Filtrado digital adaptivo

En este trabajo se presenta un análisis del filtro de Kalman utilizando un modelo de primer orden estocástico para la identificación de su estado interno respecto de un sistema dinámico invariante en el tiempo, descrito en diferencias finitas en un tiempo de evolución entre estados. Se estimó el val...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Zagaceta Alvarez, Maria Teresa, Medel Juarez, Jose de Jesus
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2008
País:México
Institución:Instituto Politécnico Nacional
Repositorio:Repositorio Digital del IPN
OAI Identifier:oai:www.repositoriodigital.ipn.mx:123456789/11283
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/123456789/797
http://www.repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/11283
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:filtrado de Kalman
id MX_4ae249ff09f11249aa111c1db77ebf12
oai_identifier_str oai:www.repositoriodigital.ipn.mx:123456789/11283
network_acronym_str MX
network_name_str México
repository_id_str
spelling Filtrado digital adaptivoZagaceta Alvarez, Maria TeresaMedel Juarez, Jose de Jesusfiltrado de KalmanEn este trabajo se presenta un análisis del filtro de Kalman utilizando un modelo de primer orden estocástico para la identificación de su estado interno respecto de un sistema dinámico invariante en el tiempo, descrito en diferencias finitas en un tiempo de evolución entre estados. Se estimó el valor óptimo del parámetro “a” del sistema para la ganancia K del filtro en base al funcional del error obtenido entre el sistema y el sistema de identificación propuesto para lograr la mayor convergencia entre ambos y de esta manera minimizar el error del seguimiento de trayectorias. Se enfatiza que para el uso del filtro de Kalman es necesaria la estimación de parámetros, para lo cual se propuso usar el método del gradiente estocástico, por el cual se obtuvo el valor óptimo del parámetro del modelo propuestoArticulo en extenso en memoria de simposioInstituto Politecnico Nacional2012-03-28T02:33:47Z2012-03-28T02:33:47Z2008-122013-01-16T14:07:35Z2013-01-16T14:07:35Z2013-01-16info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/article978-607-414-022-4http://hdl.handle.net/123456789/797http://www.repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/11283reponame:Repositorio Digital del IPNinstname:Instituto Politécnico Nacionalinstacron:IPNesinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:www.repositoriodigital.ipn.mx:123456789/112832026-02-18T16:41:05Z
dc.title.none.fl_str_mv Filtrado digital adaptivo
title Filtrado digital adaptivo
spellingShingle Filtrado digital adaptivo
Zagaceta Alvarez, Maria Teresa
filtrado de Kalman
title_short Filtrado digital adaptivo
title_full Filtrado digital adaptivo
title_fullStr Filtrado digital adaptivo
title_full_unstemmed Filtrado digital adaptivo
title_sort Filtrado digital adaptivo
dc.creator.none.fl_str_mv Zagaceta Alvarez, Maria Teresa
Medel Juarez, Jose de Jesus
author Zagaceta Alvarez, Maria Teresa
author_facet Zagaceta Alvarez, Maria Teresa
Medel Juarez, Jose de Jesus
author_role author
author2 Medel Juarez, Jose de Jesus
author2_role author
dc.subject.none.fl_str_mv filtrado de Kalman
topic filtrado de Kalman
description En este trabajo se presenta un análisis del filtro de Kalman utilizando un modelo de primer orden estocástico para la identificación de su estado interno respecto de un sistema dinámico invariante en el tiempo, descrito en diferencias finitas en un tiempo de evolución entre estados. Se estimó el valor óptimo del parámetro “a” del sistema para la ganancia K del filtro en base al funcional del error obtenido entre el sistema y el sistema de identificación propuesto para lograr la mayor convergencia entre ambos y de esta manera minimizar el error del seguimiento de trayectorias. Se enfatiza que para el uso del filtro de Kalman es necesaria la estimación de parámetros, para lo cual se propuso usar el método del gradiente estocástico, por el cual se obtuvo el valor óptimo del parámetro del modelo propuesto
publishDate 2008
dc.date.none.fl_str_mv 2008-12
2012-03-28T02:33:47Z
2012-03-28T02:33:47Z
2013-01-16T14:07:35Z
2013-01-16T14:07:35Z
2013-01-16
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv 978-607-414-022-4
http://hdl.handle.net/123456789/797
http://www.repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/11283
identifier_str_mv 978-607-414-022-4
url http://hdl.handle.net/123456789/797
http://www.repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/11283
dc.language.none.fl_str_mv es
language_invalid_str_mv es
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Digital del IPN
instname:Instituto Politécnico Nacional
instacron:IPN
instname_str Instituto Politécnico Nacional
instacron_str IPN
institution IPN
reponame_str Repositorio Digital del IPN
collection Repositorio Digital del IPN
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1858175165010018304
score 15,812455

Similares en LA Referencia