No abstract

This article presents the problem of tracking ballistic rockets through the propelled and ballistic stages using measured radar signal processing. We developed a dynamic model of a moving target. We have compared the performance of the estimation through quadratic mean error of the αβγ and Kalman filters. The results show that the Kalman filter has a better performance, it combines the statistical efficiency with a modest computational effort. This conclusion is valid when the target's ballistic coefficient is known a priori.

The development of a tuning procedure for standard Kalman filter algorithm based on Q and R matrices duality principle is the main issue of this article. The tuning procedure is based on heuristics that are guided by the influence of Q and R matrices on the Kalman gain selections, as these matrices variations are driven by the QR-duality principle. An analysis of the filter performance is carried out by decreasing or increasing the filter bandwidth, the tuning objective aims to build optimal gains sets that map an aerospace vehicle behavior. Taking into account the rocket stages, some discussions about practical aspects of dynamic systems models simulation are presented in the sense of displacement, velocity and acceleration state space variables.

Neste trabalho faz-se uma abordagem acerca do fiiltro de Kalman no que tange a sua concep-ção, modelamento matemático, algoritmo de fiiltragem e implementação em FPGA (Field Programmable Gate Arrays). Faz-se também um breve estudo sobre o dispositivo lógico programável (PLD) do tipo FPGA, sua arquitetura e suas aplicações. Após o estudo acerca do fiiltro de Kalman e sobre FPGA pas-sa-se para a etapa de embarcar o fiiltro em hardware do tipo FPGA explorando as suas características de processamento paralelo. A etapa fiinal é a validação do fiiltro executando o algoritmo de fiiltragem em FPGA usando dados reais de lançamento de foguetes balísticos. Os dados foram fornecidos pelo Centro de Lançamento de Alcântara (CLA). A principal contribuição deste trabalho é a implementação de uma arquitetura FPGA reconfigurável, garantindo uma plataforma rápida o suficiente para radares com alta precisão e boa capacidade de rastreamento de foguetes.Palavras-chave: Filtro de Kalman. FPGA. Lançamento de foguete. Filtragem.DESIGN AND IMPLEMENTATION OF KALMAN FILTER EMBEDDED IN FPGA FOR TRACKING OF BALLISTIC ROCKETABSTRACT: This work is an approach about the Kalman filter with respect to its design, mathematical modeling, filtering algorithm and implementation in FPGA (Field Programmable Gate Arrays). Also make a brief study on the programmable logic device (PLD) type FPGA, its architecture and its applications. After the study of the Kalman filter on FPGA and passes to the step of embedded on the filter in FPGA type hardware exploring its features parallel processing. The final step is to validate the filter running filtering algorithm in FPGA using real data from launching ballistic rockets. The data were provided by the Alcan-tara Launch Center (CLA). The main contribution of this work is the implementation of a reconfigurable FPGA architecture, ensuring fast enough to radar platform with high accuracy and good tracking capability rockets.KEYWORDS: Kalman filter. FPGA. Rocket launching. Filtering.DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE FILTRO KALMAN EMBARCARON EN FPGA PARA DETECCIÓN DE ROCKET BALLISTICRESUMEN: Este trabajo es un enfoque sobre el filtro de Kalman con respecto a su diseño, el modelado matemático y la implementación algoritmo de filtrado en FPGA (Field Programmable Gate Arrays). Tambi-én hace un breve estudio sobre el dispositivo lógico programable (PLD) tipo FPGA, su arquitectura y sus aplicaciones. Tras el estudio del filtro de Kalman en FPGA pasa a la etapa de embarcarse en la FPGA hardware tipo de filtro explorar sus características de procesamiento paralelo. El último paso es validar el filtro funcionando algoritmo de filtrado en FPGA utilizando datos reales de lanzamiento de cohetes balísti-cos. Los datos fueron proporcionados por el Centro de Lanzamiento de Alcántara (CLA). La principal con-tribución de este trabajo es la implementación de una arquitectura FPGA reconfigurable, asegurando la suficiente rapidez a la plataforma de radar con alta precisión y buenos cohetes capacidad de seguimiento.PALABRAS CLAVE: Filtro de Kalman. FPGA. Cohete de lanzamiento. El filtrado.