Teoría y métodos para aplicaciones de fusión de datos distribuidos

Título original:

Theory and Methods for Distributed Data Fusion Applications

Contenido del libro:

Con el auge de la digitalización, la IA y la moderna comunicación de datos, la ingeniería se enfrenta cada vez más a la complejidad de los sistemas de sistemas, en los que los sensores de percepción tienen su propio mecanismo de procesamiento, la información se fusiona en alguna entidad céntrica y el intercambio de datos entre plataformas se conceptualiza con un enfoque holístico. Por lo tanto, las arquitecturas distribuidas para la fusión de datos, la estimación del estado y el seguimiento de múltiples objetivos han ido adquiriendo cada vez más importancia. El uso de múltiples sensores para percibir y calcular la imagen de la situación conduce a la generación de grandes cantidades de datos, que deben ser filtrados, enriquecidos, interpretados y evaluados. Esto resulta inviable sin la noción de algoritmos distribuidos.

Teoría y métodos para aplicaciones de fusión de datos distribuidos cubre en primer lugar los fundamentos del movimiento estocástico, que constituye los modelos subyacentes en el seguimiento de objetivos y la estimación de parámetros. El siguiente capítulo expone los algoritmos básicos más importantes de seguimiento de objetivos y estimación de estados, y en el siguiente se amplían estos métodos a la estimación de trayectorias completas con estados de múltiples marcas temporales. A continuación, el libro introduce el problema de la fusión distribuida y presenta las primeras soluciones al mismo. Los tres últimos capítulos tratan de los métodos de fusión de trayectorias con covarianzas cruzadas desconocidas, el filtro de Kalman distribuido y sus variantes y, por último, los métodos de asociación entre trayectorias.

Este libro se ha diseñado para proporcionar al ingeniero interesado los enfoques y algoritmos más avanzados para la fusión de datos en sistemas distribuidos, proporcionando una comprensión profunda de las limitaciones, supuestos, ventajas e inconvenientes. Para ello, la derivación de cada método se da en detalle sin omitir cálculos auxiliares o pasos intermedios.