云计算下传感器数据融合的最优控制计算策略研究

云计算-传感器数据融合中的最优控制计算.pdf是一篇深度探讨了在现代信息技术背景下，如何通过云计算技术优化多传感器数据融合的学术论文。论文聚焦于关键领域——操作研究与控制理论，特别关注在大数据时代，如何高效利用多个传感器来获取和处理信息，以满足应用需求。 论文首先通过引言部分，概述了当前传感器技术的发展趋势和其在各种应用场景中的重要作用。单一传感器的功能往往不能满足复杂任务的需求，因此多传感器系统变得不可或缺。论文的核心内容分为几个章节： 第二章深入探讨了计算方法在最优控制策略中的应用。这里可能涉及不同的算法和模型，如模型预测控制、动态规划等，用于设计和实现对传感器数据的有效处理和决策支持。 第三章则是对传感器数据融合技术的综述，特别是卡尔曼滤波（Kalman Filtering）算法的研究成果。该章节回顾了过去的研究成果，强调了如何通过数据融合减少噪声干扰，提高数据精度。 第四章是论文的重点，针对离散时间下的传感器数据融合最优控制问题进行了深入分析。目标是在多传感器数据流中分配权重，以最小化估计误差。这些权重被视为控制变量，从而转化为一个离散时态的随机最优控制问题。通过解决这个问题，可以找到在实时环境中最有效的数据融合策略。 论文将这一问题转换为一个确定性或随机的最终状态优化问题，可能采用数值方法，如线性规划、动态规划或者基于概率的方法来求解。解决此类问题的结果对于提升系统性能和决策效率至关重要。 总体来说，这篇论文旨在为云计算环境下，如何通过最优控制计算来整合和优化多传感器数据提供理论基础和实用解决方案。这对于物联网(IoT)、自动驾驶、环境监测等领域具有实际应用价值。通过深入研究，论文不仅推动了相关理论的发展，也为工程实践提供了宝贵的指导。