Sistemas dinâmicos e o método do filtro de Kalman

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Movilla, Jose Gregorio Solorzano [UNESP]
Orientador(a): Loibel, Selene Maria Coelho [UNESP]
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Sistemas dinâmicos
Processos estocásticos
Estimação
Filtro de Kalman
Palavras-chave em Inglês:
Dynamical systems
Kalman Filter
Stochastic processes
Estimation
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/147133
Resumo: Estimar os estados de um sistema é um problema que a cada dia assume maior importância devido ao grande interesse por conhecer com exatidão os resultados dados pelos sistemas dinâmicos em qualquer tempo. Principalmente nos casos onde o sistema é estocástico, o problema da estimação apresenta uma maior complexidade. É nesse contexto que os estudos que Kalman realizou no século XX, sobre a estimação de sistemas dinâmicos estocásticos, ganharam maior relevância. O filtro de Kalman foi o principal resultado desses estudos, pela e eficácia demonstrada dentro desse campo de estudo. Este trabalho tem como eixo principal o filtro de Kalman e sua aplicação tendo importância como o melhor estimador para os estados de sistemas dinâmicos lineares estocásticos em tempo discreto.
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spelling Movilla, Jose Gregorio Solorzano [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Buzzi, Maiko FernandesAndreazza, Carmen MariaLoibel, Selene Maria Coelho [UNESP]2017-01-11T19:01:40Z2017-01-11T19:01:40Z2016-12-19http://hdl.handle.net/11449/14713300087820833004137065P96511287495694980Estimar os estados de um sistema é um problema que a cada dia assume maior importância devido ao grande interesse por conhecer com exatidão os resultados dados pelos sistemas dinâmicos em qualquer tempo. Principalmente nos casos onde o sistema é estocástico, o problema da estimação apresenta uma maior complexidade. É nesse contexto que os estudos que Kalman realizou no século XX, sobre a estimação de sistemas dinâmicos estocásticos, ganharam maior relevância. O filtro de Kalman foi o principal resultado desses estudos, pela e eficácia demonstrada dentro desse campo de estudo. Este trabalho tem como eixo principal o filtro de Kalman e sua aplicação tendo importância como o melhor estimador para os estados de sistemas dinâmicos lineares estocásticos em tempo discreto.Estimating the states of a system is a problem of great importance due to interest in knowing exactly the results given by dynamic systems at any time. Moreover, if the system is stochastic, what causes the estimation problem to have complexity. In this context, Kalman studies in the previous century on the estimation of stochastic dynamical systems, whose result is the lter, which, due to its e ciency, is the most used in this eld. In this work the main focus is the Kalman lter and its application having in view its importance as the best estimator for the states of linear dynamic stochastic systems of discrete time.porUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Sistemas dinâmicosProcessos estocásticosEstimaçãoFiltro de KalmanDynamical systemsKalman FilterStochastic processesEstimationSistemas dinâmicos e o método do filtro de KalmanDynamic systems and the Kalman filter methodinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPMatemática - IGCEMatemática do ensino superiorSistemas dinâmicosUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Geociências e Ciências Exatas, Rio ClaroOnline6511287495694980Publication4763ec56-704e-41e0-9685-b5bef5946febvirtual::236317-14763ec56-704e-41e0-9685-b5bef5946febvirtual::236317-12c6fe907-81a5-4dd4-8358-c7b26e06ca3avirtual::254020-12c6fe907-81a5-4dd4-8358-c7b26e06ca3avirtual::254020-1ORIGINALmovilla_jgs_me_rcla.pdfmovilla_jgs_me_rcla.pdfapplication/pdf1549234https://repositorio.unesp.br/bitstreams/daac813d-09c9-45ad-8864-95443d4e66d8/downloadec2d80170e323569d4260fc92ec59802MD53trueAnonymousREADLICENSElicense.txtWritten by org.dspace.content.LicenseUtilstext/plain; charset=utf-83026https://repositorio.unesp.br/bitstreams/8038100d-3eeb-456c-8174-d2c8e0e3b78a/download69f029a017c1cf8ee5c61f4cc44020a7MD52falseAnonymousREADTEXTmovilla_jgs_me_rcla.pdf.txtWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.TikaTextExtractionFilter on 2023-11-04T06:10:31Z (GMT).Extracted texttext/plain83584https://repositorio.unesp.br/bitstreams/75193988-ad63-4cd2-8930-2c563ebac76b/downloadb93af63d556e7899152fbd97008aa584MD56falseAnonymousREADTHUMBNAILmovilla_jgs_me_rcla.pdf.jpgWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.ImageMagickPdfThumbnailFilter on 2017-01-12T05:00:48Z (GMT).IM Thumbnailimage/jpeg4526https://repositorio.unesp.br/bitstreams/b82ab2ba-9aa8-4dc8-bb4d-2a3411e85939/download2199a40a1b93a759e801a4ee34c70591MD55falseAnonymousREAD11449/1471332026-04-24T05:01:07.160489Zopen.accessoai:repositorio.unesp.br:11449/147133https://repositorio.unesp.brRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462026-04-24T05:01:07Repositório Institucional da UNESP - 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