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杨铮 著

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• 清华大学出版社
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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302351139

商品编码：29327365490

包装：精装

出版时间：2014-01-01

基本信息

书名：位置计算：无线网络定位与可定位性(清华大学学术专著)

：39.00元

作者：杨铮

出版社：清华大学出版社

出版日期：2014-01-01

ISBN：9787302351139

字数：

页码：

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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《位置计算：无线网络定位与可定位性》关于无线定位的研究成果获得教育部自然科学奖一等奖，国家自然科学奖二等奖。本书荣获中国大学出版社图书奖学术著作奖。本书作者团队获得ACM MobiCom 2014大会**论文奖。

本书由中国工程院孙家广院士审稿并作序，为国家自然科学基金资助项目（编号61171067、61190110、61125202），国家高技术发展研究计划（863）资助项目（编号2011AA010100）和国家重点基础研究发展计划（973）资助项目（编号2012CB316200）。

内容提要

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无线通信技术的高速发展使得以手机、平板电脑、笔记本电脑甚至小型无线传感器节点为代表的移动计算终端迅速普及，目前已传统的台式计算机成为互联网主要的终端设备。移动终端随着使用者的移动或网络部署的变化而随时变换位置，其位置信息对于近些年来在移动计算领域大放异彩的位置服务具有重要意义。《位置计算：无线网络定位与可定位性》源自作者10年来在无线定位领域科研工作的总结，包含无线定位的基础知识、技术特点、解决方案以及前沿研究成果。《位置计算：无线网络定位与可定位性》按照物理测量、位置计算、数据处理这条主线来安排内容，着重讨论物理测量、单跳位置估计、基于测距的多跳定位、基于非测距的多跳定位、移动连续定位、误差控制、可定位性、室内定位和位置隐私等技术。《位置计算：无线网络定位与可定位性》面向所有对定位技术感兴趣的读者。特别地，《位置计算：无线网络定位与可定位性》可作为本领域科研人员的参考，研究生专业课程的教材，以及大学本科高年级学生的扩展阅读材料。

目录

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第1章 无线定位概述
　
第2章 物理测量
　2.1 距离测量
　2.1.1 基于信号强度的测距模型
　2.1.2 基于信号到达时间的测距模型（ToA）
　2.1.3 基于信号到达时间差的测距模型
　2.2 角度测量
　2.3 区域测量
　2.3.1 单参考点的目标区域估计
　2.3.2 多参考点的目标区域估计
　2.4 跳数测量
　2.5 邻居测量
　2.6 小结
　
第3章 单跳位置估计
　3.1 基于距离的定位方法
　3.2 基于到达时间差的定位方法
　3.3 基于到达角度的定位方法
　3.4 基于信号指纹的定位方法
　3.4.1 离线测量方案
　3.4.2 在线测量方案
　3.5 小结
　
第4章 基于测距的多跳定位
　4.1 计算组织方式
　4.2 集中式定位算法
　4. 2.1 多维标度（MDS）
　4.2.2 半定规划（SDP）
　4.3 分布式定位方法
　4.3.1 基于锚节点的网络定位
　4.3.2 坐标系拼接
　4.4 小结
　
第5章 基于非测距的多跳定位
　5.1 基于跳数的定位
　5.2 各向异络中基于跳数算法的改进
　5.2.1 各向异络中的基于PDM的定位
　5.2.2 带洞网络中的染色路径
　5.2.3 基于Delaunay复体的定位
　5.3 基于相邻性的定位算法
　5.3.1 PIT测试
　5.3.2 垂直线相交
　5.3.3 相对距离估计
　5.4 小结
　
第6章 移动连续定位
　6.1 概述
　6.2 蒙特卡罗定位
　6.2.1 粒子滤波器
　6.2.2 序贯蒙特卡罗定位
　6.3 凸近似定位
　6.4 移动基线定位
　6.5 小结
　
第7章 误差控制
　7.1 测量误差
　7.1.1 距离测量误差
　7.1.2 含噪声测距结果的负面影响
　7.2 误差特征
　7.2.1 什么是CRLB
　7.2.2 多跳定位的CRLB
　7.2.3 单跳定位的CRLB
　7.3 定位歧义性
　……
第8章 可定位性
第9章 室内定位
第10章 位置隐私

作者介绍

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杨铮，清华大学计算机系工学学士，香港科技大学计算机系工学博士，现任清华大学软件学院助理教授，可信网络与系统研究所助理所长，清华大学教育部信息系统安全重点实验室成员。主要研究方向包括无线网络、普适计算以及移动计算。累计发表论文50余篇，出版英文专著1部。担任INFO（2013，2014），ICDCS（2012，2013），MobiHoc2014等国际学术会议程序委员以及SCI期刊的编委。2011年获得国家自然科学奖二等奖。
　　
　　吴陈沭，清华大学软件学院工学学士，清华大学计算机系博士生。在ACMMobiCom，IEEEINFO等国际会议发表多篇论文。曾获研究生国家奖学金、斯伦贝谢奖学金、清华大学计算机系“学术新秀”称号等。2010年至今担任清华大学软件学院本科生辅导员，2013年获清华大学“林枫辅导员奖”。
　　
　　刘云浩，清华大学长江学者特聘教授、博士生导师，清华大学软件学院院长，ACM中国理事会主席。2008年因传感网创新应用被香港授予*创新与研究特等奖。2010年获得教育部自然科学一等奖。2011年获得国家自然科学奖二等奖及国家杰出青年科学基金。担任国际期刊《IEEETransactionsoriParallelandDistributedSystems》副主编（AssociateEditors-in-Chief）和《IEEE/ACMTransactionsonNetworking》编委。

文摘

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序言

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《无线网络定位：理论、算法与应用》 一、 导论：无处不在的定位需求 在信息时代浪潮的推动下，定位技术早已不再局限于传统的GPS系统，而是深度渗透到我们生活的方方面面。从智能手机的室内导航、社交媒体的位置标记，到智慧城市的交通管理、应急救援响应，再到工业物联网的资产追踪、智能制造的精准控制，无线网络定位的需求日益增长，其重要性也愈发凸显。 相较于GPS系统依赖卫星信号，在室内、地下或高楼林立的城市峡谷等环境下容易出现信号衰减甚至失效，无线网络定位则可以充分利用现有的Wi-Fi、蓝牙、蜂窝网络等无线通信基础设施，提供一种补充甚至更优的定位解决方案。这种灵活性和普适性使得无线网络定位成为解决复杂环境下定位难题的关键技术。 本书旨在深入探讨无线网络定位的理论基础、核心算法、关键技术以及广泛的应用前景。我们将从定位的基本原理出发，逐步深入到各类无线定位技术的演进、技术挑战，以及最新研究进展，为读者提供一个全面、系统且深入的认知框架。 二、 无线网络定位的基础理论 无线网络定位的核心在于利用无线信号传播的物理特性来推断设备的位置。这些特性主要包括： 1. 信号强度（Received Signal Strength Indicator, RSSI）：这是最常用的定位信息之一。无线信号在传播过程中会随着距离的增加而衰减。通过测量目标设备接收到的不同基站（如Wi-Fi AP、蓝牙信标、蜂窝基站）的信号强度，并结合信号传播模型，可以估算出设备与各基站的距离，进而进行定位。然而，RSSI易受环境噪声、多径效应、障碍物吸收等因素的影响，导致定位精度不高，是无线定位中的一大挑战。 2. 到达时间（Time of Arrival, ToA）：如果能够精确测量信号从发射端到达接收端所需的时间，并已知信号的传播速度（通常是光速），那么就可以直接计算出设备与基站之间的距离。ToA定位精度较高，但对时间同步的要求非常严格，需要基站和设备之间实现毫秒级甚至更精细的时间同步，这在实际部署中往往难以实现。 3. 到达时间差（Time Difference of Arrival, TDoA）：与ToA类似，TDoA测量的是信号从两个或多个基站到达目标设备的时间差。例如，如果两个基站同时发射信号，设备接收到第一个信号后过了一段时间t才收到第二个信号，那么根据信号传播速度，可以确定设备位于一个以两个基站连线为直径的圆上（对于两个基站）或双曲面上（对于三个或更多基站）。TDoA也需要基站之间精确的时间同步，但相比ToA，对设备本身的时间同步要求较低。 4. 到达角（Angle of Arrival, AoA）：利用定向天线阵列测量接收到的信号到达的角度。如果能够从两个或多个基站测量到信号的到达角，理论上就可以确定目标设备的位置。AoA定位的精度很大程度上取决于天线阵列的设计和角度测量精度，对信号的多径效应也较为敏感。 5. 相位差（Phase Difference）：利用无线信号的相位信息进行定位。当信号在传播过程中经过一个整数倍的波长，相位会发生周期性变化。通过测量信号的相位差，可以估算出目标与基站之间的距离。相位差定位通常用于短距离高精度定位，但同样面临周期模糊和多径效应的挑战。 三、 主流无线定位技术详解 基于上述基础理论，发展出了多种实际的无线网络定位技术： 1. Wi-Fi 定位： 指纹（Fingerprinting）：这是目前最流行和广泛应用的Wi-Fi定位方法之一。它分为离线阶段（Offline Phase）和在线阶段（Online Phase）。 离线阶段：首先，在一个已知地图的区域内，人工或自动地采集大量不同位置点的RSSI指纹。一个指纹通常包含该点接收到的所有可见Wi-Fi AP的MAC地址及其对应的RSSI值。这些数据被存储在一个指纹数据库中，并与实际地理位置关联。 在线阶段：当需要定位一个目标设备时，设备会扫描当前可见的Wi-Fi AP，记录其RSSI值，形成一个实时的指纹。然后，该实时指纹与指纹数据库中的记录进行比对。通过各种匹配算法（如k近邻算法、概率估计等），找到与实时指纹最相似的离线位置，并将该位置作为目标的估计位置。 三角测量/多边测量（Trilateration/Multilateration）：如果能够精确测量设备与三个或更多Wi-Fi AP的距离，则可以通过三角测量（二维）或多边测量（三维）的方法来计算设备的位置。然而，Wi-Fi AP通常不提供精确的测距能力，RSSI测量的不确定性使得直接应用此方法精度有限。 ToF（Time of Flight）/RTT（Round-Trip Time）：Wi-Fi协议（如802.11mc）开始支持ToF/RTT测量，这使得Wi-Fi AP和设备之间可以测量信号的往返时间，从而实现比RSSI更精确的测距。这有望提高Wi-Fi定位的精度，但需要设备和AP都支持相应的协议。 2. 蓝牙（Bluetooth）定位： iBeacon/Eddystone：苹果的iBeacon和Google的Eddystone是基于低功耗蓝牙（BLE）的定位技术。部署在固定位置的蓝牙信标（Beacon）周期性地广播其身份标识符（UUID、Major、Minor），目标设备（如智能手机）接收到这些广播信息。通过测量设备的RSSI值，并结合事先建立的指纹数据库或利用BLE的测距特性，可以实现室内定位。iBeacon/Eddystone的优势在于部署成本低、功耗小，非常适合在商场、博物馆等场景下提供室内导航和位置服务。 AoA/AoD：新一代蓝牙标准（如Bluetooth 5.1及以后）引入了AoA（Angle of Arrival）和AoD（Angle of Departure）技术，允许设备和信标使用天线阵列测量信号的角度，从而实现更精确的定位，尤其是在室内环境中。 3. 蜂窝网络定位： 基站三角测量：利用目标设备连接的多个蜂窝基站的测量信息（如RSSI、ToA/TDoA、AoA）来进行定位。这是运营商最基础的定位手段，常用于紧急呼叫（如110、911）的位置报告。 Assisted GPS (A-GPS)：A-GPS结合了GPS和蜂窝网络。蜂窝网络可以向设备提供GPS卫星的辅助数据（如星历、时间信息），帮助GPS接收器更快地锁定卫星信号并进行定位，提高定位速度和成功率。 Cell ID定位：最粗略的定位方式，仅知道设备连接的基站的覆盖区域，定位精度非常低，仅能提供“在哪个区域”的指示。 4. 超宽带（Ultra-Wideband, UWB）定位： UWB技术使用极短的脉冲信号在极宽的频谱范围内传播，具有极高的精度和抗多径能力。其核心定位方式是ToF/TWR（Two-Way Ranging），通过精确测量信号的往返时间，可以实现厘米级的定位精度。UWB适合对精度要求极高的场景，如工业自动化、仓储管理、资产追踪、AR/VR应用等。 四、 无线定位的关键技术与挑战 实现高精度、高可靠性的无线网络定位，需要克服诸多技术挑战： 1. 信号传播模型与环境建模： 信号衰减模型：如自由空间传播模型、对数距离传播模型、Okumura-Hata模型等，用于描述信号强度随距离的变化。但现实环境复杂，这些模型往往需要针对特定场景进行修正和优化。 多径效应：信号在传播过程中遇到障碍物（墙壁、家具等）会发生反射、衍射和散射，形成多条传播路径到达接收端，导致信号失真和RSSI波动，是影响定位精度的主要因素之一。 环境动态性：室内环境中的人员流动、门窗开关、临时障碍物等都会改变信号传播路径，影响定位的稳定性和精度。 2. 定位算法： 基于距离的定位：如最小二乘法（Least Squares）、加权最小二乘法（Weighted Least Squares）、最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）等，用于根据距离信息进行位置解算。 基于指纹的匹配算法：如k-Nearest Neighbors (k-NN)、Probabilistic Models、Gaussian Mixture Models (GMMs)、Deep Learning (DL) 等，用于在指纹数据库中寻找与实时指纹最匹配的位置。 传感器融合：结合来自不同传感器（如加速度计、陀螺仪、磁力计、气压计）的数据，可以显著提升定位系统的鲁棒性和精度，尤其是在GPS信号弱或缺失的情况下。例如，利用惯性测量单元（IMU）进行航位推算（Dead Reckoning），可以平滑短时内的定位轨迹。 机器学习与深度学习：近年来，机器学习和深度学习在无线定位领域展现出巨大的潜力。通过训练神经网络模型，可以学习复杂的信号传播规律和环境特征，从而提高定位精度和适应性。例如，使用卷积神经网络（CNN）处理RSSI数据，或者使用循环神经网络（RNN）处理时序数据。 3. 部署与校准： AP/信标部署：合理规划AP或信标的数量、位置和发射功率，以覆盖目标区域并优化信号质量。 校准与维护：指纹定位需要定期更新指纹数据库，以适应环境变化。AP/信标的参数校准也至关重要。 4. 隐私与安全： 定位技术的使用涉及到用户的位置信息，如何保护用户的隐私，防止位置信息被滥用，是必须认真考虑的问题。 五、 无线网络定位的应用领域 无线网络定位技术的广泛应用正在深刻地改变我们的生活和社会： 1. 智能手机与个人定位： 室内导航：在大型商场、机场、医院、办公楼等复杂室内环境中提供精准的导航指引。 位置服务（LBS）：基于用户位置提供个性化的信息、推荐、社交功能，如查找附近餐厅、好友位置共享等。 安全与紧急服务：在紧急情况下，自动上报用户位置信息，协助救援。 2. 智慧城市： 交通管理：车辆追踪、交通流量监测、停车位管理、公共交通优化。 环境监测：部署环境传感器，利用其位置信息构建环境地图。 公共安全：应急响应、人员搜救、嫌疑人追踪。 3. 工业物联网（IIoT）与智能制造： 资产追踪：实时监控工厂内设备、原材料、半成品、成品的精确位置。 人员安全：监测工人的活动区域，确保其处于安全区域。 AGV/机器人导航：实现自动化导引车（AGV）和机器人的自主导航与协同作业。 精准作业：辅助工人进行装配、维修等高精度操作。 4. 仓储与物流： 货物追踪与管理：实时掌握库存货物的精确位置，优化拣货路径。 设备调度：优化叉车、搬运机器人等设备的调度。 5. 医疗保健： 患者监护：监测老年人或行动不便的患者的位置，防止走失。 医疗设备追踪：定位医院内的医疗设备，提高使用效率。 手术辅助：在手术中提供高精度定位，辅助医生操作。 6. 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 场景理解：AR/VR应用需要精确了解用户在真实世界中的位置和姿态，以实现虚拟与现实的融合。 六、 未来展望 随着5G/6G通信技术的发展、物联网设备的普及以及人工智能技术的飞速进步，无线网络定位将迎来更加广阔的发展空间。未来的研究方向将更加聚焦于： 超高精度定位：实现亚米级甚至厘米级的定位精度，满足更严苛的应用需求。 低功耗与低成本：进一步降低定位系统的功耗和部署成本，使其能广泛应用于海量物联网设备。 鲁棒性与可靠性：提升定位系统在复杂、动态、干扰环境下工作的稳定性和可靠性。 隐私保护与安全：在提供定位服务的同时，更加重视用户隐私的保护和数据安全。 一体化与融合化：将无线定位与其他感知技术（如计算机视觉、声学感知）深度融合，构建更强大的空间感知能力。 标准化与互操作性：推动相关标准的制定，促进不同厂商、不同技术之间的互联互通。 本书的编写，旨在为读者构建一个扎实的理论基础，并引导读者深入理解无线网络定位技术的精髓，激发对这一充满活力的技术领域的探索与创新。我们期望本书能成为相关领域的研究者、工程师以及爱好者的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

第一眼看到这本书，它的标题就牢牢抓住了我的目光。“位置计算：无线网络定位与可定位性”，这几个字像是一种召唤，直接指向了我一直以来所关注的那个技术交叉领域。我尤其看重“正版现货”的保证，这让我能够放心地投入时间和精力去阅读和学习，不用担心盗版带来的信息失真或内容缺失。清华大学学术专著的背景，则为这本书的内容质量和深度提供了强有力的背书，让我对接下来的知识探索充满了期待。我对于无线网络定位的兴趣由来已久，从最初的GPS，到如今越来越普及的Wi-Fi定位、蓝牙信标等，我一直在思考这些技术是如何实现的，以及它们在不同场景下的优劣势。而“可定位性”这个词，更是引发了我深入思考，它意味着并非所有地方、所有设备都能被精确地定位，背后一定存在着复杂的理论和技术考量，这一点让我觉得这本书将极具深度和实践指导意义。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，最先吸引我的是其明确的指向性。“位置计算：无线网络定位与可定位性”，这几个字精准地概括了本书的核心内容，让我一目了然。加之“正版现货”的字样，让我在购买前就对这本书的真实性和可靠性有了极大的信心，这是很多书籍无法提供的保证。而“清华大学学术专著”的标签，更是为这本书的内容质量和深度打下了包票，预示着这将是一本值得深入研读的学术佳作。我对无线网络定位技术一直抱有浓厚的兴趣，尤其是随着物联网和5G技术的飞速发展，位置信息的重要性日益凸显。这本书的出现，让我看到了一个深入了解这一领域的机会，特别是“可定位性”这个概念，让我对书中将要探讨的定位技术的局限性、鲁棒性和优化策略充满了好奇，我坚信这本书将是我探索无线网络定位世界的绝佳起点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，尤其是“位置计算”和“无线网络定位与可定位性”这几个关键词，立刻引起了我极大的兴趣。作为一名对新技术充满好奇的读者，我一直对如何让设备在虚拟世界中拥有精确的“身份”和“位置”感到着迷。而“正版现货”的承诺，让我对购买这本书充满信心，确保了信息的准确性和完整性。清华大学学术专著的背景，则说明了这本书的学术严谨性和前沿性，这正是我在寻找的。我一直认为，理解一项技术的“可定位性”至关重要，它不仅关乎技术的实现，更关乎其应用场景的拓展和局限的认识。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的知识空白，我期待它能够带领我深入探索无线网络定位的奥秘，并理解其背后的关键技术和挑战，为我未来的学习和研究提供坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，它简洁而又不失专业感，主色调的运用恰到好处，给人一种稳重而可靠的感觉。书名“正版现货”四个字，让我对购买体验充满了信心，这在如今的市场环境下，无疑是一个重要的加分项。而“位置计算：无线网络定位与可定位性”这个副标题，则直击核心，让我能够迅速了解这本书所涵盖的主题。清华大学学术专著的标签，更是让我对内容的深度和严谨性有了更高的期待。我一直对无线通信和定位技术非常感兴趣，尤其是在智能手机和物联网日益普及的今天，精确的位置信息变得越来越重要。我相信这本书能够提供给我扎实的理论基础和前沿的研究进展，帮助我更好地理解这个领域的关键技术和挑战。我迫不及待地想翻开这本书，去探索它所蕴含的知识宝藏，也希望它能为我的学习和研究带来新的启发和方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量也属上乘，纸张的质感和印刷的清晰度都相当不错，这对于一本学术专著来说是非常重要的。封面的设计语言，虽然简洁，却透露出一种严谨和专业的学术气息，与“清华大学学术专著”的定位十分契合。看到“正版现货”的字样，我能感受到出版方在保证产品质量和用户体验上的用心。我一直认为，一本好的学术书籍，不仅要有扎实的理论内容，还要有精良的制作，这样才能让读者在阅读过程中获得更好的体验，也更能体现其学术价值。我希望这本书能够引领我进入无线网络定位这个充满魅力的领域，深入了解其背后的原理和各种实现方式。对于“可定位性”这个概念，我感到非常好奇，它似乎暗示了在定位过程中可能存在的局限性和需要考量的因素，这让我觉得这本书会非常全面和深入。