Neste artigo pretende-se: 1) apresentar e discutir as principais caracterÃsticas, vantagens e limitações dos estimadores de estado distribuÃdos; 2) analisar estruturas e metodologias de estimação de estado distribuÃda. Finalmente, delinear trabalhos de pesquisa a serem desenvolvidos. Acredita-se que as discussões aqui apresentadas sejam relevantes ao desenvolvimento de algoritmos de estimação baseado no mapeamento de processos aleatórios espacialmente distribuÃdos. As técnicas de ortogonalizações sucessivas no espaço de Hilbert e de particionamento matricial do filtro de Kalman são referenciais do estudo.
There are three main objectives of this article. First, principal features, advantages, and limitations of distributed state estimators are pointed and discussed. Second, structures and methodologies related to the distributed state estimation problem are analyzed. Finally, prospects for future investigations are delineated. It is our belief that the results presented in this paper can be of great value in the development of efficient estimation algorithms based on the mapping of spatially-distributed random process. The successive orthogonalizations on the Hilbert spaces and the matrix partitioning approaches of the Kalman filter are the basis of the study.
