Herramienta de análisis y evaluación de algoritmos de filtraje aplicados a sistemas de seguimiento de objetivos
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TextoDetalles de publicación: Valparaíso : UTFSM, 2003Descripción: 82 h. : ilTema(s): METODO DE MONTE CARLO | FILTRACION KALMAN -- SIMULACION | RADAR -- METODOS DE SIMULACION | BC / MEM (memorias UTFSM con resúmenes)Clasificación CDD: M 621.3848 Nota de disertación: Tesis (Ing. Civil Electrónico, Mención Computadores y Sistemas digitales)--Prof. guia : Hector Carrasco Espinosa ; prof. corref.: Jorge Pontt O. Tema: [Resumen del autor]Tema: El presente trabajo de Título, describe la creación, desarrollo y la utilización de una herramienta de simulación basada en el método Monte Carlo, que permite realizar distintas operaciones de prueba sobre algoritmos de filtraje, utilizados principalmente para el seguimiento de objetivos. Los algoritmos de filtraje que serán probados son ampliamente utilizados en la actualidad, en una vasta gama de aplicaciones, por lo que contar con una herramienta capaz de entregar información sobre ellos, es fundamental. Aunque existen filtros cuya simpleza permite un análisis teórico sobre sus habilidades para resolver un problema, hay otros en los que esta tarea es prácticamente imposible, ya que contienen funciones muy complejas y/o una gran cantidad de parámetros. Además de lo anterior, una herramienta como esta proporciona una forma de resolver la especificación de parámetros, de bajo costo y riesgo prácticamente nulo. Hoy en día es posible encontrar rutinas en Matlab capaces de simular componentes específicos asociados a este tema, pero no existen muchos que compongan fácilmente un sistema completo. En general es necesario compenetrarse bastante con la solución propuesta, para poder dar alguna utilidad al código encontrado. Habitualmente cuentan con salidas específicas, o su utilización es un tanto engorrosa, requiriendo la configuración de una gran cantidad de parámetros, antes de poder llegar a algún resultado, sin considerar la curva de aprendizaje, capaz de desmotivar, en algunos casos, hasta el mas entusiasta. La herramienta presentada aquí, además de proporcionar gran cantidad de información, es muy fácil de usar, y gracias a un diseño modular, permite al usuario crear y probar sus filtros propios, ya que la interfaz es simple y esta bien definida. También gracias a la separación de los conceptos e ideas fundamentales involucradas, es posible configurar la herramienta para cumplir su propósito en ambientes distintos del que se ha planteado (seguimiento de objetivos), pudiendo ser usada, por ejemplo, en el análisis de señales. Una ventaja adicional de esta herramienta, es que pude almacenar toda la información intermedia producida en la simulación, lo que da la oportunidad de distribuir el procesamiento, ya que bajo las mismas condiciones iniciales, los resultados producidos por distintas máquinas pueden ser combinados, reduciendo el tiempo necesario para completar un experimento. Palabras Clave: radar, filtro, Kalman, seguimiento, objetivos, simulación.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | número de clasificación | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Memorias
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Biblioteca Central | Memorias | M 621.3848 M732 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 2 | Disponible | 35609000994738 |
Navegando Biblioteca Central Estantes, Ubicación: Memorias, Código de colección: Memorias Cerrar el navegador de estanterías (Oculta el navegador de estanterías)
CD Rom incluye tesis y presentación en formato PDF
Tesis (Ing. Civil Electrónico, Mención Computadores y Sistemas digitales)--Prof. guia : Hector Carrasco Espinosa ; prof. corref.: Jorge Pontt O.
p. 82
[Resumen del autor]
El presente trabajo de Título, describe la creación, desarrollo y la utilización de una herramienta de simulación basada en el método Monte Carlo, que permite realizar distintas operaciones de prueba sobre algoritmos de filtraje, utilizados principalmente para el seguimiento de objetivos. Los algoritmos de filtraje que serán probados son ampliamente utilizados en la actualidad, en una vasta gama de aplicaciones, por lo que contar con una herramienta capaz de entregar información sobre ellos, es fundamental. Aunque existen filtros cuya simpleza permite un análisis teórico sobre sus habilidades para resolver un problema, hay otros en los que esta tarea es prácticamente imposible, ya que contienen funciones muy complejas y/o una gran cantidad de parámetros. Además de lo anterior, una herramienta como esta proporciona una forma de resolver la especificación de parámetros, de bajo costo y riesgo prácticamente nulo. Hoy en día es posible encontrar rutinas en Matlab capaces de simular componentes específicos asociados a este tema, pero no existen muchos que compongan fácilmente un sistema completo. En general es necesario compenetrarse bastante con la solución propuesta, para poder dar alguna utilidad al código encontrado. Habitualmente cuentan con salidas específicas, o su utilización es un tanto engorrosa, requiriendo la configuración de una gran cantidad de parámetros, antes de poder llegar a algún resultado, sin considerar la curva de aprendizaje, capaz de desmotivar, en algunos casos, hasta el mas entusiasta. La herramienta presentada aquí, además de proporcionar gran cantidad de información, es muy fácil de usar, y gracias a un diseño modular, permite al usuario crear y probar sus filtros propios, ya que la interfaz es simple y esta bien definida. También gracias a la separación de los conceptos e ideas fundamentales involucradas, es posible configurar la herramienta para cumplir su propósito en ambientes distintos del que se ha planteado (seguimiento de objetivos), pudiendo ser usada, por ejemplo, en el análisis de señales. Una ventaja adicional de esta herramienta, es que pude almacenar toda la información intermedia producida en la simulación, lo que da la oportunidad de distribuir el procesamiento, ya que bajo las mismas condiciones iniciales, los resultados producidos por distintas máquinas pueden ser combinados, reduciendo el tiempo necesario para completar un experimento. Palabras Clave: radar, filtro, Kalman, seguimiento, objetivos, simulación.
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