I. García-Garrido, J. Linares-Pérez, R. Caballero-Águila
En este trabajo se aborda el problema de estimación en sistemas de redes de sensores con matrices aleatorias mediante el método de fusión distribuido. Se considera que las matrices de transición del estado son independientes y las matrices de observación de los diferentes sensores son correladas en instantes consecutivos. A partir de las medidas de cada sensor, se proponen algoritmos recursivos para la obtención de los filtros locales de mínimos cuadrados, y se obtiene el filtro fusión distribuido como la combinación lineal de dichos estimadores, ponderada por matrices, que minimiza el error cuadrático medio. Para ilustrar la utilidad de este estudio, los resultados se aplican a sistemas con múltiples sensores y observaciones retrasadas aleatoriamente, con correlación en instantes consecutivos entre las variables de Bernoulli que modelizan los retrasos en los diferentes sensores, y se analiza el comportamiento de las varianzas de los errores de estimación mediante un ejemplo numérico.
Palabras clave: filtro fusión distribuido, matrices aleatorias correladas, retraso aleatorio en las observaciones
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7 de septiembre de 2016 11:40
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