Filtrado de Kalman sobre modelos aproximativos de espacio de estados

Resumen

EL FILTRO DE KALMAN ES UN ALGORITMO RECURSIVO DE ESTIMACION LINEAL QUE PROPORCIONA EL ESTIMADOR INSESGADO OPTIMO, EN EL SENTIDO DE MINIMIZAR EL ERROR CUADRATICO MEDIO, DE UNA SEÑAL INTERFERIDA POR UN RUIDO BLANCO, GENERALMENTE OBSERVABLE, LA FORMULACION DE LA QUE PARTE EL FILTRO, CONOCIDA COMO MODELO DE ESPACIO DE ESTADOS, PRESUPONE EL CONOCIMIENTO EXACTO DE LAS MATRICES DEL SISTEMA Y DE LAS CONDICIONES INICIALES. DESDE UN PUNTO DE VISTA EXPERIMENTAL, NO ES ESTA LA SITUACION MAS COMUN, POR LO QUE ES NECESARIO PROCEDER A LA IDENTIFICACION Y POSTERIOR ESTIMACION DE LOS PARAMETROS DEL MODELO PROPUESTO PARA EL SISTEMA DINAMICO. ASI, EN LA PRESENTE TESIS SE PROPONE UN CONJUNTO DE MODELOS DE ESPACIO DE ESTADOS, CON UNA ESTRUCTURA DE TRANSICION FIJA E INVARIANTE EN EL TIEMPO, QUE PERMITAN UNA SIMPLIFICACION EN LAS FASES ANTERIORMENTE CITADAS DE IDENTIFICACION Y ESTIMACION DE PARAMETROS. DE IGUAL FORMA, SE ANALIZAN SUS PROPIEDADES Y SE COMPRUEBA SU PRECISION MEDIANTE SIMULACION SOBRE EL MOVIMIENTO BROWNIANO, APLICANDOSE A CONTINUACION EL METODO PROPUESTO A DATOS HIDROLOGICOS REALES.