc90e28509e1df9337a46bafe80c4 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva (arosa@ufpa.br) on 2014-09-19T17:03:06Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_AplicacaoMetodoKalman.pdf: 5931360 bytes, checksum: 9d5bc90e28509e1df9337a46bafe80c4 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-19T17:03:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_AplicacaoMetodoKalman.pdf: 5931360 bytes, checksum: 9d5bc90e28509e1df9337a46bafe80c4 (MD5) Previous issue date: 1998 / O filtro de Kalman é aplicado para filtragem inversa ou problema de deconvolução. Nesta dissertação aplicamos o método de Kalman, considerado como uma outra visão de processamento no domínio do tempo, para separar sinal-ruído em perfil sônico admitido como uma realização de um processo estocástico não estacionário. Em um trabalho futuro estudaremos o problema da deconvolução. A dedução do filtro de Kalman destaca a relação entre o filtro de Kalman e o de Wiener. Estas deduções são baseadas na representação do sistema por variáveis de estado e modelos de processos aleatórios, com a entrada do sistema linear acrescentado com ruído branco. Os resultados ilustrados indicam a aplicabilidade dessa técnica para uma variedade de problemas de processamento de dados geofísicos, por exemplo, ideal para well log. O filtro de Kalman oferece aos geofísicos de exploração informações adicionais para o processamento, problemas de modelamento e a sua solução. / The Kalman filter is applied to the inverse filtefing or deconvolution problem. In this dissertation we applied the Kalman method, it is considered like a processament vition on time domain, to separet signal-noise within sonic perfil which is admited like no stationary stochastic process. In next work will survey deconvolution problem. The derivation given of the Kalman filter emphasizes the relationship between the Kalman and Wiener filter. This derivation is based on the modeling of randon processes as the output of linear systems excited by white noise. Ilustrative results indicate the applicability of these tchniques to a variety of geophysical data processing problems, for example the ideal well log teated here. The Kalman filter offters exploration geophysicists addtition insight into processing problem modeling and solution.

Submitted by Cristiane Chim (cristiane.chim@ucpel.edu.br) on 2017-02-14T11:02:21Z No. of bitstreams: 1 JulianoRB.pdf: 1568199 bytes, checksum: d4d56c5973ce16deee6885df8b5cc27f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-14T11:02:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JulianoRB.pdf: 1568199 bytes, checksum: d4d56c5973ce16deee6885df8b5cc27f (MD5) Previous issue date: 2016-12-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES# / #2075167498588264571# / #600 / Acoustic echo is a phenomenon caused by the reflection of sound when it is perceived by its emission source with some delay. It appears in full duplex communication systems in a detrimental manner to the interaction between the speakers, reducing the intelligibility of exchanged information. Because it is a very unpleasant effect, acoustic echo attenuation or canceling procedures, if possible, become necessary procedures to mitigate such phenomenon. Several techniques have been reported in the literature in order to cancel acoustic echo, which includes the application of structures based on adaptive filtering. Typically, strategies where the adaptive filtering is used, it is assumed that the path traveled by the acoustic echo can be modeled as a linear time-invariant system. However, because the elements that form such a path, such as amplifiers and speakers, present non-linear characteristics, linear models fail to adequately represent the whole path traveled by the acoustic echo. In recent approaches it has been assumed that the echo response should obey non-linear and non-stationary models, whereas in acoustic environments the signal to be modeled can be modified by the movement of people and objects. Thus, the appropriate response representation model becomes essential for satisfactory adaptive system’s performance on echo identification and cancellation. This work aims to propose a new technique in the nonlinear and time variant estimation from the application of the Kalman filtering theory, which presents a good answer in the identification of non-stationary systems, in a Hilbert Space defined by Reproductive Kernel, where linearity can be treated linearly, using as an example of application the cancellation of acoustic echo / O eco acústico é um fenômeno causado pela reflexão do som quando este é percebido por sua fonte emissora com algum atraso, agindo, nos sistemas de comunicação full duplex de forma prejudicial na interação entre os interlocutores, ocasionando a redução da inteligibilidade das informações trocadas. Dessa forma, por se tratar de um efeito bastante desagradável, faz-se necessária a aplicação de procedimentos cuja finalidade seja atenuar, ou se possível, eliminar tal fenômeno. Diversas técnicas têm sido apresentadas na literatura com o objetivo de cancelar o eco acústico, onde se destaca a aplicação de estruturas baseadas na filtragem adaptativa. Normalmente, em estratégias onde a filtragem adaptativa é utilizada, assume-se que o caminho percorrido pelo eco acústico pode ser modelado como um sistema linear e invariante no tempo. Entretanto, em virtude do conjunto de elementos que formam tal caminho, tais como os amplificadores e os alto-falantes, apresentarem características não lineares, os modelos lineares não conseguem representar de forma adequada todo o caminho percorrido pelo eco acústico. Considerando que em ambientes acústicos o sinal a ser modelado pode ser modificado pela circulação de pessoas e movimentação de objetos, em recentes abordagens, têm-se assumido que a resposta do eco deve obedecer a modelos não lineares e não estacionários. Dessa forma, o modelo adequado de representação da resposta se torna fundamental para que o sistema adaptativo utilizado na identificação e cancelamento do eco tenha um desempenho satisfatório. Este trabalho propõe uma nova técnica na estimação não linear e variante no tempo a partir da aplicação da teoria de filtragem de Kalman, que apresenta uma boa resposta na identificação de sistemas não estacionários, em um Espaço de Hilbert definido por Kernel Reprodutivo, onde a não linearidade poderá ser tratada de forma linear, utilizando como exemplo de aplicação o cancelamento do eco acústico. Palavras

[pt] Os satélites de um sistema de comunicações que opera numa determinada faixa de frequências utilizando satélites não-geoestacionários podem sofrer interferências indesejáveis provocadas por transmissores do Serviço Fixo Terrestre (SF) que operam nessa mesma faixa. Para o operador do sistema não geoestacionário é importante identificar quais as áreas da superfície da Terra que contêm os transmissores responsáveis por essas interferências indesejáveis, o que seria um primeiro passo na tentativa de resolver o problema através de negociações bilaterais com as estações transmissoras do SF envolvidas (coordenação). O presente trabalho apresenta a modelagem matemática do problema, e propõe que a identificação dessas áreas seja feita por meio da estimação das potências e apontamentos (ângulos de azimute e elevação) das antenas transmissoras do SF com base em medidas de potência tomadas nos diversos feixes de recepção de um satélite de teste. O trabalho analisa aspectos específicos do problema e propõe a utilização do Filtro de Kalman Estendido (EKF) para a estimação das potências e apontamentos das antenas transmissoras do SF. / [en] Satellites of a non-geostationary communication system may be victims of harmful interference produced by terrestrial fixed service (FS) transmitting stations operating in the same frequency band. It is important to the satellite system operator to identify the specific areas on Earth s surface containing the FS stations that are responsible for such interference. This would be a first step for solving the problem via bilateral coordination with each of the involved FS operators. This dissertation presents a mathematical model for the problem and proposes that the identification of these areas be made though the estimation of the transmitted power and the antenna pointing (azimuth and elevation angles) of the various FS stations, based on received power measurements taken on the beams of a test non-GSO satellite. This work also investigates the particular aspects of the problem and proposes the Extended Kalman Filter (EKF) as the algorithm for estimation.

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Plantea modelos que expliquen la captura desembarque de anchoveta en función de periodos fríos y cálidos en el Mar Peruano frente a las costas del Callao- 13°S. Con esta finalidad se realiza un estudio estadístico de las características de la temperatura superficial del mar específicamente con los componentes observables y no observables de ésta, que pueden estar asociadas con los eventos conocidos como “El Niño” y “La Niña”. Así se demuestra que la influencia de la temperatura sobre la captura desembarque de anchoveta, se cuantifica ésta asociación para periodicidades variables a corto y largo plazo mediante el uso del espectro cruzado y coherencia espectral. Se desarrollan modelos estructurales para estimar, con ayuda del filtro de Kalman, el comportamiento de la captura desembarque de anchoveta en función de la temperatura superficial del mar. Se propone un modelo estructural mediante la metodología espacio estado que incorpora los conceptos de series de tiempo bivariadas por enfoque espectral. / Tesis

A localização de objetos em uma imagem e acompanhamento de seu deslocamento numa sequência de imagens são tarefas de interesse teórico e prático. Aplicações de reconhecimento e rastreamento de padrões e objetos tem se difundido ultimamente, principalmente no ramo de controle, automação e vigilância. Esta dissertação apresenta um método eficaz para localizar e rastrear automaticamente objetos em vídeos. Para tanto, foi utilizado o caso do rastreamento da bola em vídeos esportivos, especificamente o jogo de futebol. O algoritmo primeiramente localiza a bola utilizando segmentação, eliminação e ponderação de candidatos, seguido do algoritmo de Viterbi, que decide qual desses candidatos representa efetivamente a bola. Depois de encontrada, a bola é rastreada utilizando o Filtro de Partículas auxiliado pelo método de semelhança de histogramas. Não é necessária inicialização da bola ou intervenção humana durante o algoritmo. Por fim, é feita uma comparação do Filtro de Kalman com o Filtro de Partículas no escopo do rastreamento da bola em vídeos de futebol. E, adicionalmente, é feita a comparação entre as funções de semelhança para serem utilizadas no Filtro de Partículas para o rastreamento da bola. Dificuldades, como a presença de ruído e de oclusão, tanto parcial como total, tiveram de ser contornadas. / The location of objects in an image and tracking its movement in a sequence of images is a task of theoretical and practical interest. Applications for recognition and tracking of patterns and objects have been spread lately, especially in the field of control, automation and vigilance. This dissertation presents an effective method to automatically locate and track objects in videos. Thereto, we used the case of tracking the ball in sports videos, specifically the game of football. The algorithm first locates the ball using segmentation, elimination and the weighting of candidates, followed by a Viterbi algorithm, which decides which of these candidates is actually the ball. Once found, the ball is tracked using the Particle Filter aided by the method of similarity of histograms. It is not necessary to initialize the ball or any human intervention during the algorithm. Next, a comparison of the Kalman Filter to Particle Filter in the scope of tracking the ball in soccer videos is made. And in addition, a comparison is made between the functions of similarity to be used in the Particle Filter for tracking the ball. Difficulties, such as the presence of noise and occlusion, in part or in total, had to be circumvented.

[pt] Esta dissertação se propôs a investigar e interpretar o estilo de investimento de fundos de investimento brasileiros – fundos cambiais e de ações com administração ativa, no período de janeiro de 2004 a agosto de 2008, com o objetivo central de verificar se, de fato, estes fundos perseguem o estilo de investimento prometido aos seus clientes. Nesse sentido, foi empregada a metodologia de análise dinâmica de estilo baseada no retorno, utilizando o filtro de Kalman restrito reduzido com inicialização exata aplicado sobre modelos em espaço de estado. Para tanto, novos índices foram confeccionados a fim de cobrir a eventual carência de índices que pudessem apropriadamente representar as classes de ativos do mercado financeiro a que os fundos estão expostos. As principais conclusões obtidas foram: (1) mesmo em meio a um cenário adverso que marcou parte do período analisado, os fundos cambais mantiveram as estratégias de investimento anunciadas ao público, demonstrando transparência em suas ações; e (2) os fundos de ações estiveram, de fato, predominantemente expostos ao mercado bursátil, mas também alocaram parte considerável de seus recursos em títulos públicos federais de longo prazo indexados a índices de inflação. / [en] This dissertation aims to investigate and interpret the investment style of Brazilian investment funds - exchange funds and stock funds with active management, in the period ranging from January 2004 to August 2008, with the central objective of verifying if, in fact, these funds pursue the investment style promised to their customers. Accordingly, we used the methodology of returnbased dynamic style analysis, using the reduced restricted Kalman filtering with exact initialization applied to state space models. For this purpose, new indexes were created with the intention of covering the eventual lack of indexes that could appropriately represent the asset classes of financial market. The main conclusions were: (1) even in the midst of an adverse scenario that marked part of the analyzed period, the exchange funds kept the investment strategies announced to the public, demonstrating transparency in their actions; and (2) stock funds were indeed predominantly exposed to the stock market, but also allocated considerable part of their resources on federal public long-term bonds indexed by inflation indexes.

Submitted by marcelo hiroki (mhiroki@gmail.com) on 2014-09-03T02:41:10Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_Marcelo_Hiroki_Final.pdf: 1600897 bytes, checksum: 3084ffc43e26c1311352b13d330264bf (MD5) / Approved for entry into archive by JOANA MARTORINI (joana.martorini@fgv.br) on 2014-09-03T12:07:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao_Marcelo_Hiroki_Final.pdf: 1600897 bytes, checksum: 3084ffc43e26c1311352b13d330264bf (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-04T13:41:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_Marcelo_Hiroki_Final.pdf: 1600897 bytes, checksum: 3084ffc43e26c1311352b13d330264bf (MD5) Previous issue date: 2014-08-08 / This work aims to test the quality of forecasting of the two factor Vasicek Model coupled with the Kalman filter. Applied to an investment strategy, it runs with a Stop Loss criteria for periods in which the model does not fit the interest rates. Using BMF’s DI future contracts available for the period of 1st of March, 2007 to the 30th of May 2014, we simulated the strategy for different periods with different conditions, aiming on finding the optimal time series window that will lead to the model parameters that best fit the current term structure, also, it will be analyzed how long these parameters optimally estimate interest rate dynamic. The results were compared with the ones obtained from the vector autoregressive model of lag 1, indicating that Vasicek Model underperform compared to this model. The limitation of the two factor model on capturing the term structure dynamics does not allow the model to estimate the term structure at once denigrating the results. / Este trabalho tem o objetivo de testar a qualidade preditiva do Modelo Vasicek de dois fatores acoplado ao Filtro de Kalman. Aplicado a uma estratégia de investimento, incluímos um critério de Stop Loss nos períodos que o modelo não responde de forma satisfatória ao movimento das taxas de juros. Utilizando contratos futuros de DI disponíveis na BMFBovespa entre 01 de março de 2007 a 30 de maio de 2014, as simulações foram realizadas em diferentes momentos de mercado, verificando qual a melhor janela para obtenção dos parâmetros dos modelos, e por quanto tempo esses parâmetros estimam de maneira ótima o comportamento das taxas de juros. Os resultados foram comparados com os obtidos pelo Modelo Vetor-auto regressivo de ordem 1, e constatou-se que o Filtro de Kalman aplicado ao Modelo Vasicek de dois fatores não é o mais indicado para estudos relacionados a previsão das taxas de juros. As limitações desse modelo o restringe em conseguir estimar toda a curva de juros de uma só vez denegrindo seus resultados.