Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um novo estimador de estado para sistemas dinâmicos baseado no conceito de dualidade entre estimação e controle ótimo. O objetivo principal é qualificar preliminarmente o estimador para utilização em tempo real com sistemas não lineares que possam ser tratados por aproximações lineares e para os quais não se disponha de boa modelagem do sistema no modelo adotado para o estimador. A dualidade é explorada para se gerar a transformação do problema original de estimação num equivalente virtual de controle, do qual se obtém um algoritmo adaptativo de convergência local, onde, ao invés de se estimar o estado, estima-se um vetor de controles de dimensão menor ou, no máximo, igual à dimensão do vetor de estado. Além disso, a formulação de controle permite o desenvolvimento de critérios de aceleração da convergência. Três desses critérios, assim como técnicas de ruído do adaptativo para compensação do erro, são desenvolvidos para utilização junto com o estimador. Para os testes de validação, o algoritmo resultante é implementado em computador digital para tratar o problema crítico de estimação da órbita de um satélite a baixa altitude ao redor da Terra, sob condições simuladas. Resultados numéricos para diversas condições de precisão das observações, valores iniciais do estimador e número de estações rastreando o satélite são apresentados e comentados de modo a se ter uma avaliação das potencialidades do estimador desenvolvido.

This work presents the development of a new state estimator for dynamics systems based upon the duality concept between state estimation and optimal control problems. The main objection of the estimator for use in real time nonlinear systems which can recursively be approximated by linear systems. The duality concept is used to transform the original estimation problem in a equivalent one of virtual control. This control problem is then used to generate an adaptive , locally convergent algorithm where, instead of full state estimation, one has to estimate just a control vector with smaller dimension than the state vector. The control formulation allows also the development of convergence acceleration criteria. Three convergence criteria, as well as adaptive noise methods to compensate for model errors, are then developed and used with the proposed estimator in the test problem created to validate the estimator. The algorithm is implemented in a digital computer to estimate the orbit of a Low Earth orbit satellite under simulated conditions. Numerical results include various test cases to take account for different initial values for the estimator, different standard deviations for the observations and different number of Earth stations observing the satellite , thus allowing a good evaluation for the estimator characteristics.