Resumen

Se presenta un algoritmo de fusión de sensores multirrate basado en el filtro de Kalman fraccional para fusionar las mediciones asincrónicas de los sensores multirate. Basándose en las características de multirate y la medición retardada, el estado es reestimado en el momento en que ocurre la medición retardada utilizando un filtro de Kalman fraccional ponderado, y luego la estimación del estado se actualiza en el momento actual cuando la medición retardada llega siguiendo un patrón similar al del filtro de Kalman. Se presentan ejemplos de simulación para ilustrar la efectividad del método de fusión propuesto.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Filtro de Kalman; Algoritmo de fusión de sensores multirrate; Medidas asincrónicas; Filtro de Kalman fraccional ponderado; Estimación de estado; Ejemplos de simulación
• Keywords:Kalman filter; Multirate sensor fusion algorithm; Asynchronous measurements; Weighted fractional kalman filter; State estimation; Simulation examples