Un tratamiento basado en clústeres para la estimación fusión distribuida
R. Caballero-Águila, M. A. Hermoso Carazo, J. Linares Pérez
Debido a su importancia en diferentes campos teóricos y aplicados, el problema de estimación en sistemas con múltiples sensores constituye, actualmente, un destacado tema de investigación. Los métodos de estimación fusión conectan todos los sensores a un procesador central, lo que a menudo produce una considerable sobrecarga en las transmisiones, especialmente cuando el número de sensores es grande. Además, en la estimación fusión distribuida, hay que equipar a cada sensor con un procesador local y, a veces, puede resultar inasequible. Para superar estos inconvenientes, en este trabajo se aborda el problema de estimación distribuida agrupando los sensores en clústeres, cada uno de los cuales se conecta a un procesador local, que recopila las medidas de sus sensores, para obtener estimadores de mínimos cuadrados. A su vez, los procesadores locales se conectan a uno central donde se combinan los estimadores locales de los clústeres para generar los estimadores distribuidos propuestos.
Palabras clave: Redes de sensores, estimación fusión distribuida, clústeres de sensores
Programado
Pósteres I
7 de junio de 2022 12:00
Hall de la Facultad
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