Estimación óptima en redes de sensores con pérdida de datos aleatoria y retardos variantes

• Autores: Ignacio Peñarrocha Alós, Daniel Dolz Algaba, Roberto Sanchis Llopis
• Localización: Actas de las XXXII Jornadas de Automática, Escuela Técnica Superior de Ingeniería, Univesidad de Sevilla: Sevilla, 7 al 9 de septiembre de 2011, 2011, ISBN 978-84-694-6454-0, pág. 122
• Idioma: español
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• Resumen

  • En este trabajo se aborda el diseño de un observador del estado para sistemas cuyas salidas se miden a través de una red de comunicación. Se supone que las mediciones llegan aleatoriamente, de forma escasa y con retardo variante. El ruido de medida de los sensores se supone conocido, así como las características de las perturbaciones. Se propone un observador con ganancias variantes en función del número de periodos transcurridos entre las últimas mediciones recibidas, de forma que se tiene un conjunto finito de ganancias precalculadas fuera de línea. El coste computacional es mucho menor que el del filtro de Kalman, y las prestaciones son muy cercanas. Para el diseño de las ganancias del observador se plantea un problema de optimización basado en LMI, dando lugar a un observador estable que minimiza el efecto del ruido y de la perturbación. El algoritmo propuesto se compara con un filtro de Kalman, demostrando la utilidad de la propuesta