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传感器融合中不同系统和数据源的跟踪和识别特性分析
传感器融合中不同系统和数据源的跟踪和识别特性分析 Dean A. Wilson—美国海军中尉 弗吉尼亚理工大学航空工程学士，1990 年 航空工程硕士 –2001 年 6 月 导师：Russell Duren，航空工程系 联合导师：Gary Hutchins，电气工程系 在指挥和控制任务中，‘传感器融合’等新技术旨在帮助减少操作员工作量并提高态势感知能力。本论文探讨了不同传感器和数据源的跟踪特性及其对融合战术图像的贡献。任何传感器融合算法的基本构建块都是与传感器平台上每个传感器相关的跟踪算法。为了支持这项研究，编写了 MATLAB 程序‘fusim’，为采购经理提供评估跟踪和传感器融合算法的工具。 fusim 程序为用户提供了选择以下传感器平台的灵活性：传感器平台、与该平台关联的最多四个传感器、目标类型、问题方向以及要与传感器一起使用的跟踪算法。fusim 程序用于比较多传感器/多目标环境中的跟踪算法。具体来说，概率数据关联滤波器、交互多模型滤波器、卡尔曼滤波器和恒定增益卡尔曼滤波器
具有商业载荷的微电网的跳跃线性二次控制
摘要：由于衰老的电网基础设施和可再生能量的使用增加，微电网（µ网格）已成为有希望的范式。可以合理地期望它们将成为智能电网的基本构建基块之一，因为有效的能源传输和µ网格的协调可以帮助维持区域大规模动力机的稳定性和可靠性。从控制的角度来看，µ网格的关键目标之一是使用本地生成和存储进行负载管理以进行优化的性能。完成此任务可能具有挑战性，尤其是在本地一代在质量和可用性上都无法预测的情况下。本文建议通过制定新的最佳能源管理计划来解决该问题，该计划满足供求的要求。将在以下模型网格中描述的方法作为随机混合动力学系统。跳跃线性理论用于最大化存储和可再生能源的使用，马尔可夫链理论用于模拟基于真实数据的间歇性生成可再生能源的生成。尽管模型本身是相当笼统的，但我们将专注于太阳能，并将相应地定义性能度量。我们将证明在这种情况下，最佳解决方案是具有分段恒定增益的状态反馈定律。的仿真结果以说明这种方法的效果。
传感器融合不同系统和数据源的跟踪与识别特性分析
传感器融合中不同系统和数据源的跟踪和识别特性分析 Dean A. Wilson—美国海军中尉 弗吉尼亚理工大学航空工程学士，1990 年 航空工程硕士 –2001 年 6 月 导师：Russell Duren，航空工程系 联合导师：Gary Hutchins，电气工程系 在指挥和控制任务中，‘传感器融合’等新技术旨在帮助减少操作员工作量并提高态势感知能力。本论文探讨了不同传感器和数据源的跟踪特性及其对融合战术图像的贡献。任何传感器融合算法的基本构建块都是与传感器平台上每个传感器相关的跟踪算法。为了支持这项研究，编写了 MATLAB 程序‘fusim’，为采购经理提供评估跟踪和传感器融合算法的工具。 fusim 程序为用户提供了选择以下传感器平台的灵活性：传感器平台、与该平台关联的最多四个传感器、目标类型、问题方向以及要与传感器一起使用的跟踪算法。fusim 程序用于比较多传感器/多目标环境中的跟踪算法。具体来说，概率数据关联滤波器、交互多模型滤波器、卡尔曼滤波器和恒定增益卡尔曼滤波器