Resumen

Se aborda el problema de estimación lineal por mínimos cuadrados utilizando información de covarianza en sistemas estocásticos lineales de tiempo discreto con retardos de observación aleatorios acotados que pueden dar lugar a abandonos de paquetes acotados. Mediante un enfoque innovador se obtiene un algoritmo recursivo que incluye el cálculo del predictor, el filtro y el suavizador de punto fijo. Los retardos aleatorios se modelan introduciendo algunas variables aleatorias Bernoulli con distribuciones conocidas en la descripción del sistema. La derivación del algoritmo de estimación propuesto no requiere un conocimiento completo del modelo de espacio de estados que genera la señal a estimar, sino sólo las probabilidades de retardo y las funciones de covarianza de los procesos implicados en la ecuación de observación.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:problema de estimación lineal, sistemas estocásticos lineales, retardos de observación aleatorios, funciones de covarianza, información de covarianza, probabilidades de retardo, algoritmo de estimación, conocimiento pleno, enfoque de innovación, ecuación de observación
• Keywords:linear estimation problem, linear stochastic systems, random observation delays, covariance functions, covariance information, delay probabilities, estimation algorithm, full knowledge, innovation approach, observation equation