Resumen

En las ciudades inteligentes, el seguimiento de vehículos se organiza para aumentar la seguridad localizando los coches mediante el Sistema de Posicionamiento Global (GPS). El sistema basado en GPS proporciona un seguimiento preciso, pero también es necesario que sea fiable y robusto. Como estimador principal, proponemos utilizar el filtro de respuesta al impulso finito insesgado (UFIR), que satisface estas necesidades al ser más robusto que el filtro de Kalman (KF). El filtro UFIR se ha desarrollado para el seguimiento de vehículos en un espacio de estados en tiempo discreto a través de redes de sensores inalámbricas (WSN) con datos temporales discretamente retrasados en k pasos y datos perdidos. El modelo de espacio de estados se representa de forma que el filtro UFIR, el KF y el filtro H∞ puedan utilizarse universalmente. Se presentan aplicaciones para datos de medición, que se transfieren de forma cooperativa desde un vehículo a una estación central a través de varios nodos con k-step-lags. Se demuestra experimentalmente que el filtro UFIR ofrece mejores resultados de seguimiento.

• 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:filtro ufir, respuesta al impulso finita insesgada, mejor rendimiento de seguimiento, sistema de posicionamiento global, redes de sensores inalámbricas, gps, datos, rezagos, paso, vehículo
• Keywords:ufir filter, unbiased finite impulse response, better tracking performance, global positioning system, wireless sensor networks, gps, data, lags, step, vehicle