Aplicación de estimadores no lineales para el seguimiento de vehículos espaciales
Análisis del rendimiento de estimadores no lineales para el seguimiento de la trayectoria de un cuerpo en caída libre y de un vehículo de lanzamiento
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La teoría de la estimación ha sido una herramienta fundamental en campos como las comunicaciones, el procesamiento de señales, la investigación oceánica y espacial y la ingeniería biomédica, entre otros. Muchos problemas en ciencia e ingeniería requieren la estimación de los estados de un sistema que cambian con el tiempo, utilizando una secuencia de mediciones ruidosas realizadas en ese sistema. Por ejemplo, estimar los estados de un satélite arbitrario, estimar los parámetros de movimiento de un objetivo en el entorno oceánico, etc. La teoría de la estimación de estados es 'una...
La teoría de la estimación ha sido una herramienta fundamental en campos como las comunicaciones, el procesamiento de señales, la investigación oceánica y espacial y la ingeniería biomédica, entre otros. Muchos problemas en ciencia e ingeniería requieren la estimación de los estados de un sistema que cambian con el tiempo, utilizando una secuencia de mediciones ruidosas realizadas en ese sistema. Por ejemplo, estimar los estados de un satélite arbitrario, estimar los parámetros de movimiento de un objetivo en el entorno oceánico, etc. La teoría de la estimación de estados es 'una de las mejores prácticas matemáticas para analizar las variantes en los estados del sistema o proceso' y este enfoque se utiliza para generar la estimación óptima del estado real del sistema. Los procesos de estimación de estados pueden ser lineales o no lineales, en función de la dinámica del sistema y los modelos de observación. En este libro se analiza y compara el rendimiento de varios modelos de estimación de espacio de estados no lineales utilizando filtros basados en decisiones (filtros de modelo único) para aplicaciones de seguimiento.
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