21、协同弹性导航中的几何精度稀释分析

协同弹性导航中的几何精度稀释分析

1. 协同导航中的几何配置

在协同导航场景中,群体中某个成员的观测几何可以通过所观测到的全球导航卫星系统(GNSS)卫星以及其他协同成员的相对方位角和仰角来表示。对于特定的标记成员,将其所有观测到的 GNSS 卫星和锚定成员(无论距离远近)都投影到以该标记成员为中心的单位球面上。

在标记成员的极坐标框架下,第 $s$ 颗 GNSS 卫星的位置由一对角度 $(\phi_G^{(s)}, \theta_G^{(s)})$ 表示,分别对应卫星的方位角和仰角,这对角度代表了卫星投影到以标记成员位置为中心的单位球面上的位置。同样,群体中第 $i$ 个协同成员的位置在标记成员的极坐标框架下表示为 $(\phi_V^{(i)}, \theta_V^{(i)})$。

2. 协同导航中的几何精度稀释

在 GNSS 定位应用中,几何精度稀释(GDOP)用于表示测量噪声与定位精度之间的映射关系,反映观测几何的影响。但在协同定位场景中,测量噪声与定位误差之间的关系比 GNSS 定位更为复杂,因此需要建立新的指标来扩展传统的 GDOP 概念。

2.1 分层协作结构的协同几何精度稀释(CGDOP)

在分层协作导航结构中,群体中第 $j$ 个锚定成员的定位误差协方差 $\sigma_{p_j}^2$ 会随时间变化,它代表了其机载导航系统指示位置的不确定性。同时,观测模型中的方向余弦取决于第 $i$ 个标记成员和第 $j$ 个锚定成员之间的相对位置,也会随时间变化。受这些因素影响,相对观测的协方差(相对测距观测的 $cov[\mathbf{v} {i \to j}]$ 或相对方位或视线向量(VOS)观

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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