Resumen

En este trabajo se investigan los problemas de estimación lineal óptima para una clase de sistemas lineales discretos con medidas de desvanecimiento y ruidos correlacionados. En primer lugar, las medidas de desvanecimiento ocurren de forma aleatoria donde las probabilidades de desvanecimiento están reguladas por funciones de masa de probabilidad en un intervalo dado. Además, existe retardo temporal en el estado del sistema y en la observación simultáneamente. Además, se consideran los ruidos multiplicativos para describir la incertidumbre del estado. Basándose en la teoría de la proyección, el artículo presenta los estimadores lineales óptimos de varianza mínima, incluyendo el filtro, el predictor y el suavizador. Comparado con el aumento de estado convencional, el nuevo algoritmo es finito-dimensionalmente computable y no aumenta la carga computacional y de almacenamiento cuando el retraso es grande. Un ejemplo numérico ilustra la eficacia de los algoritmos propuestos.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Modelo computacional Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Computational Model Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:problemas de estimación lineal óptima, aumento de estado convencional, sistemas lineales discretos, varianza lineal mínima, estimadores lineales óptimos, funciones de masa de probabilidad, retardo, mediciones, papel, ruidos correlacionados
• Keywords:optimal linear estimation problems, conventional state augmentation, discrete linear systems, linear minimum variance, optimal linear estimators, probability mass functions, delay, measurements, paper, correlated noises