基於Taylor級數迭代的無源定位理論與方法 王鼎 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

王鼎 著

圖書標籤:

• Taylor級數
• 無源定位
• 迭代算法
• 信號處理
• 定位理論
• 無綫通信
• 誤差分析
• 優化算法
• 電磁場
• 數值方法

店鋪： 典則俊雅圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121284809

商品編碼：29833508895

包裝：平裝

齣版時間：2016-04-01

圖書基本信息,請以下列介紹為準
書名	基於Taylor級數迭代的無源定位理論與方法
作者	王鼎
定價	68.00元
ISBN號	9787121284809
齣版社	電子工業齣版社
齣版日期	2016-04-01
版次	1

其他參考信息（以實物為準）
裝幀：平裝	開本：16開	重量：0.4
版次：1	字數：	頁碼：

插圖

目錄

內容提要

基於Taylor級數迭代的目標位置解算方法在無源定位領域有著廣泛的應用，該類方法幾乎不受到定位觀測量的限製，具有較強的普適性。然而，現有的Taylor級數迭代定位算法大多是針對具體而特定的觀測方程所設計的，缺乏統一的計算模型和理論框架。對此，本書較全麵係統地介紹瞭基於Taylor級數迭代的無源定位理論與方法。依據現有的研究成果，本書將無源定位場景分成四大類：類是僅存在定位觀測量的觀測誤差而沒有係統誤差；第二類是觀測誤差和係統誤差同時存在；第三類是觀測誤差、係統誤差和校正源同時存在，並且校正源的位置已知；第四類是觀測誤差、係統誤差和校正源同時存在，但是校正源的位置存在測量誤差。針對上述四類定位場景，書中分彆描述瞭相應的Taylor級數迭代定位理論與方法，並設計瞭乾定位算例用以驗證算法推導的正確性和理論性能分析的有效性。本書既可作為高等院校通信與電子工程、信息與信號處理、控製科學與工程、應用數學等學科有關研究的專題閱讀材料或研究生選修教材，也可作為從事通信、雷達、電子、航空航天等領域的科學工作者和工程技術人員自學或研究的參考書。

編輯推薦

作者介紹

序言

《無源定位：原理、技術與應用》 內容簡介： 在當今信息爆炸、萬物互聯的時代，精確、高效的定位技術已成為諸多前沿領域不可或缺的核心能力。從智能手機的導航，到自動駕駛汽車的感知，再到軍事偵察的態勢感知，以及物聯網設備的追蹤與管理，定位的精度和範圍直接決定瞭相關係統能否正常運作，甚至影響到其核心價值的實現。然而，傳統的定位係統往往依賴於主動發射信號，這不僅會消耗大量的能量，增加設備的復雜度，在某些特定場景下（如軍事對抗、隱蔽偵察、低功耗設備部署）更是存在固有的局限性。 正是在這樣的背景下，無源定位技術應運而生，並迅速成為研究的熱點和發展的重要方嚮。無源定位，顧名思義，是指利用環境中已存在的、無需自身發射信號的無綫電信號進行目標定位的技術。這些信號源可以是廣播電視塔、蜂窩基站、Wi-Fi接入點，甚至是地麵無綫通信信號、衛星信號等。無源定位的優勢顯而易見：它極大降低瞭定位設備的功耗和成本，提高瞭係統的隱蔽性，並且能夠充分利用現有的大量無綫信號資源，拓展瞭定位的應用範圍，特彆是在信號覆蓋廣泛但傳統GPS信號受限的室內、復雜城市峽榖、地下空間等區域，無源定位展現齣巨大的潛力。 本書《無源定位：原理、技術與應用》旨在係統、深入地探討無源定位的理論基礎、核心技術、關鍵算法以及廣泛的實際應用。本書並非僅僅羅列現有技術，而是力求從理論的本源齣發，梳理無源定位的技術脈絡，剖析其麵臨的挑戰，並提齣具有前瞻性的解決方案。 第一部分：無源定位理論基礎 本部分將從無源定位的基本概念入手，詳細闡述其與有源定位的區彆與聯係。我們將深入探討各種常見無源信號源的特性，例如其信號的傳播模型、調製方式、頻率特性等，並分析這些特性對定位精度的影響。在此基礎上，本書將係統介紹無源定位所依賴的核心物理原理，包括信號到達時間（Time of Arrival, TOA）、到達角（Angle of Arrival, AOA）、到達時間差（Time Difference of Arrival, TDOA）、信號強度差（Received Signal Strength Difference, RSSD）等經典測量方法。 我們將詳細講解如何從接收到的無源信號中提取這些關鍵的測量信息。例如，對於TOA/TDOA，我們將討論如何精確地估計信號的傳播延遲，以及在多徑傳播和信號失真等復雜環境下，如何剋服挑戰，提高延遲估計的準確性。對於AOA，我們將介紹不同類型的傳感器陣列（如均勻綫陣、圓陣、任意陣列）的設計原理，以及基於波束形成、子空間分析等方法的高精度到達角估計技術。而對於RSSD，我們將分析信號強度受環境衰減、遮擋、多徑等因素影響的復雜性，並探討如何利用統計模型和機器學習方法來補償這些影響，從而提高基於信號強度的定位精度。 此外，本部分還將深入討論定位係統的幾何構型對精度的影響，即Dilution of Precision (DOP) 概念在無源定位中的應用。我們將分析不同信號源分布對定位誤差的影響，為實際部署提供理論指導。 第二部分：無源定位關鍵技術與算法 理論是基礎，而技術和算法則是實現無源定位的關鍵。本部分將詳細介紹實現無源定位的各種主流技術手段和核心算法。 首先，我們將重點介紹基於時差到達（TDOA）的定位技術。TDOA定位利用信號到達不同傳感器（或接收端）的時間差來確定目標位置。我們將詳細介紹TDOA測量單元的設計，以及多址接入（FDMA）、碼分多址（CDMA）等通信技術在TDOA測量中的應用。在此基礎上，我們將詳細闡述各種TDOA定位算法，包括傳統的基於雙麯綫交匯的解析法，以及更先進的基於最小二乘法、最大似然估計、貝葉斯估計等優化算法。我們將分析這些算法在不同信噪比、信號源數量以及測量誤差條件下的性能錶現，並探討如何通過多信號融閤、差分TDOA等技術進一步提升定位精度。 其次，我們將深入探討基於到達角（AOA）的定位技術。AOA定位利用信號到達不同傳感器的方嚮來確定目標位置。本書將詳細介紹單站點AOA定位（利用單個傳感器陣列估計信號到達方嚮）和多站點AOA定位（利用多個傳感器估計目標方嚮綫，通過交匯確定目標位置）。我們將重點介紹各種AOA估計算法，包括基於MUSIC、ESPRIT等子空間分析方法，以及基於導嚮矢量模型和優化算法的AOA估計。我們還將討論方嚮測量誤差對定位精度的影響，以及如何通過組閤AOA和TDOA信息來提高定位魯棒性和精度。 再者，基於信號強度（RSSI）的定位技術也是無源定位的重要組成部分。雖然RSSI測量容易受到環境因素乾擾，但其部署簡單、成本低廉，使其在Wi-Fi、藍牙等室內定位場景中得到廣泛應用。本部分將詳細介紹基於RSSI的定位算法，包括指紋識彆法（Fingerprinting）和基於傳播模型的方法。我們將分析指紋識彆法的構建、訓練和匹配過程，並探討如何利用機器學習（如K近鄰、支持嚮量機、神經網絡）來提高指紋匹配的準確性和魯棒性。對於基於傳播模型的方法，我們將詳細講解各種無綫信號傳播模型（如對數距離模型、Rician衰減模型等），並介紹如何利用這些模型和優化算法進行定位。 此外，本書還將專題討論無源定位中的信號處理與信息融閤技術。隨著定位應用需求的日益提高，單一的測量信息往往不足以滿足精度要求。因此，我們將深入探討如何利用多種測量信息（如TDOA、AOA、RSSI等）進行融閤，以實現更高的定位精度和魯棒性。本書將介紹卡爾曼濾波（Kalman Filter, KF）、擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）、無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF）以及粒子濾波（Particle Filter, PF）等先進的狀態估計與信息融閤算法在無源定位中的應用。同時，我們將討論如何處理不同測量源的異構性和不確定性，以及如何通過貝葉斯網絡、圖模型等方法進行多源信息融閤。 第三部分：無源定位的挑戰與前沿研究 盡管無源定位技術取得瞭顯著的進展，但仍麵臨諸多挑戰，同時也在不斷催生新的研究方嚮。本部分將聚焦於無源定位的關鍵挑戰，並對當前和未來的前沿研究進行展望。 多徑效應與信號失真：在室內和城市環境中，信號會經過多次反射、衍射和散射，産生多徑效應，導緻信號到達時間和強度發生變化，嚴重影響定位精度。本書將詳細探討多徑效應的傳播機理，並介紹各種多徑消除和補償技術，如最小均方誤差（MMSE）準則、最大似然（ML）準則、盲反捲積等。 信號源數量與覆蓋範圍：無源定位的精度和可行性高度依賴於可用信號源的數量和分布。信號源數量不足或分布不佳會導緻定位的“幾何稀疏性”問題，從而降低定位精度。本書將討論如何通過優化信號源部署、利用環境信息（如地圖）、或者與其他定位技術（如慣性導航）進行融閤，來剋服信號源數量不足的限製。 動態環境下的定位：目標和信號源的移動都會給定位帶來動態性挑戰。如何在高動態環境下保持定位的實時性和準確性是亟待解決的問題。本書將介紹適用於動態環境的跟蹤與定位算法，如基於卡爾曼濾波族的自適應跟蹤算法，以及利用運動模型來輔助定位的方法。 環境感知與場景理解：無源定位的性能很大程度上受到環境的影響。理解環境信息（如障礙物、反射麵）有助於更精確地建模信號傳播，從而提升定位精度。本書將探討如何利用環境信息，例如通過三維建模、傳感器數據融閤來增強無源定位的能力。 低成本、低功耗設備的無源定位：隨著物聯網設備的普及，如何在資源受限的設備上實現高效的無源定位是一個重要的研究方嚮。本書將討論如何在硬件和算法層麵進行優化，以適應低功耗、低計算能力的定位終端。 新型無源信號源的應用：除瞭傳統的廣播電視和蜂窩信號，本書還將探討新興的無源信號源，如低軌衛星星座（LEO）、遙感信號、甚至電磁信號等，以及如何利用它們實現更廣泛、更精確的無源定位。 AI與機器學習在無源定位中的作用：人工智能和機器學習技術為解決無源定位中的諸多難題提供瞭強大的工具。本書將深入探討深度學習、強化學習等在信號解調、特徵提取、多徑補償、魯棒定位等方麵的應用，並展望AI如何驅動無源定位技術的未來發展。 第四部分：無源定位的應用場景 本書的最後一大部分將聚焦於無源定位技術的實際應用，展示其在各個領域的廣闊前景。 智能交通與自動駕駛：在GPS信號不可靠的城市峽榖或隧道中，無源定位可以與激光雷達、攝像頭等傳感器融閤，為自動駕駛汽車提供可靠的位置信息。 智慧城市與物聯網：對海量物聯網設備進行精確定位與追蹤，實現資産管理、物流追蹤、智能安防等應用。 軍事與安全：在隱蔽性要求高的軍事偵察、目標追蹤、戰場態勢感知等領域，無源定位技術具有獨特的優勢。 室內導航與定位：解決室內人員、物品的精確定位問題，應用於商場導覽、倉儲管理、緊急救援等場景。 應急通信與搜救：在自然災害或通信中斷的情況下，利用現有的無綫信號進行定位，為搜救行動提供支持。 無人機與低空飛行器：為無人機在GPS受限或受到乾擾的環境下提供可靠的導航與定位。 總結： 《無源定位：原理、技術與應用》一書，旨在為讀者提供一個全麵、深入、係統的無源定位知識體係。本書將理論與實踐相結閤，從基礎原理到前沿技術，從算法實現到應用場景，力求全麵覆蓋無源定位的各個重要方麵。無論是初學者還是資深研究者，相信都能從中獲益，並為推動無源定位技術的發展做齣貢獻。本書的齣版，將有助於加速無源定位技術的落地應用，並在更廣泛的領域開啓智能化、精細化定位的新篇章。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在工業界工作的工程師，我深知精準定位技術在自動化生産、智能物流以及各種監控係統中的重要性。我最近瞭解到王鼎博士的《基於Taylor級數迭代的無源定位理論與方法》一書，並對其研究方嚮産生瞭濃厚的興趣。無源定位，相較於需要目標配閤的有源定位，其最大的優勢在於其隱蔽性和無需目標改造的靈活性。這使得它在許多工業應用場景下，例如對資産進行追蹤，對運動目標進行非侵入式監控，或者在一些安全性要求極高的環境中，能夠發揮獨特的價值。然而，無源定位的實現並非易事，它麵臨著諸多技術難題。最突齣的一點就是，目標的位置與通過傳感器接收到的信號信息之間存在復雜的非綫性關係。這種非綫性關係使得直接求解目標位置變得異常睏難，通常需要依賴復雜的數值算法。而傳統的數值算法，例如基於梯度下降或牛頓法的迭代方法，往往對初始位置的猜測非常敏感，稍微偏離真實位置，就可能導緻算法收斂到錯誤的解，或者根本無法收斂。此外，工業環境往往充斥著各種噪聲和乾擾，包括多徑效應、傳感器自身的誤差、以及其他電磁信號的乾擾，這些都會進一步降低定位的準確性。該書提齣的“Taylor級數迭代”方法，在我看來，為解決這些難題提供瞭一個非常有前景的思路。Taylor級數是一種強大的數學工具，它能夠將一個復雜的函數在某個點附近近似為一個多項式，從而實現局部綫性化。通過將無源定位中的非綫性測量模型在當前的估計位置附近進行Taylor級數展開，可以得到一個近似的綫性方程組，從而可以更容易地求解齣下一輪迭代的目標位置估計值。這種迭代過程，理論上能夠逐步逼近真實的目標位置，並且可能對初始值的敏感性有所降低。我非常期待書中能夠詳細闡述如何將Taylor級數應用於不同的無源定位測量模型，例如基於信號強度（RSSI）、到達時間差（TDOA）等，以及如何設計高效且魯棒的迭代算法。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對現代信息技術，特彆是導航定位技術，充滿好奇的科技愛好者。最近，我在網絡上看到瞭關於王鼎博士的《基於Taylor級數迭代的無源定位理論與方法》一書的信息，這本書的標題立刻引起瞭我的興趣。我一直對“定位”這個概念很著迷，而“無源定位”更是充滿瞭神秘感，因為它意味著我們可以在不主動發射信號的情況下，就能知道目標在哪裏。這在很多科幻電影中都有齣現，現實中也肯定有著重要的應用。比如，在一些特殊情況下，我們可能無法直接與目標進行通信，或者為瞭保持隱蔽，就需要依賴無源定位技術。但是，我知道無源定位並不容易實現，因為我們獲得的信息往往是間接的，而且信號本身可能已經被乾擾或者衰減得很厲害。書名中提到的“Taylor級數迭代”更是讓我感到好奇。Taylor級數是一個我在數學課上學過的概念，它能夠將復雜的函數在某個點附近用簡單的多項式來近似。而“迭代”則意味著這是一個不斷逼近的過程。我猜測，這本書可能就是講述如何利用Taylor級數這個數學工具，將無源定位中那些復雜的、非綫性的計算過程，一步一步地進行近似和求解，從而最終得到一個比較準確的目標位置。我特彆想知道，作者是如何將這個數學理論巧妙地應用到實際的定位問題中的。比如，它如何處理測量誤差？它在麵對多個目標或者移動的目標時，效果又如何？這本書是否會提供一些生動形象的例子或者圖示，幫助像我這樣的普通讀者來理解這些深奧的理論？我非常期待能夠通過閱讀這本書，不僅能夠理解無源定位的基本原理，更能夠深入地瞭解到Taylor級數迭代在其中的關鍵作用，以及這項技術在未來的發展潛力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛踏入信號處理領域的研究生，我在選擇課題時，對於無源定位這一方嚮充滿瞭好奇與挑戰的期待。在導師的推薦下，我瞭解到瞭王鼎博士的《基於Taylor級數迭代的無源定位理論與方法》一書。僅僅從書名就可以感受到其研究的深度和理論的嚴謹性。“無源定位”本身就是一個極具吸引力的研究領域，它意味著在不依賴主動信號發射的情況下，通過接收到的信號來確定目標的位置，這在很多場景下具有不可替代的優勢，例如軍事偵察、被動目標跟蹤，甚至是在一些特殊的民用領域，比如對環境敏感的生物監測等。傳統的無源定位方法，往往需要精確的傳感器網絡和同步係統，而這些在實際部署中可能麵臨巨大的挑戰，增加瞭成本和復雜性。因此，能夠擺脫對有源信號的依賴，實現更靈活、更隱蔽的定位，一直是學術界和工業界追求的目標。而“Taylor級數迭代”的引入，則讓我眼前一亮。Taylor級數在數學上是將一個復雜函數在某點附近用多項式逼近的強大工具，在解決非綫性問題時，它為迭代求解提供瞭理論基礎。在無源定位問題中，目標位置與接收信號的測量值（如到達時間差、信號強度等）之間往往存在復雜的非綫性關係。如何有效地求解這些非綫性方程組，是無源定位算法設計的核心難點。利用Taylor級數進行迭代，可以逐步綫性化非綫性方程，從而實現對目標位置的迭代估計。這種方法相比於傳統的全局優化方法，可能具有更好的收斂性和對初始值的魯棒性，尤其是在目標位置不確定或者測量噪聲較大的情況下，迭代的修正過程能夠逐步提高估計的精度。我非常期待書中能夠詳細闡述如何將Taylor級數應用於不同的無源定位場景，例如TDOA、DOA等，以及如何設計高效的迭代算法，包括收斂條件的分析、初始值的選擇策略，以及如何處理測量噪聲和模型誤差等實際問題。同時，我也對書中可能提到的算法性能評估方法和仿真實驗結果感到好奇，它們將是檢驗理論有效性的重要依據。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對信號處理和定位技術有著濃厚興趣的業餘愛好者，我最近有幸接觸到瞭《基於Taylor級數迭代的無源定位理論與方法》一書，盡管我尚未能深入研讀全部內容，但僅僅是翻閱其目錄和部分章節，就已經讓我對作者王鼎在該領域的深入探索和獨到見解感到由衷的欽佩。本書的標題本身就極具吸引力，它點齣瞭核心的研究方嚮——無源定位，這是一個在軍事、民用領域都至關重要的技術。而“Taylor級數迭代”的引入，則預示著作者並非停留在已有的成熟方法上，而是緻力於探索更精確、更魯棒的算法。無源定位相較於有源定位，其最大的挑戰在於信息量的相對匱乏以及環境乾擾的不確定性。傳統的無源定位方法，如基於到達時間差（TDOA）、到達角度（DOA）或到達時間（TOA）的聯閤估計，往往需要復雜的傳感器網絡和精確的時間同步，而在實際應用中，這些條件往往難以完美滿足。這本書的齣現，恰恰為解決這些難題提供瞭新的思路。我尤其好奇的是，Taylor級數如何被巧妙地應用於無源定位問題中。Taylor級數是微積分中一個非常強大的工具，它能夠將復雜的函數在某一點附近展開成多項式形式，這為非綫性方程組的求解提供瞭迭代逼近的可能。在無源定位問題中，目標位置與測量信息之間通常存在復雜的非綫性關係，例如，距離測量與位置坐標之間就是平方根關係。直接求解這些非綫性方程組往往睏難重重，容易陷入局部最優解，或者對初始估計值非常敏感。而Taylor級數展開，可以綫性化這些非綫性關係，從而設計齣迭代求解算法，每一步迭代都基於前一步的估計值，逐步逼近真實的目標位置。這聽起來就非常令人興奮，因為它有望剋服傳統方法的局限性，提高定位的精度和收斂性。而且，“迭代”的字眼也暗示瞭算法的自適應性和對噪聲的魯棒性，迭代過程中對誤差的不斷修正，理論上能夠抵消一部分隨機噪聲的影響，從而在復雜的現實環境中獲得更可靠的定位結果。我非常期待能深入理解作者是如何將Taylor級數的理論優勢轉化為具體的無源定位算法，以及這些算法在麵對真實世界的挑戰時，例如傳感器誤差、多徑效應、信號衰減等，能夠展現齣怎樣的性能。

評分☆☆☆☆☆

作為一名通信工程專業的學生，我對信號處理和定位技術有著濃厚的興趣，尤其是在復雜的電磁環境下實現精確的目標定位。在學術研究的道路上，我一直在尋找能夠突破現有技術瓶頸的創新方法。王鼎博士的《基於Taylor級數迭代的無源定位理論與方法》一書，從書名上就吸引瞭我的全部注意力。無源定位，顧名思義，是在不依賴目標主動發射信號的情況下，通過接收其産生的信號來確定目標位置。這一技術在軍事偵察、電子情報、以及一些新興的物聯網應用中都具有廣泛的應用前景。然而，無源定位的實現麵臨著巨大的挑戰，其中最核心的問題是如何有效地從接收到的信號中提取信息，並將其轉化為目標的位置估計。通常，目標位置與觀測到的測量量（如信號到達的時間差、到達的角度、信號強度等）之間存在著復雜的非綫性關係。解析求解這些非綫性方程組通常是不可能的，因此需要依賴數值計算方法。然而，傳統的數值方法，如牛頓迭代法，往往對初始值的選擇非常敏感，一旦初始值選擇不當，算法就可能發散或者收斂到錯誤的解。此外，測量噪聲和模型誤差也會進一步加劇這些問題的復雜性。該書提齣的“Taylor級數迭代”方法，在我看來，是一種非常具有潛力的解決方案。Taylor級數可以將一個復雜的函數在某一點附近近似為一個多項式，這為解決非綫性方程組提供瞭一種迭代逼近的思路。通過在每次迭代中利用Taylor級數對目標位置與測量量之間的非綫性關係進行局部綫性化，然後求解綫性方程組來更新目標位置的估計值，理論上可以實現對真實位置的逐步逼近。這種迭代過程，有望在一定程度上剋服傳統方法對初始值敏感的問題，並且通過多次迭代修正，可能提高對測量噪聲的魯棒性。我非常期待書中能夠詳細闡述Taylor級數在不同無源定位模型中的具體應用，例如如何將TDOA、AOA等模型與Taylor級數結閤，以及如何設計高效且收斂性好的迭代算法。

評分☆☆☆☆☆

我是一名資深的雷達技術愛好者，長期以來，對目標探測與定位技術有著近乎癡迷的熱情。最近，我偶然發現瞭王鼎博士的《基於Taylor級數迭代的無源定位理論與方法》一書，書名中的“無源定位”和“Taylor級數迭代”立刻抓住瞭我的眼球。無源定位，意味著我們可以在不暴露自身、不乾擾目標的情況下，獲取目標的位置信息，這在很多場景下具有戰略意義。例如，在情報偵察、電子戰環境中，能夠精確鎖定敵方目標的位置，將極大地提升作戰效能。然而，無源定位的最大難點在於信息的局限性和測量的復雜性。由於我們是被動接收信號，可用的測量信息往往比有源定位要少，且容易受到各種乾擾，如信號衰減、多徑效應、以及時鍾不同步等。更關鍵的是，目標位置與我們接收到的測量值（如信號到達時間差、信號到達角度等）之間的關係，往往是高度非綫性的。直接求解這些非綫性方程組，在理論上和實踐上都充滿瞭挑戰。傳統的解析方法難以適用，而數值求解方法，如牛頓法，又常常對初始值要求極高，一旦初始值選取不當，算法就可能發散，甚至齣現“災難性失配”。因此，尋找一種更魯棒、更精確的定位方法，一直是該領域的研究熱點。王鼎博士提齣的“Taylor級數迭代”方法，在我看來，是一種非常巧妙的解決方案。Taylor級數能夠將復雜的非綫性函數在某一點附近近似為一個多項式，這為迭代求解非綫性方程組提供瞭一個新的視角。通過在每次迭代中利用Taylor級數對目標位置與測量量之間的非綫性關係進行綫性化，然後求解得到的綫性係統來更新目標位置的估計，理論上可以逐步逼近真實的目標位置。這種迭代過程，有望能夠處理更復雜的情況，並且可能對初始值的依賴程度有所降低。我非常期待書中能夠詳細闡述Taylor級數在不同無源定位模型中的具體實現，包括如何處理各種測量誤差，如何保證算法的收斂性，以及在實際應用中可能遇到的挑戰和相應的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在國防科技領域工作的工程師，長期以來，無源定位技術一直是我們在復雜電磁環境下進行目標態勢感知和威脅評估的關鍵能力。對於《基於Taylor級數迭代的無源定位理論與方法》一書，我個人抱有極大的關注和期待。本書的書名直接點齣瞭其核心研究內容，即利用Taylor級數迭代的方法來解決無源定位的難題。無源定位的優勢在於其隱蔽性和不依賴於目標配閤，這在現代軍事對抗中具有至關重要的戰略價值。然而，無源定位的實現並非易事，它麵臨著諸多挑戰：首先，測量信息的獲取往往受到距離衰減、多徑效應、大氣擾動等多種因素的影響，精度不高；其次，目標與測量站之間的幾何關係是復雜的非綫性函數，直接求解解析解幾乎不可能，需要依賴數值計算方法；再次，對於多目標、動目標場景下的定位，計算量會急劇增加，對算法的實時性和魯棒性提齣瞭極高的要求。王鼎博士在該書中提齣的“Taylor級數迭代”方法，在我看來，是一種非常巧妙且具有潛力的方法。Taylor級數可以將復雜的非綫性函數在某一點附近近似為多項式，這為綫性化方程組提供瞭理論基礎，從而可以設計齣迭代式的求解算法。通過不斷的迭代逼近，理論上可以提高定位的精度，並且可能對初始值的依賴程度有所降低。這對於我們在實際應用中，特彆是在戰場環境下，傳感器部署可能不理想，或者存在信號乾擾的情況下，擁有更魯棒的定位能力具有重要意義。我非常希望書中能詳細闡述Taylor級數迭代的具體推導過程，如何將不同的無源定位測量模型（如TDOA、AOA、RSSI等）轉化為Taylor級數可以處理的形式，以及在算法設計中如何考慮計算效率、收斂速度和誤差分析。此外，書中對不同場景下的仿真結果和實測數據的分析，將是檢驗該方法在實際應用中可行性和優越性的關鍵。這本書的齣版，無疑為我們解決當前在無源定位領域麵臨的技術瓶頸提供瞭新的視角和方法。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對新興技術充滿探索欲的程序員，一直以來都對人工智能、大數據以及它們在實際應用中的結閤非常感興趣。近期，我在關注一些關於位置服務和目標跟蹤的技術動態時，偶然發現瞭王鼎博士的《基於Taylor級數迭代的無源定位理論與方法》一書。這本書的書名本身就非常吸引人，因為它直接指嚮瞭“無源定位”這個充滿挑戰但又極具潛力的技術領域。無源定位，顧名思義，就是不依賴目標主動發齣信號來確定其位置，而是通過接收目標本身發齣的信號來實現。這在很多領域都有著不可替代的優勢，比如物聯網設備的安全追蹤、智能交通係統中的車輛定位、甚至是在某些軍事和情報偵察任務中，其隱蔽性和不乾擾性是至關重要的。然而，無源定位的實現絕非易事，核心的難點在於如何從有限的、往往帶有噪聲的測量數據中，精確地推斷齣目標的位置。這背後涉及到復雜的數學模型，通常是高度非綫性的。傳統的求解方法，例如基於最小化誤差平方和的優化算法，雖然在很多情況下有效，但往往對初始值敏感，且在麵對大規模數據或復雜場景時，計算效率可能不高。而書中提到的“Taylor級數迭代”方法，則為解決這些問題提供瞭一種全新的思路。Taylor級數可以將一個復雜的非綫性函數在某個點附近進行近似，從而將非綫性問題轉化為一係列的綫性問題，通過迭代的方式逐步逼近真實解。這對於提高算法的魯棒性、計算效率以及對初始值的依賴程度，都可能帶來顯著的改善。我非常期待書中能夠深入闡述Taylor級數在不同無源定位模型（如TDOA、DOA、RSS等）中的具體應用，以及如何設計高效的迭代算法，並提供相關的性能分析和仿真驗證。這本書的齣版，無疑為我們解決無源定位領域的關鍵技術難題提供瞭一個重要的理論支撐和技術方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在航空航天領域工作的技術人員，一直關注著定位與導航技術的發展。對於《基於Taylor級數迭代的無源定位理論與方法》一書，我感到非常有興趣，因為它觸及瞭我工作領域中一個非常核心的問題。在航空航天應用中，精確且可靠的定位是任務成功的關鍵。雖然GPS等有源定位係統已經非常成熟，但在某些特殊場景下，例如衛星信號被遮擋、信號被乾擾，或者需要進行低成本、低功耗的自主定位時，無源定位技術就顯得尤為重要。無源定位的特點在於它不依賴於主動發射信號，而是通過接收目標自身的信號來完成定位，這在很多情況下能夠實現更高的隱蔽性，並且對環境更加友好。然而，無源定位的實現本身就充滿瞭挑戰。測量誤差、傳感器的不完美、復雜的傳播環境，都會給定位帶來睏難。傳統的無源定位方法，如基於到達時間差（TDOA）或到達角度（DOA）的方法，通常需要處理復雜的非綫性方程組。對於這些非綫性問題，解析解往往難以獲得，而數值求解又可能麵臨收斂性差、對初始值敏感等問題。王鼎博士提齣的“Taylor級數迭代”方法，正是在這一背景下展現齣其獨特的價值。Taylor級數作為一種強大的數學工具，可以將復雜的非綫性函數在某點附近進行局部綫性化，從而為迭代求解提供理論支持。通過多步迭代，不斷修正估計值，理論上可以逐步逼近目標位置。這對於提高無源定位的精度和魯棒性，尤其是在麵對不確定性和噪聲時，具有非常重要的意義。我非常期待書中能夠深入剖析Taylor級數在無源定位中的具體應用，包括如何將其應用於不同的測量模型，如何設計高效的迭代算法，以及如何分析算法的收斂性和誤差性能。此外，如果在書中能夠看到針對航空航天特定場景（如高動態目標、復雜地形環境）的仿真和驗證，那將對我工作的指導意義將更為深遠。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在算法研究領域摸爬滾打多年的科研人員，我深知理論的創新對於推動技術進步的重要性。王鼎博士的《基於Taylor級數迭代的無源定位理論與方法》一書，以其獨特的視角和深入的研究，引起瞭我極大的關注。無源定位，一直是目標跟蹤和態勢感知領域一個極具挑戰性的課題。其核心難點在於如何從被動接收的信號中提取有效信息，並將其轉化為精確的目標位置估計。這其中涉及到的數學模型往往是非綫性的，且在實際應用中，測量數據往往伴隨著噪聲和誤差。傳統的基於最小二乘法或最大似然估計的求解方法，雖然在一定程度上能夠解決問題，但往往存在收斂速度慢、對初始值敏感、以及在強噪聲環境下性能下降等缺點。該書提齣的“Taylor級數迭代”方法，提供瞭一種新的解決思路。Taylor級數作為一種經典的數學工具，能夠將一個非綫性函數在某個點附近用多項式進行近似，從而實現局部綫性化。在無源定位問題中，可以將目標位置與測量值之間的非綫性關係，在當前的估計位置附近進行Taylor級數展開，從而得到一個近似的綫性方程組。通過迭代求解這個綫性方程組，可以逐步更新目標位置的估計，從而逼近真實位置。這種方法理論上可以簡化求解過程，提高計算效率，並且有望改善算法對初始值的魯棒性。我非常期待書中能夠詳細介紹Taylor級數展開在不同無源定位模型中的具體應用，例如如何將TDOA、DOA等模型與Taylor級數相結閤，以及如何設計高效的迭代算法，包括收斂條件的分析、誤差補償策略，以及算法在不同噪聲水平下的性能評估。我預感這本書將為無源定位領域的研究提供寶貴的理論基礎和技術指導。