Objektsensitive Verfolgung und Klassifikation von Fußgängern mit verteilten Multi-Sensor-Trägern

Die Zustandsschätzung einer unbekannten Anzahl an Objekten stellt trotz der Existenz theoretisch Bayes-optimaler Multi-Objekt-Filter durch die große Anzahl an Modellannahmen dieser Filter eine große Herausforderung dar. In dieser Arbeit wurden die Eignung derartiger Filter für den praktischen Einsatz in Multi-Objekt-Multi-Sensor-Szenarien untersucht und die Filter um nötige Modellerweiterungen ergänzt. Als Anwendungsszenario wurde auf die Verfolgung von Fußgängern in Innenräumen eingegangen

Objektsensitive Verfolgung und Klassifikation von Fußgängern mit verteilten Multi-Sensor-Trägern

State estimation of an unknown number of objects remains a challenging topic - despite the existence of theoretically bayes-optimal multi-object-filters - due to numerous assumptions in the modeling process. This thesis evaluates such filters in real multi-object-multi-sensor scenarios and proposes necessary extensions to existing models. The main application of the thesis is indoor pedestrian tracking

Robuste Schmalband-Powerline-Kommunikation für Niederspannungsverteilernetze

Im Rahmen dieser Arbeit werden die spezifischen Kanaleigenschaften verschiedener Niederspannungsverteilernetze zur Datenübertragung im Frequenzbereich bis 500 kHz untersucht und ausgewertet. Hierauf aufbauend werden robuste, adaptive Datenübertragungskonzepte vorgestellt und mit Hilfe der aufgezeichneten Kanaleigenschaften realer Netze validiert

Robuste Schmalband-Powerline-Kommunikation für Niederspannungsverteilernetze

Im Rahmen dieser Arbeit werden die spezifischen Kanaleigenschaften verschiedener Niederspannungsverteilernetze zur Datenübertragung im Frequenzbereich bis 500 kHz untersucht und ausgewertet. Hierauf aufbauend werden robuste, adaptive Datenübertragungskonzepte vorgestellt und mit Hilfe der aufgezeichneten Kanaleigenschaften realer Netze validiert

Characterization and Emulation of Low-Voltage Power Line Channels for Narrowband and Broadband Communication

The demand for smart grid and smart home applications has raised the recent interest in power line communication (PLC) technologies, and has driven a broad set of deep surveys in low-voltage (LV) power line channels. This book proposes a set of novel approaches, to characterize and to emulate LV power line channels in the frequency range from0.15to 10 MHz, which closes gaps between the traditional narrowband (up to 500 kHz) and broadband (above1.8 MHz) ranges

Characterization and Emulation of Low-Voltage Power Line Channels for Narrowband and Broadband Communication

The demand for smart grid and smart home applications has raised the recent interest in power line communication (PLC) technologies, and has driven a broad set of deep surveys in low-voltage (LV) power line channels. This book proposes a set of novel approaches, to characterize and to emulate LV power line channels in the frequency range from0.15to 10 MHz, which closes gaps between the traditional narrowband (up to 500 kHz) and broadband (above1.8 MHz) ranges

Prozesssicherheit von Laserschneidmaschinen: Auflagemessung und Schachtelung

Ziel dieser Arbeit ist die Auslegung und Validierung einer bildgestützten Optimierung von Laser-Flachbettmaschinen zur Vermeidung verkippter Teile. Es werden drei verschiedene Ansätze zur visuellen Detektion der Auflagen vorgestellt und darauf aufbauend erörtert, inwiefern eine Änderung der Schachtelung der zu produzierenden Teile zu Effizienzsteigerungen genutzt werden kann

Energiemanagement-Strategien für batterieelektrische Fahrzeuge

Das Energiemanagement batterieelektrischer Fahrzeuge ist entscheidend, um das Potential der Batterie bestmöglich auszunutzen. In dieser Arbeit werden daher die Anforderungen an das Energiemanagement herausgearbeitet und mathematisch als Optimierungsproblem beschrieben. Es werden Strategien vorgestellt, wie im Entwicklungsprozess mittels Dynamischer Programmierung und im Fahrbetrieb basierend auf dem Maximumprinzip alle wesentlichen Einflüsse berücksichtigt werden können

Überwachte Methoden für die spektrale Entmischung mit künstlichen neuronalen Netzen

In dieser Arbeit wird untersucht, wie überwacht trainierte künstliche neuronale Netze für die spektrale Entmischung eingesetzt werden können. Dazu wird zunächst eine geeignete Netzarchitektur ermittelt. Im weiteren Verlauf liegt der Schwerpunkt auf der Erzeugung geeigneter Trainingsdaten. Es werden modellbasierte Verfahren, die Trainingsdaten aus echten Reinspektren erzeugen, und datenbasierte Verfahren, die bereits vorhandene Trainingsdaten erweitern, vorgestellt und evaluiert