Algoritmo de filtrado frente a pérdidas de datos en sistemas multitasa mediante estrategia hold-input
Este trabajo aborda el problema de estimación lineal de mínimos cuadrados de señales estocásticas a partir de medidas afectadas por matrices de parámetros aleatorios. A diferencia de los modelos con parámetros determinísticos, estos sistemas incorporan una incertidumbre intrínseca, ya que su dinámica puede fluctuar debido a inestabilidades, fallos intermitentes o reconfiguraciones estructurales impredecibles. El estudio se centra en una clase de sistemas multitasa, en los que la tasa de actualización de la señal difiere de la frecuencia de muestreo del sensor que proporciona las medidas. Asimismo, se considera la posible pérdida aleatoria de datos durante la transmisión y se emplea la estrategia de compensación hold-input, que sustituye las medidas perdidas por la última recibida. Se propone un algoritmo de filtrado recursivo basado en información de covarianzas, caracterizado por su amplia versatilidad, ya que no requiere la identificación previa del modelo de evolución de la señal.
Keywords: Filtro recursivo sistemas multitasa matrices de parámetros aleatorios pérdidas de paquetes estrategia de compensación hold-input.