Filtragem robusta de trajetórias de veículos espaciais.

by PÉRES DE, JOSÉ ALANO

Neste trabalho, é proposta uma metodologia de filtragem de dados de trajetórias de veículosespaciais via estimações de estado H2 e H? , discretos. Nessa metodologia, obtém-se,inicialmente, a solução do problema de filtragem de dados de trajetórias de veículos espaciaisvia estimação de estado H2 através das equações do filtro de Kalman para EstimadoresFiltrados. O problema é resolvido através do desenvolvimento matemático das equações dofiltro de Kalman que tem como objetivo principal encontrar uma estimação de estado queminimize o erro quadrático médio. As equações matemáticas são utilizadas para odesenvolvimento do algoritmo computacional do filtro de Kalman. O algoritmo de filtragemde Kalman tem duas funções básicas: predição e correção. Na fase de predição são dadas asestimativas iniciais e atualização do tempo de amostragem, enquanto que, na fase de correçãosão atualizadas as medidas. Aplica-se, também, a nova metodologia proposta no projeto defiltragem de dados de trajetória de veículos espaciais via estimação de estado H? através deequações do filtro de Kalman robusto. A filtragem robusta tem como objetivo principalestimar uma combinação linear que minimize a norma H? , que tem a interpretação daexistência de ganho de energia máxima da entrada para a saída. Como contribuição, obtém-seum novo algoritmo computacional para filtragem de dados de trajetórias de veículosespaciais, agora através de estimação de estado H? . Todos os procedimentos de projeto sãoilustrados através de alguns exemplos aplicados a sistemas de rastreamento de veículosespaciais. Os resultados são comparados e discutidos.