M. J. García-Ligero Ramírez, A. Hemoso-Carazo, J. Linares-Pérez
La estimación de señales a partir de múltiples sensores es de gran interés debido a su aplicación en sistemas complejos. La fusión de la información proporcionada por los sensores se procesa usualmente por los métodos centralizado y distribuido; las ventajas computacionales del primero generalmente lo hacen preferible frente al segundo. Por otra parte, en redes de comunicaciones, es inevitable la existencia de errores que pueden llevar a retrasos en la llegada de las observaciones. En este trabajo se estudia el problema de suavizamiento punto fijo a partir de observaciones retrasadas procedentes de múltiples sensores con retrasos modelizados por cadenas de Markov homogéneas. Utilizando la información proporcionada por las covarianzas de la señal y los ruidos, se obtienen suavizadores locales de menor error cuadrático medio a partir de cada uno de los sensores y el suavizador distribuido se deduce como combinación lineal de estos usando el criterio de mínimos cuadrados.
Palabras clave: suavizamiento punto fijo, retrasos markovianos
Programado
XC1a Pósters (Estadística)
18 de abril de 2012 12:00
Salón Madrid
