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@inproceedings{Leonan2017Simula\c{c}\~{a}ob,
title = {Persist\^{e}ncia da aplicabilidade de informa\c{c}\~{o}es de imagens SAR orbitais em miss\~{o}es a\'{e}reas de vigil\^{a}ncia e reconhecimento: uma an\'{a}lise por meio de simula\c{c}\~{a}o Monte Carlo},
author = {Leonan Entringer Falqueto and Andr\'{e} Negr\~{a}o Costa and Diego Geraldo and Rafael Lemos Paes},
url = {https://www.sige.ita.br/edicoes-anteriores/2017/st/ST_05_3.pdf},
year = {2017},
date = {2017-01-01},
booktitle = {Simp\'{o}sio de Aplica\c{c}\~{o}es Operacionais em \'{A}reas de Defesa 2017 (SIGE2017)},
abstract = {Sat\'{e}lites SAR fornecem diversos dados para apoio ao planejamento de miss\~{o}es de patrulha mar\'{i}tima, por\'{e}m devido \`{a} resolu\c{c}\~{a}o temporal de tais meios de vigil\^{a}ncia e ao dinamismo intr\'{i}nseco ao cen\'{a}rio mar\'{i}timo, esses dados podem se tornar imprecisos em algumas horas. Este trabalho prop\~{o}e uma solu\c{c}\~{a}o computacional que atualiza probabilisticamente esse cen\'{a}rio projetando a posi\c{c}\~{a}o dos alvos horas \`{a} frente, considerando diferentes tempos de rea\c{c}\~{a}o dos meios de vigil\^{a}ncia. Para tanto, o movimento de cada contato \'{e} modelado atrav\'{e}s de distribui\c{c}\~{o}es de probabilidade que representam seu comportamento prov\'{a}vel e um cen\'{a}rio atualizado \'{e} projetado utilizando o m\'{e}todo de Monte Carlo. Conclui-se que a utiliza\c{c}\~{a}o dessa metodologia permite analisar a persist\^{e}ncia da aplicabilidade das informa\c{c}\~{o}es coletadas e, inclusive, aponta para oportunidades operacionais do uso em situa\c{c}\~{o}es de sil\^{e}ncio eletr\^{o}nico.},
keywords = {imagem SAR, simula\c{c}\~{a}o Monte Carlo},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
Satélites SAR fornecem diversos dados para apoio ao planejamento de missões de patrulha marítima, porém devido à resolução temporal de tais meios de vigilância e ao dinamismo intrínseco ao cenário marítimo, esses dados podem se tornar imprecisos em algumas horas. Este trabalho propõe uma solução computacional que atualiza probabilisticamente esse cenário projetando a posição dos alvos horas à frente, considerando diferentes tempos de reação dos meios de vigilância. Para tanto, o movimento de cada contato é modelado através de distribuições de probabilidade que representam seu comportamento provável e um cenário atualizado é projetado utilizando o método de Monte Carlo. Conclui-se que a utilização dessa metodologia permite analisar a persistência da aplicabilidade das informações coletadas e, inclusive, aponta para oportunidades operacionais do uso em situações de silêncio eletrônico.
