Estimación fusión distribuida a partir de medidas deterioradas con retrasos descritos por cadenas de Markov
En sistemas con múltiples sensores, los fallos que ocasionan deterioro en las medidas, así como retrasos en su transmisión, han sido tradicionalmente descritos por variables de Bernoulli independientes. En este trabajo generalizamos este modelo en dos direcciones: a) el deterioro en las medidas se modeliza mediante diferentes sucesiones de variables arbitrarias con valores en [0,1]; b) los retrasos en las transmisiones se describen usando diferentes cadenas de Markov homogéneas con tres estados. Abordamos la estimación lineal de menor error cuadrático medio a partir de observaciones con las mencionadas incertidumbres utilizando el método de fusión distribuida. Usando un tratamiento por innovaciones, y solo los momentos de primer y segundo orden de la señal a estimar y los ruidos del modelo, en cada sensor se obtienen estimadores locales; seguidamente, el estimador distribuido propuesto es la combinación lineal de éstos, ponderada por matrices, que minimiza el error cuadrático medio.
Palabras clave: medidas deterioradas retrasos markovianos información de covarianzas
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