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Acompanhamento de múltiplos alvos em trajetórias tridimensionais / Tracking multiple targets in three-dimensional trajectories

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Previous issue date: 2016-03-17 / Unavailable / Neste trabalho foi desenvolvido um algoritmo para acompanhamento de múltiplos alvos em trajetórias tridimensionais. Esse tipo de algoritmo é cada vez mais utilizado em sistemas de navegação e vigilância civis e militares, permitindo o rastreamento de ameaças ou de alvos em tempo real. Sabe-se também que os modelos bidimensionais, de aviões civis em sistemas de controle de tráfego aéreo, mostram-se insuficientes para o tratamento de manobras tridimensionais, devido as consideráveis variações de altitude, presentes no acompanhamento de alvos militares. Entretanto, acompanhar uma grande quantidade de alvos é um processo complexo, o qual exige algoritmos de associação capazes de lidar com um grande volume de dados, com o elevado custo computacional, bem como com o uso de técnicas de filtragem lineares e não-lineares. O trabalho abrange modelos de dinâmica de voo que descrevem a evolução do estado de um alvo em trajetórias tridimensionais, tratado como objeto pontual, abordando o problema da incerteza do seu movimento. Para a estimativa da posição do alvo foi utilizado um estimador de Múltiplos Modelos, formado por bancos de filtros de Kalman com o auxílio das medidas efetuadas por um sensor. Dessa forma, foram adotados como estimadores de estado o Filtro de Kalman padrão e o Filtro de Kalman Estendido com integração através do filtro de sistemas híbridos de Múltiplos Modelos Interagentes (IMM). Com o objetivo de avaliar as metodologias de acompanhamento, foi desenvolvido, utilizando o software MATLAB, um gerador artificial de trajetórias, o qual atuou como ferramenta de simulação, permitindo avaliar diferentes métricas de desempenho. O mesmo possibilitou a geração de diversas trajetórias para alvos de modo a cobrir diversos tipos de manobras que podem ocorrer na realidade. Para o tratamento dos múltiplos alvos foi realizada a implementação paralela e para aceleradores (GPU). Além disso, o modelo desenvolvido permite contornar as limitações dos modelos bidimensionais, fornecendo um modelo dinâmico com nível de detalhamento capaz de representar bem essas manobras. Apesar desse detalhamento, a sua complexidade ainda viabiliza a implementação do filtro em sistemas reais, cuja necessidade de solução em tempo real é imprescindível. Para isso também utilizou-se de GPUs como ferramenta para a obtenção dessa solução no tempo adequado.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede-server.lncc.br:tede/238
Date17 March 2016
CreatorsAgner Júnior, Jair
ContributorsSchulze, Bruno Richard, Baczynski, Jack, Mury, Antonio Roberto, Bodini Junior, Antonio Carlos
PublisherLaboratório Nacional de Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, LNCC, Brasil, Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC, instname:Laboratório Nacional de Computação Científica, instacron:LNCC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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