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： 碧海箫音图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121284809

商品编码：29656802288

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

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：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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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

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作者介绍

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文摘

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序言

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无源定位技术：理论基础、关键挑战与前沿探索 无源定位，作为一种不依赖目标主动发射信号的侦测与定位技术，在军事侦察、电子战、通信导航、交通管理乃至新兴的物联网应用中占据着至关重要的地位。与有源定位（如雷达、GPS）相比，无源定位的优势在于其隐蔽性强、不易被侦测、能有效探测隐形目标或低截获概率目标，且不增加目标的能耗。然而，其固有的挑战也使得无源定位技术的研究与发展充满了深度与广度。 一、 无源定位的核心理论基础 无源定位的根本在于对目标辐射信号的被动接收和分析，并从中提取与目标位置相关的信息。这些信息主要来源于目标信号的传播特性以及接收设备之间的时空关系。 1. 信号到达时间差（Time Difference of Arrival, TDOA）: 这是最经典的无源定位原理之一。当目标辐射的信号被至少三个（三维空间）或两个（二维平面）在不同位置的接收站接收时，由于传播路径长度的差异，信号到达不同接收站的时间会有所不同。接收站之间测量得到的信号到达时间差（TDOA）能够约束目标位于一个以基线长度和TDOA为参数的双曲面上。多个TDOA测量值可以进一步缩小目标所在的区域，最终确定目标位置。TDOA的精度直接影响定位精度，而测量误差、接收站同步精度以及信号传播路径的复杂性（如多径效应）是影响TDOA精度的主要因素。 2. 到达角（Angle of Arrival, AOA）: AOA定位利用目标辐射信号到达接收天线阵列时与特定参考方向的夹角来确定目标位置。通过测量信号到达不同天线单元的时间延迟或相位差，可以计算出信号的到达方向。一个接收站配合一个方向测量可以约束目标位于一条射线（或直线）上，而两个或多个不同位置的接收站或者一个具有足够口径的天线阵列则可以精确定位目标。AOA的精度受到阵列孔径、阵元数量、信号频率、信噪比以及目标信号的相干性等因素的影响。 3. 信号强度差（Received Signal Strength Difference, RSSD）: 目标辐射的信号在空间中传播时，其强度会随着距离的增加而衰减。通过测量同一信号在不同接收站接收到的强度，可以估算出目标与各接收站之间的距离，或者距离的相对差异。根据信号强度与距离的衰减模型（如自由空间传播模型、对数距离模型等），可以推算出目标的位置。RSSD方法通常需要较为精确的信号衰减模型以及接收站校准，且其精度易受环境因素（如障碍物、反射）和天线方向图的影响，通常不如TDOA和AOA精确。 4. 频率差（Frequency Difference, FD）: 当目标处于运动状态时，由于多普勒效应，目标辐射的信号在不同接收站接收到的频率会发生偏移。如果接收站能够精确测量接收到的信号频率与其原始发射频率之间的差值，并已知目标相对于接收站的径向速度，则可以计算出目标相对于接收站的距离。当有多个接收站时，多个FD测量值可以用于定位。FD方法对目标的速度和信号频率的准确测量要求较高，且不易受信号强度影响，在某些特定场景下具有优势。 5. 多普勒频移（Doppler Shift）: 运动目标产生的多普勒频移不仅可以用于FD定位，还可以提供目标速度信息。通过分析同一目标信号在不同时间、不同接收站接收到的多普勒频移，可以推断出目标的运动轨迹和瞬时速度。结合其他定位信息，多普勒信息可以显著提高定位精度和鲁棒性。 6. 其他新兴的无源定位原理: 除了上述经典方法，还有一些新兴的定位原理，例如基于极化特性的无源定位、基于信号模式识别的无源定位、基于机器学习的无源定位等，它们利用更丰富的信号信息来提高定位性能。 二、 无源定位面临的关键挑战 尽管无源定位具有诸多优势，但在实际应用中，其性能受到多种因素的制约，并面临着一系列严峻的挑战： 1. 目标信号的特性: 信号稀疏与间歇性: 许多目标（如通信设备、电子干扰器）辐射的信号并非连续存在，而是间歇性或脉冲式的。这给数据的连续采集和有效利用带来了困难。 信号类型多样与复杂: 目标可能辐射多种类型的信号，包括通信信号、雷达信号、调制信号等，这些信号的结构和调制方式各不相同，需要针对不同信号开发相应的解调、识别和参数提取算法。 信号低截获概率（LPI）: 现代电子设备可能采用低截获概率技术，使得其信号非常微弱且难以被侦测。 信号未知性: 在某些军事应用中，目标的信号类型和参数是未知的，需要进行信号的盲识别与参数估计。 2. 接收站网络的配置与同步: 网络覆盖与几何构型: 接收站的数量、位置分布（几何构型）对定位精度有着至关重要的影响。不佳的几何构型（如基线过短、接收站过于集中）会导致定位精度显著下降，甚至出现模糊区域。 接收站同步精度: TDOA和FD等方法对接收站之间的时间同步精度要求极高。微小的时钟偏差都可能导致巨大的定位误差。实现高精度的接收站同步（尤其是在大范围部署时）是一个技术难点。 接收站的动态性: 部分无源定位场景可能涉及移动接收站，这使得几何构型和同步更加复杂。 3. 信号传播环境的复杂性: 多径效应: 信号在传播过程中会遇到反射、衍射和散射，产生多条传播路径到达接收站，形成多径传播。多径效应会导致信号失真、到达时间模糊，严重影响TDOA和AOA的测量精度。 遮挡与衰减: 物理障碍物（如建筑物、地形）可能导致信号被遮挡或严重衰减，影响信号的接收质量和有效探测距离。 电磁干扰与噪声: 复杂电磁环境下，各种外部干扰信号和接收机自身的噪声会降低信噪比，使得目标信号难以被准确提取和测量。 4. 测量误差与数据处理: 测量噪声: 信号接收、参数估计等环节都可能引入测量噪声，直接影响定位的精度。 算法复杂度: 针对复杂场景下的无源定位，需要开发鲁棒且高效的估计算法，这往往伴随着较高的计算复杂度。 数据融合: 融合来自不同类型传感器（如不同原理的无源传感器）或不同时间、不同视角的测量数据，可以提高定位的鲁棒性和精度，但数据融合的策略和算法需要精心设计。 5. 隐蔽性与对抗性: 避免被侦测: 无源定位的优势在于隐蔽，但接收站本身也可能暴露其存在，需要考虑接收站的隐蔽部署和低截获能力。 对抗电子对抗: 在电子战环境下，敌方可能会采取电子对抗措施（如信号欺骗、信号干扰），以干扰无源定位的正常工作。 三、 前沿探索与发展趋势 为了克服上述挑战，无源定位技术的研究不断深入，并在理论与实践层面涌现出诸多前沿探索： 1. 智能化与机器学习: 信号盲识别与参数估计: 利用深度学习等AI技术，能够自动识别未知信号类型，并准确估计其关键参数，克服信号未知性带来的挑战。 多径效应抑制与补偿: 通过训练神经网络模型，可以学习复杂环境下的多径传播规律，并进行有效补偿，提高定位精度。 自适应网络优化: 基于AI算法，可以实时分析网络拓扑和信号质量，自适应地调整接收站的工作模式或配置，以达到最佳定位效果。 鲁棒性定位: 利用机器学习方法，能够构建对噪声、干扰和信号不确定性更具鲁棒性的定位算法。 2. 新型定位原理与技术: 基于信号纹理的定位: 探索利用信号的更细微特征（如频谱纹理、瞬时频率变化规律）进行定位，以应对传统方法难以解决的挑战。 量子传感与定位: 研究利用量子效应进行高精度测量，有望在未来实现超高精度的无源定位。 分布式与协同无源定位: 发展大规模分布式接收站网络，利用协同处理技术，提高定位的覆盖范围和精度。 3. 高精度时间同步技术: 低成本高精度同步方案: 研发更经济、更易于部署的高精度时间同步技术，如基于GNSS、基于网络时间协议（NTP）的高级版本，以及无线自组织网络中的分布式同步算法。 4. 复杂环境下的模型建模与求解: 精细化传播模型: 建立更精确、更符合实际的信号传播模型，考虑更多复杂环境因素，为定位算法提供更可靠的依据。 非线性与全局优化: 发展更有效的非线性优化算法和全局搜索策略，以解决复杂的无源定位逆问题。 5. 多传感器信息融合: 跨域信息融合: 融合来自不同类型无源传感器（如射频、红外、声学）的信息，以及有源传感器信息（若可用），构建更全面的目标态势感知能力。 总之，无源定位技术是一个融合了信号处理、通信原理、测量学、信息论以及近年来人工智能等多学科的交叉领域。其理论研究不断深化，应用场景持续拓展，在国家安全、社会发展等多个领域发挥着日益重要的作用。面对层出不穷的技术挑战，未来的无源定位技术将朝着更智能、更精准、更鲁棒、更自主的方向发展。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格可以说是极为克制而精准，没有丝毫多余的浮夸辞藻，每一个句子都像经过精密计算的指令一样，高效地传递着信息。对于一个需要精确把握每一个技术细节的读者来说，这种风格简直是福音。我喜欢它那种近乎于“冷峻”的学术态度，它要求读者必须全神贯注，因为任何一个疏忽都可能导致对关键概念的误解。这种阅读体验，就像是和一位经验丰富、不苟言笑的大师进行一对一的学术交流，虽然过程需要集中精力，但收获是巨大的，它迫使我提高了自身的阅读和思考的严谨程度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了非常深刻的印象，那种深邃的蓝色调搭配上简洁有力的标题字体，立刻就传达出一种严谨、专业的学术气息。我原本对这个领域了解不多，但光是这本书的装帧和排版就足以让我产生阅读的欲望。内页的纸张选择也很考究，阅读起来非常舒适，没有廉价印刷品的反光和刺眼感，长时间阅读也不会让眼睛感到疲劳。这种对细节的关注，让我对接下来的内容充满了期待，觉得作者一定在内容的打磨上也投入了极大的心血。如果说书的“外在”能够吸引人，那么这本书的“内在”无疑更让人着迷。它不仅仅是一本教材，更像是一份精心烹制的知识大餐，层层递进，将复杂的概念用清晰的逻辑娓娓道来，让我这个初学者也能逐步领略到其中的精妙。

评分☆☆☆☆☆

如果让我用一个词来概括这本书给我的整体感受，那就是“启发性”。它不仅解答了我现有的疑惑，更重要的是，它在我心中播下了许多新的研究方向的种子。作者在章节的末尾或某些关键论述中，不经意间触及了一些前沿的、尚未完全成熟的课题，并给出了未来可能的发展方向的展望。这些“留白”的地方，恰恰是最能激发一个有探索精神的读者继续深挖的动力。我感觉这本书不是一个终点，而是一个强有力的起点，它为我接下来的数年研究工作指明了清晰且富有挑战性的方向，这对于一个学术工作者来说，其价值远超书本本身的定价。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书后，我最大的感受是作者的知识体系构建得极其扎实。他并没有急于展示那些花哨的高级技巧，而是从最基础的原理讲起，稳扎稳打地铺陈开来，每一步的推导都逻辑严密，让人信服。特别是对于那些在实际工程中常常遇到的“陷阱”和“盲点”，作者总能一针见血地指出，并给出切实可行的规避方案。这远超出了我之前读过的一些同类书籍的水平，那些书往往只是罗列公式，却鲜少深入到背后的物理意义和实际限制。这本书则不同，它让你在掌握“怎么做”的同时，更明白了“为什么这么做”，这种深层次的理解是做研究和搞开发最宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

从一个应用研究者的角度来看，这本书的实用价值是无可估量的。我尤其欣赏作者在案例分析上花费的篇幅。他不仅仅是给出了理论模型，而是结合了真实世界的传感器噪声、环境干扰等复杂因素，展示了如何将纯粹的数学工具转化为能够落地解决问题的工程方案。那些配图和仿真结果非常直观，帮助我迅速理解了不同参数设置对定位精度的影响。说实话，很多理论在实验室里看起来很完美，但在实际部署中却处处碰壁，这本书提供了一条清晰的路径，教我们如何跨越理论与实践之间的鸿沟，让我的项目推进速度明显加快了。