Método y aparato para filtración recursiva de datos.

Un aparato para filtrar recursivamente datos de medición, que comprende:

un almacenador intermediario (32) configurado para almacenar una pluralidad de medidas de una cualidad tiempoque variaba, en donde cada medida dicha ha asociado con ella un indicador de la fiabilidad que representaba una fiabilidad relativa de la medida dicha, cada uno de las medidas dichas de la cualidad tiempo-que variaba hizo durante un instante particular del tiempo;

una memoria (38) configurada para almacenar instrucciones de filtración, las instrucciones de filtración dichas generaba una magnitud estimada para la cualidad tiempo-que variaba en el instante particular del tiempo; y un procesador (34) configurado para filtrar la pluralidad de medidas de acuerdo con las instrucciones de filtración, en donde el procesador dicho (34) se configura para funcionar para:

- ponderar por fiabilidad a la magnitud estimada histórica, en donde la magnitud estimada histórica incluye la información referente por lo menos a una medida de la cualidad tiempo-que varía recogida anteriormente al instante particular del tiempo; y

- generar un promedio cargado de la pluralidad de medidas usando el indicador de la fiabilidad asociado a cada uno de la pluralidad de medidas; y

- generar una magnitud estimada de la cualidad tiempo-que varía para el instante particular del tiempo usando la magnitud estimada histórica cargada y el promedio cargado de la pluralidad de medidas.

Método y aparato para filtración recursiva de datos Antecedentes de )a invención

La presente invención se refiere en general a sistemas de medición y, en particular, al procesamiento y la filtración de datos de medición discretos en el tiempo.

Descripción de técnica reiacionada

Con frecuencia, en los sistemas de supervisión y control, hay una necesidad de generar estimaciones de una magnitud de interés a partir de múltiples mediciones instantáneas. Si el método de medición añade incertidumbre o ruido, o si el ruido está presente en el entorno de monitorización, se necesita el filtrado de una serie de mediciones para generar una estimación fiable o preciso. Del mismo modo, si la cantidad medida varía con el tiempo, a veces el valor promedio, la tendencia, o las variaciones a largo plazo de la cantidad medida, en lugar de el valor instantáneo, son de interés. Para generar un valor tal promedio, la tendencia o variación a largo plazo, es necesario el filtrado de las mediciones instantáneas.

Generalmente, uno o más sensores se utilizan para medir la cantidad de interés. Los sensores pueden ser cualquier equipo de medición, en el que las mediciones se toman muestras de los sensores a intervalos regulares. En muchos casos, no todos los sensores entregan mediciones en cada instante de muestreo, o mediciones individuales pueden ser desechados de alguna razón. Además, cada medición individual no podría ser igualmente fiable. Como resultado, cada medición puede tener una fiabilidad asociada, que puede ser una función de la fiabilidad de la medición particular y / o la fiabilidad del sensor. Para generar una estimación precisa o fiable de la cantidad de interés, es importante tener en cuenta la fiabilidad de cada medición durante el procedimiento de estimación.

Cuando se ha de estimar una cantidad variable en el tiempo, a menudo es deseable que depender, al menos en parte, en mediciones históricas para generar una estimación más fiable de la cantidad actual. Por lo general, las mediciones hechas reciente en el tiempo son más relevantes para la estimación actual de las mediciones anteriores. Como resultado, las mediciones más recientes se debe dar más importancia o el peso durante el proceso de estimación. Este procedimiento de ponderación puede ser ejemplificado por un estimador que se olvida gradualmente mediciones viejos medida que se reciben nuevas mediciones. Una forma de lograr este resultado es utilizar pesos históricos que disminuyen exponencialmente con el tiempo. Por lo tanto, si dos mediciones están separados por n instantes de tiempo (correspondiente a una diferencia de tiempo de segundo t-nT, donde T es el tiempo entre los instantes de tiempo consecutivos y t es el tiempo de la medición más adelante), la mayor de las dos mediciones se considerado (1-/3) "veces menos importante, donde / 3 es un parámetro llamado el factor de olvido. El valor del factor de olvido determina qué tan rápido el estimador olvida mediciones de edad y debe ser un número entre 0 y 1, donde valores cercanos a 1 resultado en un estimador que se olvida rápidamente.

Una situación similar se presenta cuando los sensores proporcionan mediciones de diferentes cantidades. A continuación, podría ser de interés para recoger las mediciones en una base por sensor, pero también para promediar las mediciones sobre la totalidad de los sensores. Podría surgir una situación de este tipo, por ejemplo, cuando un sensor de temperatura se instala en cada habitación en un edificio. El proceso de filtrado y promediado debe entonces tener en cuenta la fiabilidad de cada sensor individual y su medición correspondiente al estimar la temperatura global.

Un método común de las estimaciones de generación es filtrar las mediciones a través de un filtro autorregresivo:

donde ntn es el promedio de las mediciones más de los sensores en el instante de tiempo n, y Sn es la estimación de la cantidad medida en el instante de tiempo n. Los problemas surgen, sin embargo, cuando las mediciones se pierden, lo que hace que el número de mediciones existentes a variar con el tiempo. En particular, un gran número de mediciones en un primer instante de tiempo no se dará más peso que un pequeño número de mediciones en un segundo instante de tiempo. Este problema es aún más exacerbada cuando no existen mediciones de algunos instantes de muestreo. Además, este método de filtrado no tiene en cuenta la fiabilidad de las mediciones.

Un enfoque similar sería filtrar las mediciones de cada sensor a través de filtros autorregresivos separadas y calcular el promedio de las salidas de los filtros. Este procedimiento, sin embargo, va a sufrir los mismos problemas que el método anterior.

Otra alternativa podría ser la de almacenar mediciones históricas y para calcular la estimación actual utilizando tanto las mediciones actuales e históricos. Una vez más, sin embargo, tal método sufriría de los mismos problemas discutidos anteriormente. Además, este método también requeriría cantidades relativamente grandes de memoria y

(1)

aumentaría la complejidad computaclonal del procedimiento de estimación.

Hay una necesidad, por lo tanto, de un método y aparato que filtrar mediciones de una manera eficiente (es decir, con bajos requisitos de memoria y de baja complejidad computaclonal). Preferiblemente, tal método proporcionaría un promedio de mediciones sobre la totalidad de los sensores y tendría en cuenta las mediciones históricas, con el peso de las mediciones históricas decrecientes exponenclalmente con el tiempo. Además, sería deseable que el método y aparato de filtración a tener en cuenta sólo las mediciones existentes (es decir, correspondiente a esos Instantes de muestreo en el que se recibe datos de medición) junto con una fiabilidad asociada de las mediciones.

El documento US 5.442.407 A se refiere a un sistema de reducción de ruido de señal de vídeo usando coeficientes de filtro cambiantes en el tiempo. En el sistema, píxeles de Imagen procedentes de un fotograma actual y píxeles de Imagen procedentes de un fotograma previo, de ruido reducido, se promedian para producir respectivos valores de píxel de ruido reducido. Una memoria de fotograma procesado almacena una Imagen de ruido reducido y un estimador de movimiento selecciona un bloque diana de componentes de Imagen en la memoria de fotograma para calcular una señal de vídeo de ruido reducido.

El documento US 4.593.553 se refiere a un método para detectar detonaciones de motor en motores de combustión Interna. Una señal de audlo demodulada para la detección de detonaciones de motor se dlgltallza para producir un secuencia de señales digitales que corresponde a los diversos cilindros del motor que está girando. Estas señales digitales se filtran recursivamente mediante la aplicación de un factor k a un factor más nuevo y su complemento (1- k) a un valor más antiguo procedente del mismo cilindro o un valor obtenido de él mediante filtración parcial y se forma la suma de los dos términos modificados por factor para proporcionar un valor de referencia con el que se compara la señal digital más reciente para producir una Indicación de detonación de motor cuando se supera un valor de referencia.

El documento EP 0871143 A1 se refiere a un sistema para el procesamiento de una secuencia de imágenes ruidosas y un aparato de examen médico que Incluye tal sistema. El procesador del sistema y la imagen ruidosa es una secuencia de imágenes ruidosas e Incluye medios para extraer una muestra temporal ruidosa en un lugar dado en la Imagen ruidosa y suministra una correspondiente muestra filtrada provisional con el fin de formar una imagen de ruido filtrado.

El documento US 5.357.449 se refiere a combinar estimaciones usando conjuntos borrosos. En este documento, se describe un sistema que obtiene una estimación de un parámetro físico. El sistema es un sistema de múltiples puntos que obtiene estimaciones procedentes de un cierto número de sensores distribuidos en un único momento de observación o, alternativamente, procedentes del único sensor en un cierto número de momentos de observación. Adicionalmente, las estimaciones se ordenan por rango con un orden de envío de valores de estimación en lugar de valores de varianza.

Sumario de ia invención

La invención pretende resolver al menos algunos de los problemas anteriores y estipular una filtración eficiente de mediciones.

Esto se consigue mediante las reivindicaciones independientes.

La presente invención comprende un aparato y un método para filtrar de forma recursiva los datos de medición. El aparato y método operan para generar un promedio imparcial de las mediciones de uno o más... [Seguir leyendo]

1. Un aparato para filtrar recursivamente datos de medición, que comprende:

un almacenador intermediario (32) configurado para almacenar una pluralidad de medidas de una cualidad tiempo- que variaba, en donde cada medida dicha ha asociado con ella un indicador de la fiabilidad que representaba una fiabilidad relativa de la medida dicha, cada uno de las medidas dichas de la cualidad tiempo-que variaba hizo durante un instante particular del tiempo;

una memoria (38) configurada para almacenar instrucciones de filtración, las instrucciones de filtración dichas generaba una magnitud estimada para la cualidad tiempo-que variaba en el instante particular del tiempo; y

un procesador (34) configurado para filtrar la pluralidad de medidas de acuerdo con las instrucciones de filtración, en donde el procesador dicho (34) se configura para funcionar para:

- ponderar por fiabilidad a la magnitud estimada histórica, en donde la magnitud estimada histórica incluye la información referente por lo menos a una medida de la cualidad tiempo-que varía recogida anteriormente al instante particular del tiempo; y

- generar un promedio cargado de la pluralidad de medidas usando el indicador de la fiabilidad asociado a cada uno de la pluralidad de medidas; y

- generar una magnitud estimada de la cualidad tiempo-que varía para el instante particular del tiempo usando la magnitud estimada histórica cargada y el promedio cargado de la pluralidad de medidas.

2. Los aparatos de la reivindicación 1, comprendiendo adicionalmente por lo menos un sensor para recoger la pluralidad de medidas.

3. El aparato de la reivindicación 2, en donde una cantidad de medidas recogidas durante un instante anterior del tiempo diferencia de una cantidad de medidas incluidas en la pluralidad de medidas, en donde el procesador (34) se configura más a fondo para funcionar para cargar adicionalmente la magnitud estimada histórica y el promedio cargado de la pluralidad de medidas para explicar la diferencia dicha en la generación de la magnitud estimada de la cualidad tiempo-que varía para el instante particular del tiempo.

4. El aparato de la reivindicación 2, en donde por lo menos el un sensor funciona para:

procurar recoger datos de la medida durante por lo menos un instante de muestreo del instante particular del tiempo;

asignar por lo menos un valor de la medida para cada instante de muestreo sin importar si la tentativa de recoger datos de la medida tuvo éxito;

asignar un valor cero al indicador de la fiabilidad asociado a cada medida para la cual la tentativa de recoger datos de la medida falló; y

asignar un valor diferente a cero al indicador de la fiabilidad asociado a cada medida para la cual la tentativa de recoger datos de la medida tuvo éxito.

5. El aparato de la reivindicación 1, en donde la pluralidad de medidas es desigual confiable.

6. El aparato de la reivindicación 1, en donde la generación del promedio cargado de la pluralidad de medidas incluye:

calcular el producto de cada medida y del indicador de la fiabilidad se asoció a la medida; y combinar los productos calculados para la pluralidad de medidas.

7. El aparato de la reivindicación 1, en donde el tiempo-cargar de la magnitud estimada histórica incluye tiempo- cargar la magnitud estimada histórica dicha por un factor (1-p), donde p comprende un parámetro pre-selección que determine cómo rápidamente el peso de la cantidad estimada histórica disminuye con tiempo, y en donde la generación del promedio cargado de la pluralidad de medidas incluye adicionalmente tiempo-cargar el promedio cargado de la pluralidad de medidas por un p del factor.

8. El aparato de la reivindicación 1, en donde el procesador (34) se configura más a fondo para funcionar para:

filtrar los indicadores de la fiabilidad asociados a la pluralidad de medidas para producir un indicador filtrado de la fiabilidad, indicador filtrado dicho de la fiabilidad determinada usando un indicador histórico de tiempo ponderado de

la fiabilidad, en donde el indicador histórico de la fiabilidad incluye la información referente a una fiabilidad relativa por lo menos de una medida recogida antes del instante dicho del tiempo;

ponderar por fiabilidad la magnitud estimada histórica de tiempo ponderado y el promedio cargado de la pluralidad de medidas usando el indicador filtrado de la fiabilidad; y

en donde la generación de la magnitud estimada de la cualidad tiempo-que varía para el instante particular del tiempo incluye con la magnitud estimada histórica cargada y de tiempo ponderado de la fiabilidad y el promedio cargado fiabilidad de la pluralidad de medidas.

9. El aparato de la reivindicación 8, en donde:

el promedio cargado de la pluralidad de medidas fiabilidad-se carga según un cociente de una suma de los indicadores de la fiabilidad asociados a la pluralidad de medidas al indicador filtrado de la fiabilidad; y

la magnitud estimada histórica de tiempo ponderado fiabilidad se carga según un cociente del indicador histórico de la fiabilidad al indicador filtrado de la fiabilidad.

10. El aparato de la reivindicación 8, en donde:

el tiempo-cargar del indicador histórico de la fiabilidad incluye tiempo-cargar el indicador histórico dicho de la fiabilidad por un factor (1-[3), donde p comprende un parámetro pre-selección que se determine cómo rápidamente el peso del indicador histórico de la fiabilidad y la cantidad estimada histórica disminuyen con tiempo; y

el indicador filtrado dicho de la fiabilidad se determina más a fondo usando una combinación de los indicadores de la fiabilidad asociados a la pluralidad de medidas, combinación dicha cargada por un p del factor.

11. El aparato de la reivindicación 8, en donde la cantidad estimada histórica comprende una cantidad estimada de la cualidad cambiante en el tiempo por un instante anterior del tiempo.

12. El aparato de la reivindicación 8, en donde cada uno de la pluralidad de medidas comprende una medida de calidad de una señal en una red de telecomunicaciones.

13. Un método para la filtración recurrente de los datos discretos de la medida del tiempo referentes a una cualidad tiempo-que varía mensurable para generar una magnitud estimada para la cualidad en un instante particular del tiempo, comprendiendo los pasos de:

recoger por lo menos una medida de la cualidad tiempo-que varía durante el instante dicho del tiempo, en donde cada medida dicha ha asociado con ella un indicador de la fiabilidad que representaba una fiabilidad relativa de la medida dicha;

filtrar los indicadores de la fiabilidad para que por lo menos la una medida produzca un indicador filtrado de la fiabilidad, indicador filtrado dicho de la fiabilidad incluyendo un indicador histórico de tiempo ponderado de la fiabilidad, en donde el indicador histórico de la fiabilidad incluye la información que se relaciona con una fiabilidad relativa por lo menos de una medida recogida antes del instante dicho del tiempo;

filtrar al menos una medida para producir una magnitud estimada de la cualidad dicha para el instante dicho del tiempo, incluyendo dicha magnitud estimada:

- una magnitud estimada histórica de fiabilidad ponderada y fiabilidad cargada, en donde la magnitud estimada histórica incluye la información referente por lo menos a una medida de la cualidad tiempo-que varía recogida antes del instante dicho del tiempo; y

- un promedio fiabilidad-cargado de dicho por lo menos una medida, el cargar dicho de la fiabilidad de fiabilidad ponderada magnitud estimada histórica y el promedio fiabilidad-cargado de dicho por lo menos una medida realizada usando el Indicador filtrado dicho de la fiabilidad.

14. El método de la reivindicación 13, en donde por lo menos la una medida comprende una pluralidad de medidas.

15. El método de la reivindicación 14, que comprende adlclonalmente el paso de determinar el promedio fiabilidad- cargado de la pluralidad dicha de medidas, paso dicho de la determinación que comprende:

calcular el producto de cada medida y el Indicador asociado de la fiabilidad para cada uno de la pluralidad de medidas; y

combinar los productos calculados para la pluralidad de medidas.

16. El método de la reivindicación 15, en donde el paso de determinar el promedio fiabilidad-cargado de pluralidad dicha de medidas comprende adicionalmente:

cargando los productos calculados combinados según un cociente de la suma de los indicadores de la fiabilidad se asoció a las medidas al indicador filtrado de la fiabilidad.

17. El método de la reivindicación 13, en donde por lo menos la una medida de la cualidad tiempo-que varía comprende un primer subconjunto de una pluralidad de medidas, indicador filtrado dicho de la fiabilidad y la magnitud estimada dicha se asoció al primer subconjunto, el método que comprendeba adicionalmente los pasos de:

recogiendo por lo menos una otra medida de la cualidad tiempo-que variaba durante el instante del tiempo, en donde cada uno dijo por lo menos una otra medida ha asociado therewith un indicador de la fiabilidad que representaba una fiabilidad relativa de la medida dicha, dijo por lo menos una otra medida que comprendeba un segundo subconjunto de la pluralidad de medidas;

filtrando los indicadores de la fiabilidad para que por lo menos la una otra medida produzca un indicador filtrado de la fiabilidad se asoció al segundo subconjunto;

la filtración en menos un otra medida para producir una magnitud estimada se asoció al segundo subconjunto; y

combinando la magnitud estimada se asoció al primer subconjunto con la magnitud estimada asociada al segundo subconjunto para producir un subconjunto más grande estimaba la magnitud de la cualidad tiempo-que variaba para el instante del tiempo para un subconjunto más grande de la pluralidad de medidas, subconjunto más grande dicho incluyendo por lo menos los primeros y segundos subconjuntos de la pluralidad de medidas.

18. El método de la reivindicación 17, en donde el subconjunto más grande comprende toda la pluralidad de medidas.

19. El método de la reivindicación 17, en donde por lo menos una de la pluralidad de medidas comprende un valor asignado que indica que no se recogió ningunos datos de la medida para por lo menos dicho de la pluralidad de medidas.

20. El método de la reivindicación 17, en donde el paso de combinar el primer subconjunto estimaba magnitud con el segundo subconjunto estimaba magnitud para producir el subconjunto más grande estimaba magnitud incluye fiabilidad-cargar el primer subconjunto estimaba magnitud usando el indicador filtrado primer subconjunto de la fiabilidad y fiabilidad-cargando el segundo subconjunto estimaba magnitud usando el indicador filtrado segundo subconjunto de la fiabilidad.

21. El método de la reivindicación 20, en donde el fiabilidad-cargar del primer subconjunto estimaba magnitud se realiza de acuerdo con un cociente del primer indicador de la fiabilidad del subconjunto a un indicador de la fiabilidad para toda la pluralidad de medidas en el subconjunto más grande y fiabilidad-cargar del segundo subconjunto estimaba magnitud se realiza de acuerdo con un cociente del segundo indicador de la fiabilidad del subconjunto al indicador de la fiabilidad para toda la pluralidad de medidas en el subconjunto más grande.

22. El método de la reivindicación 13, en donde por lo menos la una medida de la cualidad tiempo-que varía comprende por lo menos una medida de calidad por lo menos de una señal en una red de telecomunicaciones.

23. El método de la reivindicación 22, en donde por lo menos la una medida de calidad indica una calidad por lo menos de la una señal transmitida sobre un interfaz del aire en una red de telecomunicaciones móvil.

24. El método de la reivindicación 13, en donde por lo menos la una medida de la cualidad tiempo-que varía es recogida por por lo menos un sensor.

25. El método de la reivindicación 13, en donde el indicador histórico de la fiabilidad y la cantidad estimada histórica son ponderadas por fiabilidad por un factor (1-p), donde [3 comprende un parámetro pre-selección que se determine cómo rápidamente el peso del indicador histórico de la fiabilidad y la cantidad estimada histórica disminuyen con tiempo.

26. El método de la reivindicación 25, en donde el promedio fiabilidad-cargado de dicho por lo menos una medida es cargado más a fondo por el ¡3 del parámetro.

27. El método de la reivindicación 25, en donde el paso de filtrar los indicadores de la fiabilidad para que por lo menos la una medida produzca un indicador filtrado de la fiabilidad comprende el paso de combinar los indicadores de la fiabilidad para que por lo menos la una medida forme un indicador combinado de la fiabilidad, el indicador filtrado de la fiabilidad incluyendo el indicador combinado de la fiabilidad cargó por el [3 del parámetro.

28. El método de la reivindicación 13, en donde la cantidad estimada histórica comprende una cantidad estimada de la cualidad dicha por un Instante anterior del tiempo.

29. El método de la reivindicación 13, que comprende adlclonalmente el paso de determinar la cantidad estimada histórica de fiabilidad ponderada y fiabilidad cargada, en donde el paso dicho de la determinación comprende cargar la cantidad estimada histórica según un cociente del Indicador histórico de la fiabilidad al Indicador filtrado de la fiabilidad.

30. El método de la reivindicación 29, que comprende adlclonalmente el paso de determinar el promedio fiabilidad- cargado de dicho por lo menos una medida según un cociente de la suma de los Indicadores de la fiabilidad asociados por lo menos a la una medida al Indicador filtrado de la fiabilidad.

31. El método de la reivindicación 13, que comprende adlclonalmente el paso de determinar la cantidad estimada histórica de fiabilidad ponderada y fiabilidad cargada, en donde el paso dicho de la determinación comprende cargar la cantidad estimada histórica según:

donde p comprende un parámetro pre-selecclón que se determine cómo rápidamente el peso del Indicador histórico de la fiabilidad y la cantidad estimada histórica disminuyen con tiempo, x comprende una suma de los indicadores de la fiabilidad asociados a las medidas, y z comprende el Indicador filtrado de la fiabilidad.

32. El método de la reivindicación 13, en donde el paso de recoger por lo menos una medida de la cualidad tiempo- que varía durante el Instante dicho del tiempo comprende:

Identificar por lo menos un Instante de muestreo dentro del instante dicho del tiempo; el procurar recoger datos de la medida en cada instante de muestreo;

asignar por lo menos un valor de la medida para cada instante de muestreo sin importar si la tentativa de recoger datos de la medida tuvo éxito;

asignando un valor cero al indicador de la fiabilidad se asoció a cada medida para la cual la tentativa de recoger datos de la medida falló; y

asignando un valor diferente a cero al indicador de la fiabilidad se asoció a cada medida para la cual la tentativa de recoger datos de la medida tuvo éxito.

33. Un aparato para los datos recurrentemente de filtración de la medida, que comprende:

un almacenador intermediario (32) configurado para almacenar una pluralidad de medidas de una cualidad tiempo- que variaba, en donde cada medida dicha ha asociado therewith un indicador de la fiabilidad que representaba una fiabilidad relativa de la medida dicha, cada uno de las medidas dichas de la cualidad tiempo-que variaba hizo durante un instante particular del tiempo;

una memoria (38) configurada para almacenar instrucciones de filtración, las instrucciones de filtración dichas generaba una magnitud estimada para la cualidad tiempo-que variaba en el instante particular del tiempo; y

un procesador (34) configurado para filtrar la pluralidad de medidas de acuerdo con las instrucciones de filtración, en donde el procesador dicho (34) se configura para funcionar:

- filtre los indicadores de la fiabilidad asociados a la pluralidad de medidas para producir un indicador filtrado de la fiabilidad, indicador filtrado dicho de la fiabilidad determinada usando un indicador histórico de tiempo ponderado de la fiabilidad, en donde el indicador histórico de la fiabilidad incluye la información referente a una fiabilidad relativa por lo menos de una medida recogida antes del instante dicho del tiempo;

- tiempo-peso a la magnitud estimada histórica, en donde la magnitud estimada histórica incluye la información referente por lo menos a una medida de la cualidad tiempo-que varía recogida anteriormente al instante particular del tiempo;

- fiabilidad-peso la magnitud estimada histórica usando el indicador filtrado de la fiabilidad;

- el fiabilidad-peso la pluralidad de medidas usando el indicador filtrado de la fiabilidad para producir a el promedio de fiabilidad ponderada de la pluralidad de medidas; y

- genere una magnitud estimada de la cualidad tiempo-que varía para el instante particular del tiempo usando la 5 magnitud estimada histórica fiabilidad-cargada y de tiempo ponderado y el promedio fiabilidad-cargado de la

pluralidad de medidas.

34. Un método para la filtración recurrente de los datos discretos de la medida del tiempo referentes a una cualidad tiempo-que varía mensurable para generar una fiabilidad de los datos de la medida en un instante particular del

10 tiempo, comprendiendo los pasos de:

recogiendo por lo menos una medida de la cualidad tiempo-que varía durante el instante dicho del tiempo, en donde cada medida dicha ha asociado therewith un indicador de la fiabilidad que representaba una fiabilidad relativa de la medida dicha;

filtrando los indicadores de la fiabilidad para que por lo menos la una medida produzca un indicador filtrado de la fiabilidad, indicador filtrado dicho de la fiabilidad incluyendo un indicador histórico de tiempo ponderado de la fiabilidad, en donde el indicador histórico de la fiabilidad incluye la información que se relaciona con una fiabilidad relativa por lo menos de una medida recogida antes del instante dicho del tiempo.

35. El método de la reivindicación 34, en donde el indicador histórico de la fiabilidad comprende un indicador filtrado de la fiabilidad por un instante anterior del tiempo.