Estimación de parámetros usando la deconvolución y la pseudoinversa: descripción e implementación recursiva

Abstract

En este trabajo se presenta un estimador de parámetros recursivo con base al modelo matricial de deconvolución como proceso de filtrado, con el cual es posible conocer la dinámica interna del modelo tipo caja negra con respuesta lineal, y con evolución invariante en el tiempo. La extensión del proceso de convolución a un periodo de tiempo conformado por un grupo de intervalos en los cuales el sistema no cambia de contexto, permite hacer una aproximación al producto matricial con base en el cual el sistema real, dadas sus entradas y salidas dentro de ese periodo de tiempo, será visto como un sistema multivariable al no cambiar de contexto y al mantener sus condiciones de invarianza, de manera que es necesario el uso de la pseudoinversa en la estimación, ya que se observan problemas de inversión y de singularidad en su desarrollo. De igual forma, las medidas de dispersión respecto a una referencia, considerando la traza tanto de la matriz de referencia como de su estimada, permiten describir al error cuadrático medio, decibeles y Bode, todos desarrollados de manera recursiva, estableciendo un enlace con sus estados inmediatos anteriores para el consumo de la menor cantidad de recursos computacionales. Se realiza una descripción de las condiciones de estabilidad a cubrir por el estimador tomado en cuenta los criterios de Lyapunov. De manera ilustrativa, se presentó una simulación utilizando MatLab$^{\mbox{\textregistered }}$ [7], en la que las formas extendidas dentro de un intervalo de tiempo son vistas como matrices no cuadradas, permaneciendo el sistema invariante respecto a un vector de entrada, y se tiene como resultado un proceso de estimación recursivo. Se concluyó que en el proceso de deconvolución, la estimación extendida es una herramienta para sistemas no cuadrados con evolución invariante en el tiempo.