Dissertação

Adaptive Robust Extended Kalman Filter - Adaptive Robust Extended Kalman Filter for GNSS-Based Orbit Determination EVALUATED

Um receptor de GNSS para aplicações espaciais consegue determinar autonomamente e em tempo real o estado da nave. O Extended Kalman Filter (EKF) é um dos métodos mais utilizados na estimação de estados em aplicações aeroespaciais, devido à sua simplicidade, fiabilidade e adaptabilidade, no entanto, de modo a ao EKF garantir um desempenho satisfatório é necessário conhecer exactamente o modelo do sistema. Perturbações desconhecidas externas ao sistema podem levar a uma degradação da performance do filtro e, em último caso, à sua divergência. Em aplicações espaciais o poder de computação é também um factor relevante, dada a limitada capacidade de computação dos receptores. Ao longo de trabalho é desenvolvido um conjunto de filtros de Kalman com o objectivo de estimar a posição e velocidade sujeitos a acelerações externas. São implementados métodos que vão além do comercialmente feito actualmente e é feito uma comparação de performance. São desenvolvidos três filtros de Kalman: o Extended Kalman Filter, o Robust Extended Kalman Filter e o Adaptive Robust Extended Kalman Filter. Para uma comparação correcta, nos três filtros é assumido o mesmo modelo de sistema. Estes três filtros são testados em três ambientes diferentes: uma órbita baixa (LEO) calculada com um modelo de perturbações, uma órbita com erros pontuais (outliers) nas medições e uma manobra de correcção de trajectória. Os resultados evidenciam que é possível diminuir o erro de estimação dos métodos actualmente implementados. Numa análise de performance de erro o filtro com o melhor desempenho é o Adaptive Robust Extended Kalman Filter.
AREKF, REKF, EKF

Dezembro 4, 2015, 16:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Hugo José Dias Lopes

DEIMOS - Engenharia

ORIENTADOR

Fernando Duarte Nunes

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar