@MASTERSTHESIS{ 2018:852004898,
 	title = {Proposta de um filtro de partículas aliado ao filtro de Kalman estendido iterativo para estimação de estados de sistemas não lineares com ruído Gaussiano},
 	year = {2018},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2234",
 	abstract = "O filtro de Kalman é um estimador de mínima variância que é solução para o problema de
 estimação de estados em sistemas lineares. No caso de sistemas não lineares, não é possível
 definir um método de estimação genérico. A técnica mais famosa de estimação não linear tem
 sido o filtro de Kalman estendido, o qual vem sendo a primeira opção de aplicação em diversos
 sistemas. Na década de 1990, o filtro de partículas ganhou destaque, pois o avanço tecnológico
 tornou possível sua implementação. O filtro de partículas tem se mostrado uma ótima técnica que
 apresenta bons resultados na estimação de estados em sistemas não lineares. Nesta dissertação,
 é proposto um filtro de partículas com amostragem e reamostragem por importância aliado ao
 filtro de Kalman estendido iterativo (FPA-FKEI) para estimação de estados em sistemas não
 lineares. A eficácia do método proposto é comprovada através de realizações de Monte Carlo
 aplicada em 3 sistemas, um monovariável, um carro pêndulo-invertido e um sistema elétrico de
 potência de 4 geradores.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}