Este trabalho apresenta uma investigação sobre algumas técnicas de integração de sensores para a estimação dos estados de um dado sistema dinâmico com modelo linear. As abordagens utilizadas são baseadas no filtro de Kalman. São consideradas duas configurações para a integração das informações dos sensores: integração centralizada e integração distribuída. Tais algoritmos consideram incertezas nas redes de comunicação entre os sensores e o sistema de processamento central. Também é investigado um algoritmo de identificação dos ganhos ótimos dos filtros de Kalman, para um sistema de integração distribuída, baseado nas correlações das inovações. Como contribuições, são desenvolvidas expressões para a quantificação dos erros de identificação dos ganhos ótimos dos filtros de Kalman em função dos erros na avaliação das correlações das inovações. De início, são obtidas expressões para o caso em que não existem incertezas nas redes de comunicação e apenas um sensor é considerado. Este resultado é então generalizado para o caso em que existem incertezas nas redes de comunicação e múltiplos sensores são considerados. Todos os algoritmos investigados são apresentados com detalhes de sua derivação e de forma a facilitar a compreensão das técnicas de estimação utilizadas, a teoria de estimação e do filtro de Kalman são brevemente apresentadas. Simulações são utilizadas para avaliar o desempenho dos algoritmos.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:2710 |
Date | 00 December 2003 |
Creators | Rafael Cardoso |
Contributors | Elder Moreira Hemerly |
Publisher | Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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