Filtros de Kalman robustos para sistemas dinâmicos singulares em tempo discreto

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Bianco, Aline Fernanda
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Convergence; Convergência; Estabilidade; Estimativa de estado; Filtragem robusta; Robust filtering; Singular systems; Sistemas singulares; Stability; State estimation
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-12082009-110152/

Esta tese trata do problema de estimativa robusta ótima para sistemas dinâmicos regulares discretos no tempo. Novos algoritmos recursivos são formulados para as estimativas filtradas e preditoras com as correspondentes equações de Riccati. O filtro robusto tipo Kalman e a equação de Riccati correspondente são obtidos numa formulação mais geral, estendendo os resultados apresentados na literatura. O funcional quadrático proposto para deduzir este filtro faz a combinação das técnicas mínimos quadrados regularizados e funções penalidade. O sistema considerado para obtenção de tais estimativas é singular, discreto, variante no tempo, com ruídos correlacionados e todos os parâmetros do modelo linear estão sujeitos a incertezas. As incertezas paramétricas são limitadas por norma. As propriedades de estabilidade e convergência do filtro de Kalman para sistemas nominais e incertos são provadas, mostrando-se que o filtro em estado permanente é estável e a recursão de Riccati associada a ele é uma sequência monótona não decrescente, limitada superiormente pela solução da equação algébrica de Riccati.