O filtro de Kalman é amplamente conhecido e utilizado em aplicações, em virtude de apresentar diversas propriedades interessantes. Este trabalho aborda uma das características mais importantes, a estabilidade do filtro de Kalman aplicado a sistemas lineares discretos com saltos Markovianos. Sistemas desta classe são muito empregados em problemas práticos. Neste trabalho mostramos que o conceito de controlabilidade fraca e detetabilidade estocástica são condições suficientes para estabilidade do filtro de Kalman com relação a condição inicial. No que se refere a estabilidade no sentido mais usual, apresentamos resultados parciais, dependentes de uma condição adicional sobre a cadeia de Markov, bem como uma conjectura. O estudo da estabilidade do filtro de Kalman é relevante, pois filtros instáveis oferecem estimativas de baixa qualidade. O tema tem interesse teórico inerente e é bastante relevante para aplicações.O filtro de Kalman é amplamente conhecido e utilizado em aplicações, em virtude de apresentar diversas propriedades interessantes. Este trabalho aborda uma das características mais importantes, a estabilidade do filtro de Kalman aplicado a sistemas lineares discretos com saltos Markovianos. Sistemas desta classe são muito empregados em problemas práticos. Neste trabalho mostramos que o conceito de controlabilidade fraca e detetabilidade estocástica são condições suficientes para estabilidade do filtro de Kalman com relação a condição inicial. No que se refere a estabilidade no sentido mais usual, apresentamos resultados parciais, dependentes de uma condição adicional sobre a cadeia de Markov, bem como uma conjectura. O estudo da estabilidade do filtro de Kalman é relevante, pois filtros instáveis oferecem estimativas de baixa qualidade. O tema tem interesse teórico inerente e é bastante relevante para aplicações / Kalman filters present several interesting features that make them relevant for many applications. In this work we study one of the main issues in Kalman filtering - stability. We deal with Kalman filters for Markov jump linear systems, a class of systems with applications in many different areas. We consider the concepts of weak controllability and stochastic detectability and we show that they ensure stability of the Kalman filter with respect to the initial condition. As for the stability, we present some results relying in a conjecture and an additional condition on the Markov chain. The study of the stability of the Kalman filter is important, since unstable filters may lead to poor estimates. The stability issue has inherent theoretical interest and is relevant for applications

Este trabalho apresenta através de simulação um estudo comparativo de estimadores de velocidade de motor de indução trifásico por meio de observadores de estado e da técnica do filtro de Kalman. É realizada uma análise comparativa de desempenho das estratégias de estimação determinísticas e estocásticas, com observadores adaptativos e estimadores baseados na teoria do filtro de Kalman estendido, respectivamente. A realização do trabalho visa a constatação dos procedimentos de elaboração, de operação e de aplicação destas técnicas de estimação usando um exemplo real com fins de ilustrar o ensino de controle e acionamento de máquinas elétricas. As simulações foram realizadas através do Matlab/Simulink com a utilização das ferramentas do Power System Blockset (PSB) e o algoritmo dos estimadores é escrito em programa Matlab e executado por uma função S-Function. Os resultados de simulação demonstram a eficiência de cada um dos estimadores propostos, no que se refere ao comportamento transitório, robustez a ruídos e variações nos parâmetros do motor. / This works presents through of the simulation a comparative study of the sensorless of speed estimation of induction three-phase motor using state observer and Kalman filter. A comparative analysis of the performance of the deterministic and stochastic estimation strategies using adaptive observers and estimators based on extended Kalman filter was realized. The work aims to verify the procedure of the elaboration, operation and application of such estimation techniques using a real example to illustrate the teaching of the control and driving of electric machines. The simulations where performed using Matlab/Simulink with Power System Blockset (PSB) toolboxes and the estimators are programmed as S-Function Matlab. The results indicate the effectiveness of the proposed estimators, according to the transient behavior, robustness to noise and ability to handle parametric variations.

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:57:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Texto_completo_PArt1.pdf: 9176320 bytes, checksum: ad1d8c914089946e709acb58d1bae9d9 (MD5) Previous issue date: 2013-03-14 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico / This dissertation did a study on the impact of soil moisture data assimilation on the hydroclimatological variables for the Brazilian semiarid and the La Plata River Basin. The choice of this theme was a result of the understanding that the accuracy of estimating soil moisture is directly associated with the accuracy of the weather forecast and climate simulations. The regions, in turn, were chosen because, despite presenting extremely different geographic and socio-economic features with episodes of lack and/or excess water. In this context, it is understood that accurate, representative forecasts are of great importance in developing strategies for managing water use, so relevant to these areas. The study was conducted using NCEP's NOAH land surface model, responsible for describing the dynamics of soil water and generating the estimate of the variable studied as necessary for the assimilation scheme. In addition, we used, as observations for the amount of water in the soil, soil moisture records from the AMSR-E sensor, coupled to the AQUA satellite, and also from ground-based, automatic agrometeorological stations maintained by INPE (Brazilian National Institute for Space Research). These observations were used directly into the assimilation scheme. The Ensemble Kalman Filter was the method used to perform the data assimilation experiments. The last step was to investigate the temporal evolution of the terms, in the assimilation scheme, containing estimates of model and analysis errors. These terms are fundamental parts of the Kalman Filter formulation and have a great in uence in the calculation of the result and its quality. / Este trabalho fez um estudo sobre o impacto da assimilação de dados de umidade do solo nas variáveis hidroclimatológicas sobre o Semiárido brasileiro e a Bacia do Prata. A escolha deste tema foi consequência do entendimento de que a precisão da estimativa da umidade do solo está diretamente associada á precisão da previsão meteorológica nas escalas de tempo e clima. As regiões, por sua vez, foram escolhidas porque, apesar de apresentarem características geográficas e socio-economicas extremamente diferentes, apresentando episódios de falta e/ou excesso de água. Neste contexto, entende-se que previsões representativas auxiliam no desenvolvimento de estratégias de gerenciamento do uso da água, tão relevantes para estas áreas. O trabalho foi desenvolvido utilizando o modelo de superfície NOAH, responsável por descrever a dinâmica da água no solo e gerar a estimativa da variável estudada, necessária no esquema de assimilação. Além disso, foram usados os registros de umidade do solo, oriundos do sensor AMSR-E, acoplado ao satélite AQUA; e também das estações agrometeorológicas, mantidos pelo INPE, como observações para a quantidade de água no solo. Estas observações foram utilizadas, diretamente, no esquema de assimilação. O Filtro de Kalman por Conjuntos foi o método utilizado para implementar a assimilação de dados. O último passo consistiu em investigar a evolução temporal dos termos que, no esquema de assimilação, contém as estimativas dos erros do modelo e da análise. Estes termos são parte fundamental na formulação do filtro de Kalman e tem grande influência no cálculo do resultado e sua qualidade.

Este trabalho apresenta um modelo matemático para a inferência do estado emocional de um usuário ou interlocutor com base em suas expressões faciais. O modelo apresentado consiste em dois estágios básicos, responsáveis pelo tratamento de sinais e sua integração, respectivamente. No primeiro estágio, filtros de Kalman independentes são utilizados para o processamento paralelo dos sinais relativos às expressões faciais emocionais. O estágio de integração, por sua vez, aplica os sinais filtrados a um sistema no qual uma partícula desliza sobre uma superfície a qual representa os estados e transições emocionais. O estado emocional do interlocutor é inferido, quadro a quadro, por meio da inspeção da posição instantânea da partícula. Uma heurística de simulação-otimização baseada em recozimento simulado (simulated annealing), é introduzida a fim de automatizar o processo de ajuste dos parâmetros do modelo em conformidade com o algoritmo de detecção de expressões faciais escolhido. O modelo proposto foi validado utilizando-se um corpus contendo 51 vídeos. Os resultados são comparados à classificação realizada por um grupo de voluntários, correspondendo a esta em 92% dos casos. / This work presents a mathematical model for emotional state inference based solely on facial expressions. The presented model consists of two basic steps, which are responsible for signal processing and its integration, respectively. During the former, independent Kalman filters are employed for parallel processing of emotional facial expression related signals. The later step, integration, applies those filtered signals to a system where a massless particle slides along a surface representing the emotional states of interest and its transitions. The subjects emotional state is inferred from the particles instantaneous position at each frame. A simulation-optimization heuristic based on simulated annealing is introduced as for fully automatic parameter tuning technique, which allows for easily coupling between the proposed model and different facial expression detection algorithms. The proposed model is validated against 51 multimodal emotional videos. The results are compared to human-based classification and a 92% agreement rate is observed.

O controle de plantas daninhas é uma importante preocupação para a agricultura tendo em vista as perdas de produtividade que estas causam ao competir com a cultura por água, luz e nutrientes. O uso de herbicida é a forma de manejo mais empregada em todo o mundo para o controle destas plantas. Entretanto, o uso frequente de um dado herbicida, além de causar diversos impactos ambientais, pode levar à diminuição da eficiência do próprio herbicida ao promover a seleção de plantas que são resistentes a este herbicida. Com o crescente número de novos casos de biótipos resistentes aos herbicidas, conter a evolução da resistência tornou-se uma necessidade para a agricultura convencional. Assim, grande esforço tem sido despendido para compreender este fenômeno e tentar contornar este problema. Neste sentido, os modelos computacionais se apresentam como importantes ferramentas para investigar os efeitos dos diversos fatores, em particular das estratégias de aplicação dos herbicidas, que influenciam na dinâmica da evolução da resistência. Com esta motivação, este trabalho tem como objetivo propor e estudar algumas estratégias de aplicação de herbicidas, ou ditos simplesmente controladores, que sejam implementáveis e que diminuam os impactos ambientais considerando a evolução da resistência. Para isto, assumimos que existe um herbicida, denominado neste trabalho por herbicida recomendado, que é o preferível dentre os disponíveis por produzir uma boa relação entre os benefícios produtivos e os malefícios aos ecossistemas. Para projetar os controladores, assumimos que é possível obter informações sobre a identificação visual da resistência em campo, feitas por um agente quando o número de indivíduos resistentes ultrapassa um certo limiar, assim como informações sobre a quantidade de plantas daninhas na área, feita possivelmente empregando técnicas de sensoriamento remoto. Então, para definir os controladores, empregamos diretamente a identificação visual da resistência e estimativas para o banco de sementes e para a fração dos genótipos do banco, geradas por um filtro de Kalman a partir de informações sobre a quantidade de plantas na área. Os controladores foram avaliados em relação à preservação da eficiência do herbicida recomendado, produtividade, impacto ambiental e propagação da resistência. Concluímos destes estudos que o controlador sugerido pode apresentar melhores resultados que os obtidos por controladores ditos convencionais, que se baseiam apenas na informação de identificação da resistência em campo. / Weed control is a major concern in agriculture as it causes significant loss of productivity by competition for water, sunlight and nutrients. The use of herbicides is the most common practice in the world to control them. However, the frequent use of a particular herbicide, besides causing many environmental impacts, may lead to loss of efficiency by promoting herbicide resistance via selection of resistant individuals. Considering the increasing number of herbicide resistant biotic, restraining resistance evolution is becoming a necessity for the conventional agriculture. This motivates a great deal of research effort to understand the involved phenomena and eventually to circumvent the problem. To this end, computational models are of great aid to understand the impact of many different aspects involved in this problem, in particular, to understand how different herbicide strategies usage lead to different resistance evolution dynamics. In this thesis we propose and study some strategies for herbicide application, which we refer to as controllers. We seek for controllers that can be implemented in real word crops growing, while decreasing environmental impacts and restrain resistance evolution. We assume that there exists one herbicide of choice for a given crop, meaning that it is preferred in terms of environmental impact and efficiency. To define the controllers, we assume that it is possible to obtain visual information on resistance, meaning that we observe when the proportion of resistant individuals is above a threshold. Also, we assume noisy observation of the number of adult weed individuals, possibly made by remote sensing. So, the controller directly employs the visual identification information and an estimate for the number of resistant seeds in the seed bank, generated by the Kalman filter using information on the number of adult weed. This strategy was evaluated in terms of herbicide efficiency preservation, crop production, environmental impact and resistance proliferation. We conclude that the proposed control strategies performed better than other strategies, called conventional strategies that are based only on the visual identification information.

A ascensão de um grande número de pessoas em países em desenvolvimento para a classe média, no inicio do século XXI, aliado ao movimento político para transferência de base energética para os biocombustíveis vêm aumentando a pressão sobre os preços das commodities agrícolas e apresentando novas oportunidades e cenários administrativos para os produtores agrícolas dessas commodities, em especial aquelas que podem se diversificar em muitos subprodutos para atender diferentes mercados, como o de alimentos, químico, têxtil e de energia. Nesse novo ambiente os produtores podem se beneficiar dividindo adequadamente a produção entre os diferentes subprodutos, definindo o melhor momento para a comercialização através de estoques, e ainda controlar sua exposição ao risco através de posições no mercado de derivativos. A literatura atual pouco aborda o tema da diversificação e seu impacto nas decisões de produção e comercialização agrícola e portanto essa tese tem o objetivo de propor um modelo de decisão fundado na teoria de seleção de portfólios capaz de decidir a divisão da produção entre diversos subprodutos, as proporções a serem estocadas e o momento mais adequado para a comercialização e por fim as posições em contratos futuros para fins de proteção ou hedge. Adicionalmente essa tese busca propor que esse modelo seja capaz de lidar com incerteza em parâmetros, em especial parâmetros que provocam alto impacto nos resultados, como é o caso dos retornos previstos no futuro. Como uma terceira contribuição, esse trabalho busca ainda propor um modelo de previsão de preços mais sofisticado que possa ser aplicado a commodities agrícolas, em especial um modelo híbrido ou hierárquico, composto de dois modelos, um primeiro modelo fundado sob a teoria de processos estocásticos e do Filtro de Kalman e um segundo modelo, para refinar os resultados do primeiro modelo de previsão, baseado na teoria de redes neurais, com a finalidade de considerar variáveis exógenas. O modelo híbrido de previsão de preços foi testado com dados reais do mercado sucroalcooleiro brasileiro e indiano, gerando resultados promissores, enquanto o modelo de decisão de parâmetros de produção, comercialização, estocagem e hedge se mostrou uma ferramenta útil para suporte a decisão após ser testado com dados reais do mercado sucroalcooleiro brasileiro e do mercado de milho, etanol e biodiesel norte-americano. / The rise of a large number of people in developing countries for the middle class at the beginning of the century, combined with the political movement to transfer the energy base for biofuels has been increasing pressure on prices of agricultural commodities and presenting new opportunities and administrative scenarios for agricultural producers of these commodities, especially those who may diversify into many products to meet different markets such as food, chemicals, textiles and energy. In this new environment producers can achieve benefits properly dividing production between different products, setting the best time to market through inventories, and still control their risk exposure through positions in the derivatives market. The literature poorly addresses the issue of diversification and its impact on agricultural production and commercialization decisions and therefore this thesis aims to propose a decision model based on the theory of portfolio selection able to decide the division of production between different products, the proportions to be stored and timing for marketing and finally the positions in futures contracts to hedge. Additionally this thesis attempts to propose that this model is capable of dealing with uncertainty in parameters, especially parameters that cause high impact on the results, as is the case of expected returns in the future. As a third contribution this paper seeks to also propose a model more sophisticated to forecast prices that can be applied to agricultural commodities, especially a hybrid or hierarchical model, composed of two models, a first one based on the theory of stochastic processes and Kalman filter and a second one to refine the results of the first prediction model, based on the theory of neural networks in order to consider the exogenous variables. The hybrid model for forecasting prices has been tested with real data from the Brazilian and Indian sugar ethanol market, generating promising results, while the decision model parameters of production, commercialization, storage and hedge proved a useful tool for decision support after being tested with real data from Brazilian sugar ethanol market and the corn, ethanol and biodiesel market in U.S.A.

Mapas fotogramétricos são de extrema importância para monitorar grandes áreas periodicamente. Alguns exemplos são: monitoramento de florestas, plantas invasivas, crescimento urbano, etc. Estes mapas são comumente construídos utilizando imagens de satélites ou aviões. Para se obter um mapa com proporções reais, uma operação de distorção destas imagens é realizada utilizando informações fornecidas por Pontos de Controle em Solo e triangulando features naturais das imagens ou utilizando um outro mapa conhecido a priori. A utilização de VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) mostra-se uma solução mais segura quando comparada a um avião devido a não existência de tripulação. É uma solução mais flexível quando comparada a satélites, pois um VANT pode voar algumas horas ou mesmo minutos após um vôo anterior, enquanto um satélite estará disponível novamente após alguns dias na mesma área. Algumas partes do mapa podem não ser visíveis devido a nuvens e o VANT pode sobrevoar a área novamente para recuperar estas partes (sobrevoaria abaixo das nuvens caso necessário). Um método de fusão sensorial estocástico é proposto e combina técnicas de Visão Computacional, sensores inerciais e GPS a fim de estimar um mapa esparso tridimensional e a posição do VANT simultaneamente utilizando a técnica conhecida como SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). O mapa completo é gerado projetando as imagens no mapa esparso. A principal vantagem deste método é que o mapa é construído sem conhecimento a priori do terreno. As principais contribuições deste trabalho são: a integração de técnicas de SLAM na área de Aerofotogrametria e o desenvolvimento de um método que realiza o mapeamento 3D sem o uso de conhecimento a priori do terreno. / Photogrammetric maps are of extreme importance in order to monitor large areas periodically. Some examples are: monitoring of forests, invasive plants, urban growth, etc. These maps are commonly built using images from satellites or planes. In order to obtain a map with real proportions, an operation of distortion of these images is realized using information provided by Ground Control Points and triangulating natural features in the scene or using another a priori known map. The utilization of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) provides a safer solution when compared to a plane mainly due to the non existence of a crew. It is also a more flexible solution when compared to satellites because an UAV can fly again some hours or even minutes after a previous flight, while a satellite will be available in some days for the same area. Some parts of the map might not be visible because of clouds and the UAV needs to fly again to recover these parts (flying below the clouds if necessary). A stochastic sensor fusion method is proposed that combines computational vision techniques, inertial sensors and GPS in order to estimate both the three dimensional sparse map and the UAV position using the technique known as SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). The complete map is generated projecting the images into the sparse map. The main advantage of this method is that the map is constructed without the use of a priori knowledge of the terrain. The main contributions of this work are: the integration of SLAM techniques into the Aerophotogrammetry field and the development of a method that can realize a 3D mapping without the use of a priori knowledge of the terrain.

Esta Tese explora o Processo de Cox quando sua intensidade pertence a uma família de difusões afim. A forma da funçâo densidade de Probabilidade do Processo de Cox é obtida quando a intensidade é descrita por uma difusão fim d-dimensional arbitrária. Analisa-se também o acoplamento e convergência para o Processo de Cox com intensidade afim. Para ilustrar assume-se que a intensidade do Processo é governada por uma difusão de Feller e resultados mais detalhados são obtidos. Adicionalmente, os parâmetros da intensidade do Processo são estimados por meio do Filtro de Kalman conjugado com o estimador de Quase-Máxima Verossimilhança. / This Thesis deals with the Cox Process when its intensity belongs to a family of affine diffusions. The form of the probability density function of the Cox process is obtained when the density is described by an arbitrary d-dimensional affine diffusion. Coupling and convergence results are also addressed for a general Cox process with affine intensity. We adopted the Feller diffusion for driving the underlying intensity of the Cox Process to illustrate our results. Additionally the parameters of the underlying intensity processes are estimated by means of the Kalman Filter in conjunction with Quasi-Maximum Likelihood estimation.

The thesis focuses on the yield curve modeling using the dynamic Nelson-Siegel approach. We propose two models of the yield curve and apply them on four currency areas - USD, EUR, GBP and CZK. At first, we distill the entire yield curve into the time-varying level, slope and curvature factors and estimate the parameters for individual currencies. Subsequently, we build a novel model investigating to what extent unobservable factors of the dynamic Nelson-Siegel model are determined by macroeconomic drivers. The main contribution of this thesis resides in the innovative approach to yield curve modeling with the application of advanced technical tools. Our primary objective was to increase the accuracy and the estimation power of the model. Moreover, we applied both models across different currency areas, which enabled us to compare the dynamics of the yield curves as well as the influence of the macroeconomic drivers. Interestingly, the results proved that both models we developed not only demonstrate strong validity, but also produce powerful estimates across all examined currencies. In addition, the incorporated macroeconomic factors contributed to reach higher precision of the modeling. JEL Classification: C51, C53, G17 Keywords: Nelson-Siegel, Kalman filter, Kalman smoother, Stace space formulation...

A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) aplica-se no monitoramento contínuo e detecção de alterações pulmonares sérias. Principalmente no ambiente das unidades de terapia intensiva (UTI) para a avaliação das condições do paciente em estado crítico submetido à ventilação artificial sem que seja necessário retirar o paciente da UTI e dos diferentes instrumentos de assistência à vida. A técnica permite estimar alterações de impedância nos pulmões. O objetivo deste trabalho é diminuir o erro numérico num algoritmo desenvolvido para TIE, utilizando o Filtro Estendido de Kalman. Especificamente, esse algoritmo aplica-se na a obtenção de imagens dos pulmões do corpo humano. Para realizar tal objetivo foram projetados phantoms compostos por um recipiente circular com solução salina, dentro do qual é colado um objeto cilíndrico de vidro e 32 eletrodos localizados no contorno do recipiente. Foi desenvolvido um algoritmo em linguagem C, utilizando a técnica de Filtro Estendido de Kalman para estimação de parâmetros de um modelo de elementos finitos. Foram implementados o procedimento de renumeração da malha de elementos finitos, com o objetivo de obter uma matriz de condutividade de banda, e o procedimento de melhoramento iterativo da solução para diminuir o erro numérico de soluções de sistemas lineares. Foram comparados dois algoritmos, um utilizando matriz de condutividade esparsa Alg Esparsa e outro com matriz de condutividade de banda limitada, obtida por renumeração da malha, e aplicando refinamento iterativo na solução de sistemas lineares, Alg RRI. Obtiveram-se melhores estimativas de impedância e uma melhor estabilidade do algoritmo do Filtro de Kalman com o algoritmo Alg RRI. O erro numérico na inversa da matriz de condutividade e o erro numérico na matriz de sensibilidade são significativamente menores quando se utiliza renumeração da malha e refinamento iterativo da solução de sistemas lineares. A redução de erro numérico nestas matrizes leva a melhores imagens. / The Electrical Impedance Tomography (EIT) is applied for the continuing monitoring and detection of serious pulmonar change. It may be used in intensive care units for the evaluation of patient condition in critical state submitted to artificial ventilation. It is not necessary to leave the intensive care unit and disconnect life assist devices. This technique allow estimation of impedance distribution on a cross section of the thorax. The main of this work is the reduction of numerical error in the Kalman Filter for EIT image estimation. Specifically, this algorithm may be applied for estimating lunge impedance distribution. To obtain this objective a phantom was developed. It is constituted by a cilindrical container with saline solution, a glass object is glued to the container, and 32 electrodes attached to the container wall. An algorithm in C language, using the Extended Kalman Filter technique was developed, it is a parameter estimation procedure. Mesh renumbering, to obtain a band limited conductivity matrix and the iterative improvement of the solution of linear systems were implemented. The estimation of impedance distribution was performed. Two different algorithms were considered. One algorithm uses a sparse conductivity matrix, Alg sparse. Another algorithm uses a band limited conductivity matrix and iterative refinement of the solution of linear systems, Alg RRI. Better impedance estimation and better stability of Kalman Filter algorithm was obtained using Alg RRI. The numerical error on the inverse of the conductivity matrix and the numerical error on the sensitivity matrix were smaller on algorithm Alg RRI. The numerical error reduction on the conductivity matrix and on the sensitivity matrix produced better images.