基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王鼎 著

图书标签:

• Taylor级数
• 无源定位
• 迭代算法
• 信号处理
• 定位理论
• 误差分析
• 无线通信
• 传感器网络
• 优化算法
• 数学建模

店铺： 广影图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121284809

商品编码：29729274386

包装：平装

出版时间：2016-04-01

基本信息

书名:基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法

定价：68.00元

售价：47.6元,便宜20.4元,折扣70

作者:王鼎

出版社：电子工业出版社

出版日期：2016-04-01

ISBN：9787121284809

字数：416000

页码：260

版次：0

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

基于Taylor级数迭代的目标位置解算方法在无源定位领域有着广泛的应用，该类方法几乎不受到定位观测量的限制，具有较强的普适性。然而，现有的Taylor级数迭代定位算法大多是针对具体而特定的观测方程所设计的，缺乏统一的计算模型和理论框架。对此，本书较全面系统地介绍了基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法。依据现有的研究成果，本书将无源定位场景分成四大类：类是仅存在定位观测量的观测误差而没有系统误差；第二类是观测误差和系统误差同时存在；第三类是观测误差、系统误差和校正源同时存在，并且校正源的位置已知；第四类是观测误差、系统误差和校正源同时存在，但是校正源的位置存在测量误差。针对上述四类定位场景，书中分别描述了相应的Taylor级数迭代定位理论与方法，并设计了若干定位算例用以验证算法推导的正确性和理论性能分析的有效性。本书既可作为高等院校通信与电子工程、信息与信号处理、控制科学与工程、应用数学等学科有关研究的专题阅读材料或研究生选修教材，也可作为从事通信、雷达、电子、航空航天等领域的科学工作者和工程技术人员自学或研究的参考书。

目录

作者介绍

文摘

序言

《现代无源定位技术：信号传播、滤波与优化》 内容概述 本书系统性地阐述了现代无源定位技术的理论基础、核心算法以及关键技术挑战。不同于传统的有源定位（如GPS）依赖主动发射信号，无源定位利用环境中已存在的、非合作信号源（如广播电视信号、移动通信信号、雷达信号等）进行目标定位。本书深入探讨了无源定位的独特优势、面临的信号传播复杂性、以及如何通过先进的信号处理和优化方法克服这些挑战，实现高精度、高可靠性的定位。 核心内容要点 第一部分：无源定位基础与信号模型 无源定位的原理与优势： 详细介绍无源定位的定义、工作模式（如TDOA、AOA、TOA/TOF等），并深入分析其在隐蔽性、成本效益、目标自主性等方面的显著优势。对比有源定位，强调无源定位在军事侦察、反恐、电子情报搜集等领域的不可替代性。 非合作信号源的特性分析： 针对不同的非合作信号源（如FM广播、DVB-T、GSM/LTE/5G信令、民用雷达等），剖析其信号的调制方式、带宽、功率谱密度、传播特性等。讨论这些信号源的非协同性对定位算法设计带来的挑战，例如信号特征的动态变化、多径效应的复杂性等。 信号传播模型： 建立适用于无源定位场景的信号传播模型。这部分将详细分析信号在自由空间、城市峡谷、室内环境等复杂电磁环境下传播时遇到的衰减、反射、衍射、散射等现象。重点讨论多径效应的建模，包括延迟扩展、功率延迟剖面、相干/非相干叠加等，并分析其对测量误差的影响。此外，还将探讨视距（LOS）和非视距（NLOS）传播模型在无源定位中的应用及差异。 测量模型与误差分析： 详细推导各种无源定位测量量的数学模型，包括到达时间差（TDOA）、到达角度（AOA）、到达时间（TOA）或飞行时间（TOF）、信号强度（RSSI）等。针对每种测量量，进行详细的误差分析，识别影响测量精度的主要因素，如传感器时钟同步误差、接收机噪声、信号失真、多径效应、信道衰落等。 第二部分：无源定位核心算法 基于几何方法的定位算法： TDOA定位： 详细阐述基于TDOA测量的几何定位方法，包括双曲线法、差分测距法等。分析多基站（SISO、SIMO、MISO、MIMO）和单基站（SS）TDOA配置下的定位原理。重点讨论如何处理测量噪声和非精确的传播模型，以及最大似然（ML）、最小二乘（LS）等估计方法。 AOA定位： 介绍基于AOA测量的定位算法，包括单基站AOA定位（扇区法、最大似然法）和多基站AOA定位（交叉点法、最小二乘法）。讨论传感器阵列设计对AOA测量精度的影响，以及如何克服角度模糊问题。 TOA/TOF定位： 阐述基于TOA/TOF测量的定位方法，并分析其与TDOA、AOA的区别和联系。讨论如何实现高精度的时间同步，以及在存在NLOS传播时的挑战。 混合测量定位： 探讨结合TDOA、AOA、TOA等多种测量信息的混合定位方法，分析其如何通过信息融合提高定位精度和鲁棒性。 基于信号处理的定位算法： 谱估计与波达方向估计算法： 详细介绍用于AOA估计的经典和现代谱估计算法，如Suzuki法、MUSIC、ESPRIT等，并分析其在阵列孔径、阵元数、信噪比等参数影响下的性能。 时延估计算法： 深入探讨用于TDOA和TOF测量的时延估计算法，包括互相关法、广义互相关（GCC）法（如GCC-PHAT）、子空间方法等，分析其在噪声和多径环境下的性能表现。 信号特征提取与匹配： 介绍如何从复杂的非合作信号中提取有效的定位特征（如信号的瞬时频率、功率包络、相位信息等），以及如何利用这些特征进行定位，尤其是在信号已知或部分已知的情况下。 基于统计滤波的定位算法： 卡尔曼滤波（KF）及其变种： 详细讲解标准卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）在无源定位中的应用。分析如何构建状态转移模型和观测模型，以及如何利用滤波原理融合多源测量信息，实现目标轨迹跟踪和定位。 粒子滤波（PF）： 介绍粒子滤波在处理非高斯噪声、非线性系统等复杂情况下的优势。详细讲解粒子滤波的原理、粒子表示、重要性采样、重采样等关键步骤，并展示其在复杂无源定位场景下的应用。 联合状态与参数估计： 探讨如何通过滤波方法同时估计目标的位置和未知参数（如信号源位置、传播延迟偏差等），提高定位的鲁棒性。 第三部分：无源定位中的关键技术与优化 传感器网络部署与协同： 分析不同传感器拓扑结构（如线性、圆形、随机等）对定位性能的影响。探讨分布式无源定位系统中传感器之间的协同策略，包括信息共享、时间同步、协同测量等。 NLOS识别与抑制： 深入研究非视距（NLOS）传播对定位精度的严重影响。介绍各种NLOS识别技术，如基于测量残差、统计特征、机器学习的方法。讨论NLOS抑制策略，包括NLOS样本剔除、NLOS误差建模与补偿、鲁棒估计等。 时钟同步技术： 详细分析无源定位中传感器之间高精度时间同步的必要性和挑战。介绍常用的时间同步方法，如基于GPS/北斗、网络时间协议（NTP）、或者信号特征的自同步技术。 定位精度评估与优化： 介绍无源定位的性能评估指标，如克拉美-罗下界（CRLB）、均方根误差（RMSE）、定位概率等。探讨如何通过调整传感器部署、选择合适的算法、优化参数等手段提升定位精度。 基于机器学习的无源定位： 介绍如何利用深度学习、支持向量机、神经网络等机器学习方法，从原始信号或提取的特征中直接学习定位映射关系，实现端到端的无源定位，尤其是在复杂和未知信道环境下。 多信号源与杂波环境下的定位： 探讨在存在多个信号源、干扰信号或环境杂波的情况下，如何实现准确的目标定位。介绍信号分选、干扰抑制、杂波滤除等技术。 移动目标无源定位： 重点讨论移动目标无源定位的特有挑战，包括目标运动状态建模、轨迹预测、以及如何在目标运动过程中保持定位精度。 仿真与实验平台： 介绍用于无源定位算法验证的仿真平台构建方法，以及实际实验平台搭建的要点，包括传感器选择、数据采集、环境测试等。 应用前景 本书的内容覆盖了无源定位从基础理论到前沿应用的广泛领域，旨在为相关领域的科研人员、工程师以及学生提供一本全面、深入的技术参考。其内容可应用于： 军事与国家安全： 电子侦察、目标跟踪、情报搜集、反恐定位。 智能交通系统： 车辆定位、交通流量监测、车联网定位服务。 物联网（IoT）： 室内定位、资产追踪、人员定位。 应急响应与搜救： 搜寻失踪人员、灾害区域定位。 电子对抗： 信号源定位与识别。 本书将引导读者深入理解无源定位这一关键技术，并为开发新一代高精度、高鲁棒性的无源定位系统奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在论证其核心方法——基于Taylor级数迭代的无源定位——的数学基础方面，展现了极高的严谨性。作者并没有满足于仅仅陈述公式，而是深入剖析了泰勒展开在逼近非线性函数时的误差来源、收敛速度的理论保障，以及在不同环境噪声模型下的鲁棒性分析。我发现其中关于迭代步长优化和残差平方和最小化的推导过程，逻辑链条清晰可见，每一步的数学推导都力求完备，几乎没有让人生疑的模糊地带。更值得称道的是，作者在证明过程中，巧妙地结合了矩阵分析和优化理论的工具，使得整个理论框架显得既有深度又有广度。对于那些希望从底层理解定位算法稳定性和精度的读者来说，这本书提供的理论支撑是无可替代的。它不仅仅是介绍“怎么做”，更重要的是解释了“为什么能这么做”以及“在什么条件下会失效”，这种深层次的剖析，是其他许多流于表面的文献所不具备的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常考究，封面的排版简洁大气，采用了深邃的蓝色调，给人一种严谨而又充满科技感的印象。初次翻阅时，就被其中清晰的章节结构和细致的图表索引所吸引。内容组织上，作者显然花费了大量心血进行梳理，使得即使是对于初涉此领域的读者，也能找到清晰的阅读路径。从前言的综述到具体理论的展开，过渡自然流畅，没有生硬的跳跃感。特别是书中对关键概念的定义，表述得精准而到位，这对于理解复杂算法至关重要。我特别欣赏作者在引入新概念时，总会辅以历史背景或实际应用场景的简要介绍，这极大地增强了阅读的趣味性和代入感，让人感觉这不是一本枯燥的教材，而是一部有温度的学术专著。书中的字体选择和行距处理也体现了出版方的专业水准，长时间阅读下来，眼睛不易疲劳，这对于需要深入钻研的读者来说，是一个非常贴心的细节。整体而言，这本书在视觉和阅读体验上都达到了很高的水准，为接下来的深度学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我感受到了作者在实践应用层面的深厚积累。虽然理论推导扎实，但书中并未陷入纯粹的数学象牙塔。大量的算例分析和仿真结果的展示，极大地帮助读者将抽象的数学模型与实际的物理世界联系起来。书中对不同定位场景（例如，室内环境、城市峡谷、水下环境）的适用性进行了对比分析，并针对每种场景下的特定挑战，提出了Taylor级数迭代的局部优化策略。这些策略的描述详尽，甚至细化到了参数选择的经验性指导，这对于工程实践人员来说，无异于一份宝贵的“操作手册”。我特别留意了书中关于计算复杂度的讨论，作者不仅评估了算法的收敛速度，还对比了其与传统最小二乘法等方法的效率差异，这种全面性的评估，使得读者可以根据实时性要求，灵活选择最适合的实现方案。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书给我的感觉是宏大叙事与微观细节的完美结合。它不仅为研究人员提供了坚实的理论基石，以便他们在现有框架上进行创新和突破，同时也为初学者提供了一条清晰、可靠的学习路径。作者在行文中展现的学识广博，体现在对多个相关学科（如数值分析、优化算法、随机过程）知识点的融会贯通，使得全书的论述层次感极强。每当感觉理论推导即将陷入僵局时，总能及时地出现一个巧妙的数学变换或一个贴切的工程实例来点醒读者，这种“引导式”的写作风格，极大地降低了复杂理论的学习门槛。这是一部能让人在阅读过程中不断产生“原来如此”感叹的著作，其价值远超一本单纯的教科书，更像是一份系统化的、经过时间检验的知识沉淀，对于从事相关领域研究和开发的人士来说，是案头必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大亮点在于其对“无源”这一限制条件的深刻理解和巧妙应对。在定位领域，无源性往往意味着信息获取的被动性和噪声的复杂性。作者围绕如何从有限、不完全甚至带有强烈随机性的观测数据中，有效地提取出定位信息，构建了一套完整的理论体系。书中对测量误差模型的建模和校正方法进行了细致的探讨，特别是引入了基于Taylor级数线性化的策略来处理高阶非线性误差项，这一处理方式既保持了计算的可行性，又显著提升了定位精度。我发现，作者在讨论信噪比对定位误差的影响时，引入了一些非常前沿的统计学工具，这使得对系统性能的评估不再是简单的经验判断，而是有了坚实的统计学支撑。这表明作者对现代信号处理和估计理论有着非常融汇贯通的理解。