Resumen

Proponemos algoritmos de fusión centralizados y distribuidos para la estimación de la función de coste no lineal (NCF) en sistemas estocásticos multisensoriales mixtos continuos-discretos. La NCF representa una función multivariante no lineal de variables de estado. Para NCFs polinómicas, proponemos un procedimiento de estimación de forma cerrada basado en fórmulas recursivas para momentos de alto orden para una distribución normal multivariante. En el caso general, la transformación no acentuada se utiliza para el cálculo de estimaciones no lineales de una función de coste. Para fusionar las estimaciones de estado locales, se derivan las ecuaciones de diferencia diferencial mixta para la covarianza cruzada de errores entre las estimaciones locales. La aplicación posterior de los estimadores de fusión propuestos para un entorno multisensorial demuestra su eficacia.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:ecuaciones en diferencias diferenciales mixtas, sistemas estocásticos discretos, procedimiento de estimación de forma, estimaciones locales de estado, función de coste no lineal, ncf, funciones de coste, cruce de errores, algoritmos de fusión, estimadores de fusión
• Keywords:mixed differential difference equations, discrete stochastic systems, form estimation procedure, local state estimates, nonlinear cost function, ncf, cost functions, error cross, fusion algorithms, fusion estimators