Resumen de tesis doctoral

Filtrado Digital en Tiempo Real: Análisis Computacional para Estimación de Parámetros en Sistemas Estocásticos Lineales Estacionarios

Real–time Digital Filtering: Computational Analysis for Parameters Estimation in Stationary Linear Stochastic Systems

Graduado: Pedro Guevara López
Centro de Investigación en Computación – IPN
Av. Juan de Dios Bátiz sn esq. Miguel Othón de Mendizábal
C. P. 07738 México D. F.,
pguevara@df1.telmex.net.mx

Director de Tesis: José de Jesús Medel Juárez
Centro de Investigación en Innovación Tecnológica – IPN
Cerrada CECATI s/n. Col. Santa Catarina
C.P. 02250 Azcapotzalco, D.F.
jjmedel@pollux.cic.ipn.mx

Graduado en septiembre 01, 2004

Resumen

Se describe el Filtrado Digital en Tiempo Real para estimación de parámetros en sistemas estocásticos lineales estacionarios; sus características temporales y de respuesta en forma local y global. Se presentan ejemplos con las técnicas de Variable Instrumental, Factor de Olvido Matricial y como caso especial el algoritmo Modos Deslizantes Tradicional. Los aportes de esta tesis son:

– Formalización de los conceptos de Filtrado Digital en Tiempo Real para estimación de parámetros en sistemas estocásticos lineales estacionarios,

– Definición de las características locales y globales en calidad de respuesta y tiempo de los FDTR y FDMTR:

• Características de las tareas,

• Sincronía,

• Periodos de muestreo,

• Tiempos de convergencia,

– Análisis computacional temporal de los FDMTR en función del tamaño de la matriz de parámetros a estimar.

–  Procedimiento de implantación de un FDTR en un sistema operativo de tiempo real.

Palabras clave: Filtro Digital, estimación, convergencia, restricción, Tiempo Real.

Abstract

This doctoral thesis describe RTDF concepts by parameter estimators to stochastic stationary linear systems and it expose temporal and response quality characteristics in local and global form. Finally, I present examples of Instrumental Variable, Matrix Forgetting Factor and Sliding Modes Traditional techniques in SISO and MIMO cases. The advances in this thesis are:

– Formal definition of Real Time Digital Filters to parameter estimation of stationary lineal stochastic systems by RTDF and RTMDF concepts,

– Definition of local and global properties in response quality and time quality in RTDF and RTMDF:

• Tasks characterization,

• Synchrony,

• Sample periods,

• Convergence times,

– Temporal computational analysis of RTMDF by size of parameters matrix.

– Implantation of RTDF and RTMDF in a real time operating system.

Keywords: Digital Filter, estimation, convergence, constraint, Real Time.

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