Filtro de Kalman extendido y filtro de partículas Kalman extendido para problemas de estimación No Lineal

Fuente: Redalyc
Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autor principal: Luis Sánchez
Formato: Artículo científico
Lenguaje:es
Publicado: Universidad de Carabobo 2013
Materias:
Acceso en línea:
Etiquetas: Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
_version_ 1876479753718857728
author Luis Sánchez
author_facet Luis Sánchez
contents Filtro de Kalman extendido y filtro de partículas Kalman extendido para problemas de estimación No Lineal Luis Sánchez Joan Ordóñez Saba Infante Ingeniería Modelos no Lineales Filtro de Kalman Extendido Filtro de Partículas Kalman Extendido En este artículo se presenta una metodologia basada en los algorítmos: filtro de Kalman extendido y filtro de partículas Kalman extendido para estudiar el problema de estimación de parámetros en modelos dinámicos con estructuras no lineales, pero con errores de observación Gaussianos, se plantea un modelo en la forma de espacio estado, donde los estados del sistema no observado son tratados como parámetros, se utilizan técnicas recursivas de inferencia Bayesiana para predecir y actualizar la distribución a posterior y marginal de los estados. Ilustramos la propuesta estimando y reconstruyendo los estados de los mapas de Henón y Lorenz, además se reconstruye los estados y propiedades morfologicas de las señales de un modelo sintético de un electrocardiograma. Los resultados demuestran que los filtros tienen buen comportamiento en la estimación de los estados. Finalmente se evalua el comportamiento de los algorítmos en términos de la desviación estandar empírica y los tiempos de computo CPU, observandose pequeñas variaciones en los errores estimados y una rapida ejecución en tiempo real. 2013 artículo científico 1316-6832 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=70732640002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=707 Revista INGENIERÍA UC application/pdf Universidad de Carabobo Revista INGENIERÍA UC (República Bolivariana de Venezuela) Num.1 Vol.20
format Artículo científico
id redalyc_70732640002
institution Redalyc
language es
publishDate 2013
publisher Universidad de Carabobo
spellingShingle Filtro de Kalman extendido y filtro de partículas Kalman extendido para problemas de estimación No Lineal
Luis Sánchez
Ingeniería
Modelos no Lineales
Filtro de Kalman Extendido
Filtro de Partículas Kalman Extendido
Filtro de Kalman extendido y filtro de partículas Kalman extendido para problemas de estimación No Lineal Luis Sánchez Joan Ordóñez Saba Infante Ingeniería Modelos no Lineales Filtro de Kalman Extendido Filtro de Partículas Kalman Extendido En este artículo se presenta una metodologia basada en los algorítmos: filtro de Kalman extendido y filtro de partículas Kalman extendido para estudiar el problema de estimación de parámetros en modelos dinámicos con estructuras no lineales, pero con errores de observación Gaussianos, se plantea un modelo en la forma de espacio estado, donde los estados del sistema no observado son tratados como parámetros, se utilizan técnicas recursivas de inferencia Bayesiana para predecir y actualizar la distribución a posterior y marginal de los estados. Ilustramos la propuesta estimando y reconstruyendo los estados de los mapas de Henón y Lorenz, además se reconstruye los estados y propiedades morfologicas de las señales de un modelo sintético de un electrocardiograma. Los resultados demuestran que los filtros tienen buen comportamiento en la estimación de los estados. Finalmente se evalua el comportamiento de los algorítmos en términos de la desviación estandar empírica y los tiempos de computo CPU, observandose pequeñas variaciones en los errores estimados y una rapida ejecución en tiempo real. 2013 artículo científico 1316-6832 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=70732640002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=707 Revista INGENIERÍA UC application/pdf Universidad de Carabobo Revista INGENIERÍA UC (República Bolivariana de Venezuela) Num.1 Vol.20
title Filtro de Kalman extendido y filtro de partículas Kalman extendido para problemas de estimación No Lineal
topic Ingeniería
Modelos no Lineales
Filtro de Kalman Extendido
Filtro de Partículas Kalman Extendido
url https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=70732640002