Resumen

El seguimiento de un objetivo en un entorno desordenado es una aplicación representativa de las redes de sensores. En este artículo, desarrollamos un enfoque distribuido para estimar los estados de movimiento de un objetivo utilizando mediciones ruidosas. Nuestro método consta de dos partes. En la primera fase, utilizando las técnicas de transformación sigma-punto no acentuadas y el marco del filtro de información, se desarrolló una clase de algoritmos denominados filtros de información no acentuados para estimar los estados de un objetivo a rastrear. Estas técnicas presentan la robustez y precisión de los filtros sigma-point para la inferencia dinámica no lineal, al tiempo que son tan fáciles de fusionar como los filtros de información. En la segunda fase, propusimos un novedoso protocolo de consenso que permite a cada nodo sensor encontrar una estimación coherente del valor del objetivo. Bajo este protocolo, la estimación final del valor del objetivo en cada paso temporal se actualiza iterativamente sólo fusionando las medidas de los vecinos cuando un nodo sensor está fuera del ámbito de medida del objetivo. Se demuestra y discute el rendimiento del filtro de información distribuida no perfumada en una tarea de seguimiento de objetivos.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:objetivo, nodo sensor, marco de filtros de información, inferencia dinámica no lineal, protocolo de consenso novedoso, técnicas de transformación de puntos, tarea de seguimiento de objetivos, filtro de información sin aroma, filtros de información sin aroma, valor
• Keywords:target, sensor node, information filter framework, nonlinear dynamic inference, novel consensus protocol, point transformation techniques, target tracking task, unscented information filter, unscented information filters, value