Diseño, desarrollo y optimización de algoritmia para seguimiento de blancos en tres dimensiones basado en filtro de Kalman para radar de barrido electrónico

Saiz Fernández, Alberto (2022). Diseño, desarrollo y optimización de algoritmia para seguimiento de blancos en tres dimensiones basado en filtro de Kalman para radar de barrido electrónico. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Telecomunicación (UPM).

Description

Title: Diseño, desarrollo y optimización de algoritmia para seguimiento de blancos en tres dimensiones basado en filtro de Kalman para radar de barrido electrónico
Author/s:
  • Saiz Fernández, Alberto
Contributor/s:
  • González Partida, José Tomás
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación
Date: 6 July 2022
Subjects:
Freetext Keywords: Seguimiento de blancos, Kalman, Mahalanobis, trazas, plots, detecciones, AESA, modelos cinemáticos, matriz de covarianzas, tiempo de convergencia
Faculty: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Department: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El seguimiento de blancos es un aspecto crucial en cualquier estrategia defensiva militar hoy en día. Las detecciones de radar poseen un error limitado por el propio sistema. Poder conseguir una alta precisión es imprescindible para cualquier respuesta defensiva a la amenaza detectada. Ahí reside precisamente la importancia de los algoritmos de seguimiento, capaces de obtener en tiempo real la trayectoria de la amenaza con menor error que las detecciones del radar. En el presente proyecto se diseña un algoritmo de seguimiento de blancos mediante un filtro de Kalman. Este algoritmo trabaja a partir de plots de un radar de barrido electrónico, el cual es capaz de proporcionar coordenadas en tres dimensiones. Además, mejora el seguimiento proporcionado por el radar produciendo una estimación de la trayectoria de blanco con un error menor al del radar, fijado por la precisión del sistema. El algoritmo propuesto se alimenta a partir de las detecciones del radar de manera dinámica. La gestión de la información se realiza mediante trazas, las cuales se definen como la organización de plots que correlan entre sí (mediante comparación de distancia de Mahalanobis) formando la trayectoria del blanco estimada por el radar. Las diferentes trazas alimentan al filtro de Kalman, el cual predice y corrige la detección. Para poder realizar esta corrección, además de usar las detecciones proporcionadas por el radar, se definen modelos sobre las condiciones esperadas en las que funcione el mismo. A lo largo del periodo de trabajo, el propio algoritmo actualiza sus parámetros según la realimentación del radar mejorando progresivamente las estimaciones. Para poder demostrar el correcto funcionamiento del algoritmo, se ha desarrollado una aplicación en Matlab para simular escenarios en los que se implemente el algoritmo. En ella, se simulan el movimiento de blancos con diferentes trayectorias y los plots del radar. Se definen múltiples escenarios defensivos basados en movimientos típicos de vehículos aéreos reales. Estas simulaciones producen gráficas e indicadores numéricos para valorar el funcionamiento del algoritmo. Adicionalmente, se ha realizado una optimización de los parámetros de diseño, es decir, aquellos no limitados por la precisión del sistema. De esta forma, definiendo tres casos muy generales, se obtienen parámetros óptimos (que arrojan la mayor mejora posible) para cada uno de esos casos. Esta optimización se ha realizado mediante el Algoritmo de Montecarlo, utilizando un alto número de simulaciones, debido a su carácter aleatorio, para poder estimar cuál es el valor de cada uno de los diferentes parámetros en los cuales el error respecto al movimiento del blanco es menor y por tanto el seguimiento es óptimo. Finalmente, utilizando los parámetros optimizados anteriormente, se ha estudiado la aplicación del algoritmo a los escenarios defensivos predefinidos y los resultados de las simulaciones. A partir de estos resultados se demuestra el cumplimiento de los objetivos definidos y se concluyen las fortalezas y debilidades del algoritmo, extrayendo las situaciones en las que es más provechoso utilizar el algoritmo. El proyecto ha sido realizado en estrecha colaboración con la Cátedra Indra ETSIT-UPM.

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Item ID: 71253
DC Identifier: https://oa.upm.es/71253/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:71253
Deposited by: Biblioteca ETSI Telecomunicación
Deposited on: 18 Jul 2022 16:05
Last Modified: 31 Aug 2022 06:04
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