APROXIMATE ALGORITHMS FOR NONLINEAR FILTERING OF CHAOS
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas
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Resumen
Descripción
The paper is dedicated to the description of two approximate methods of non-linear filtering algorithms for signals of Lorenz, Chua and Rössler attractors to provide real time filtering solutions for scenarios with low Signal Noise Ratios (SNR). For those cases the method of the Global (In-tegral) Approximation of the a-posteriori Probability Density Function(PDF) is considered. Some asymptotical solutions are presented as well.
Este documento está dedicado a la descripción de dos métodos de aproximación de algoritmos de filtrado no lineales para señales de Lorentz y atractores Chua y Rössler, ofreciendo soluciones de filtrado en tiempo real para escenarios con bajas tasas de señal de ruido (RSR). Para esos casos, se considera el método de la Aproximación Global (Integral) de la a posteriori función de densidad de probabilidad (FDP). También se presentan algunas soluciones asintóticas.
Este documento está dedicado a la descripción de dos métodos de aproximación de algoritmos de filtrado no lineales para señales de Lorentz y atractores Chua y Rössler, ofreciendo soluciones de filtrado en tiempo real para escenarios con bajas tasas de señal de ruido (RSR). Para esos casos, se considera el método de la Aproximación Global (Integral) de la a posteriori función de densidad de probabilidad (FDP). También se presentan algunas soluciones asintóticas.
Palabras clave
Nonlinear filtering, Global Approximation, Probability Density Function, attractors, stationary conditions, asymptotical solutions, Filtrado no lineal, Aproximación Global, Función de Densidad de Probabilidad, atractores, condiciones estacionarias, soluciones asintóticas