A m-dimensional stochastic estimator

R. Palma Orozco, J. de J. Medel Juárez, G. Garrido Aguilar

Resumen


Este artículo muestra el desarrollo de un estimador estocástico óptimo para un modelo de sistemas tipo caja negra con ruido en un espacio m-dimensional. Se propone un algoritmo para evaluar y construir la forma diagonal del sistema en espacio de estados para estimar las ganancias internas. El algoritmo permite eliminar el cálculo de matrices pseudoinversas y tiene una complejidad computacional de orden lineal O(j), donde j es la dimensión de la matriz diagonal y que computacionalmente representa una menor complejidad que los métodos utilizados tradicionalmente a través de la pseudoinversa. Los resultados muestran que es posible reconstruir la señal observable con una buena aproximación en un sentido de probabilidad.


Palabras clave


Álgebra lineal; teoría de matrices; teoría de control; procesos estocásticos

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