El Departamento de Física de la FACET, informa:
Se invita a toda la comunidad universitaria a la charla gratuita "Aplicación del Filtro de Kalman a Observables GPS" a cargo del MS Victor Marcelo Santillan, egresado de esta Facultad, quien es Scientific Programmer and GPS Data Analyst del PANGA Data Analysis Center, Central Washington University, en Estados Unidos.
La actividad tendrá lugar el día martes 29 de octubre, a las 10:30 hs, en el Aula 2-4-5, Block 2 - 4to piso, de la FACET, UNT, Av. Independencia 1800.
En el día de hoy, los Sistemas Globales de Navegación Satelital (GNSS) y GPS en particular, forman parte de la vida cotidiana de las personas de una manera totalmente transparente. La proliferación y miniaturización de la tecnología de receptores GPS hace posible su uso en celulares, autos, drones etc.
Es posible entender el impacto de esta tecnología cuando nos percatamos de que el receptor GPS facilita el acceso a las coordenadas fundamentales de la Física que describen el espacio y el tiempo (X,Y,Z,T). Sin embargo antes de poder extraer estas importantes cantidades, el receptor debe decodificar simultáneamente, en tiempo real, las señales que provienen de la porción visible de cada constelación satelital a la que está expuesto. En 1960, Rudolf E. Kalman publicó su famoso paper llamado “A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems”, y desde entonces el algoritmo recursivo del filtro de Kalman (con todas sus variantes), se ha convertido en la herramienta esencial que permite el procesamiento eficiente de las señales observables GPS cuando atraviesan las distintas capas de la atmósfera (troposfera, ionosfera).
Los observables GPS procesados son los datos de entrada que se usan en la estimación (también vía filtro de Kalman o similar) de las coordenadas espacio temporales (X,Y,Z,T). En la actualidad, el filtro de Kalman sigue siendo un tópico importante de investigación científica y matemática, así como también una herramienta esencial para usar en aplicaciones físicas que trabajan con series temporales.