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Nella presente tesi è stato implementato un algoritmo di tipo IMM (Interacting Multile Model) per un sistema di tracking UAV, in collaborazione con l'IDS Corporation. L'idea alla base di questo progetto nasce dall'interesse, da parte dell'azienda, nella risoluzione di alcune problematiche attualmente presenti nello scenario UTM (UAV Traffic Management). Tra queste, la tracciatura degli UAV in una certa regione riveste un ruolo di primaria importanza, soprattutto per lo sviluppo degli algoritmi di collision avoidance e di path planning. La necessità di tracciare sia UAV ad ala fissa che multirotore, quindi bersagli con dinamiche diverse tra loro, ha giustificato l'utilizzo di un approccio a modelli multipli piuttosto che un singolo filtro di Kalman. Nella prima parte della tesi, viene presentato lo schema logico dell'algoritmo IMM, paragonandone le prestazioni con quelle di un filtro di Kalman. Inoltre, sono introdotti i modelli matematici utilizzati per la descrizione della dinamica dell'UAV bersaglio, con particolare attenzione alle tecniche utilizzate per la loro implementazione. Le misurazioni radar relative al range ed all'azimuth, che costituiscono gli ingressi all'algoritmo IMM, sono simulate partendo dalla traccia vera dell'UAV bersaglio ed aggiungendo un rumore di misurazione bianco, Gaussiano, a valor medio nullo e deviazione standard nota, data dall'IDS Corporation sulla base delle performance del radar. Si è considerata come vera traccia dell'UAV bersaglio la posizione fornita dall'ADS-B installato a bordo dello stesso. Una parte del codice è dedicata all'elaborazione dei dati ADS-B forniti dall'azienda in modo da renderli utilizzabili per l'algoritmo IMM. La seconda parte della tesi è incentrata sull'analisi dei risultati ottenuti dalle simulazioni effettuate sull'architettura scelta, dove particolare attenzione è stata dedicata ai parametri di tuning. Le tracce ADS-B sono state fornite dall'IDS Corporation e si basano sui dati raccolti in Spagna precedentemente l'inizio del seguente lavoro di tesi e su quelli presi nel campo volo dell'azienda in un test effettuato con il quadricottero IA-3 Colibrì. Una breve sezione è dedicata all'analisi delle prestazione dell'algoritmo al variare degli errori di misurazione del radar e del loro scatter. Due tipologie di simulazioni sono state eseguite: delle single-run principalmente utilizzate per studiare le probabilità dei singoli modelli ed il soddisfacimento dei requisiti imposti dall'IDS Corporation relativamente agli errori in range ed azimuth, e delle simulazioni di Monte Carlo per verificare la consistenza dello stimatore e la scelta dei parametri di tuning.


In the present thesis, an IMM (Interacting Multiple Model) algorithm is implemented in MATLAB for the development of a tracking system for UAVs. The project has been done in collaboration with IDS Corporation, an Italian company leader in the growing discipline of UTM (UAV Traffic Management). The aim of this work is to find a possible solution for one of the open issues in UTM: how to track all the UAV categories, suche as fixed-wing and multirotor UAVs. This problem is of great interest in the UTM present scenario, since it is strongly linked to the improvement of collision avoidance and path planning algoritms. The different dynamics between fixed-wing and multirotor UAVs justifies the utilization of a multiple model approach instead of a single Kalman filter, as usually done in estimation and tracking problems. In the first part of the thesis, the recursive scheme of the IMM algorithm and its benefits are described. Moreover, the models used for representing the are used for the dynamic of the target UAV are descripted in detail. The radar measurements, with respect to range and azimuth, which are the input of the algoritm, are created from the real state of the target UAV, by adding white Gaussian noise, with zero mean and error variance given by IDS Corporation. The real track is simuòated as the ADS-B data of position sent by the target UAV. A section is focused on the methods used for ADS-B data processing and for the generation of the inputs for each sampling interval. The second part of the thesis is completely dedicated to the choice of the architecture and the setting of tuning parameters of the algorithm, with the subsequent analysis of the results for each simulation. There are two kinds of ADS-B tracks used for testing the algorithm: tracks collected in Spain before the beginning of this work, and a track from a test in IDS Corporation with the IA-3 Colibrì, a quadricopter made in the company. A brief section illustrates the effect of the variation in the radar measurements errors on the performance of the IMM Estimator. Two types of simulations are performed: a single run, for checking the satisfaction of requisites in terms of range and azimuth errors provided by IDS Corporation, and Monte-Carlo simulations for verifying the consistency of the estimator and the choice of the tuning parameters.