移动定位与跟踪——从传统型技术到协作型技术 赵军辉 9787118083491 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵军辉 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118083491

商品编码：29377071990

包装：平装

出版时间：2012-12-01

基本信息

书名：移动定位与跟踪——从传统型技术到协作型技术

定价：69.00元

作者：赵军辉

出版社：国防工业出版社

出版日期：2012-12-01

ISBN：9787118083491

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.359kg

编辑推荐

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《高新科技译丛》系列：·翻译团队阵容强大·业内知名专家评审·编审过程专业外语人员通读把关·获得总装备部“装备科技译著出版基金”资助·获得***、省部级、单位级引进版权奖《MATLAB模拟的电磁学时域有限差分法》《GPS接收机硬件实现方法》《复杂系统维修管理模型与方法》《卫星网络中的资源管理》《移动定位与跟踪——从传统型技术到协作型技术》《数字集成电路分析与设计》《基于标准CMOS工艺的低功耗射频电路设计》《数字通信系统预编码技术》

内容提要

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菲盖拉斯、法阿塔斯编著的《移动定位与跟踪：从传统型技术到协作型技术》介绍了移动定位与跟踪技术*进展。涉及了卫星定位系统和陆基定位系统的情况，涵盖了从室外环境到室内环境以及从广域网络到短距离网络的范围。讨论了与移动定位有关的所有主题：从定位的基础理论知识到到多种跟踪的移动校型的描述，从数据融合和滤波技术到误差抑制技术的详述（包括信号处理的方面）。为理论研究到工程实践中现有解决方案的实施提供了一个坚实的桥梁。填补了定位与通信系统之间的缝隙，展示了通信系统中的特点如何应用于定位目的以及搜索到的定位信息如何提高无线网络的性能。

目录

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章 概述
1.1 定位的应用领域（第2章）
1.2 定位的无线通信基础（第3章）
1.3 定位的基本原理（第4章）
1.4 数据融合和过滤技术（第5章）
1.5 跟踪的基本原理（第6章）
1.6 误差抑制技术（第7章）
1.7 定位系统和技术（第8章）
1.8 协作移动定位（第9章）
第2章 定位的应用领域
第3章 无线通信定位的基本原理
第4章 定位的基本原理
第5章 数据融合和过滤技术
第6章 跟踪的基本原理
第7章 误差抑制技术
第8章 定位系统和技术
第9章 协作移动定位
参考文献
缩略语
符号说明

作者介绍

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文摘

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序言

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《智能导航与传感系统：精确定位、环境感知与数据融合》 导言 在当今信息爆炸的时代，对物体、人员乃至环境的精确定位和实时感知已成为各行各业不可或缺的核心能力。从自动驾驶汽车的安全运行，到工业机器人生产线的智能化调度，再到智慧城市基础设施的精细化管理，乃至军事侦察和救援行动的效率提升，都高度依赖于强大而可靠的定位与跟踪技术。本书《智能导航与传感系统：精确定位、环境感知与数据融合》旨在深入探讨支撑这些前沿应用的底层技术原理，并勾勒出从基础的定位方法到复杂的环境感知与多源数据融合的全貌。我们将系统性地梳理当前主流的定位技术，剖析其工作机制、优缺点及适用场景，同时深入研究如何利用各种传感器获取环境信息，并通过先进的数据融合算法，构建出高精度、高鲁棒性的智能导航与感知系统。本书致力于为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，以理解和掌握现代智能系统中至关重要的技术基石。 第一部分：精确定位技术基础与进展 第一章：定位技术原理概述 本章将从最基础的原理出发，为读者构建对定位技术的基本认知框架。我们将探讨定位的本质——即确定物体在特定坐标系中的位置。在此基础上，我们将介绍几种最核心的定位模型，包括： 基于距离的定位： 详细阐述三角测量法（Triangulation）和多边测量法（Multilateration）的原理。我们将解释如何通过测量目标与已知参考点之间的距离，来推算目标的位置。例如，Wi-Fi定位中利用信号强度衰减与距离的关联，或UWB（超宽带）技术中的精确时间飞行（Time of Flight, ToF）测量。 基于角度的定位： 介绍到达角（Angle of Arrival, AoA）和到达时间差（Time Difference of Arrival, TDoA）等方法。AoA通过测量信号到达传感器阵列的方向来确定位置，而TDoA则利用信号同时到达多个传感器的时间差来推算。 基于惯性导航的定位（INS）： 深入讲解惯性测量单元（IMU）中的加速度计和陀螺仪的工作原理，以及如何通过积分这些测量值来推算物体的速度、姿态和位置。我们将讨论INS的固有优势（如独立于外部信号）和其关键挑战（如累积误差）。 混合定位模型： 探讨如何将上述不同原理的定位技术结合起来，以弥补单一技术的不足，提升整体定位精度和鲁棒性。 第二章：全球导航卫星系统（GNSS） GNSS是目前应用最广泛的绝对定位技术之一。本章将聚焦于GNSS系统的核心概念和最新进展： GNSS系统原理： 详细介绍GPS、GLONASS、Galileo和北斗等主要GNSS系统的卫星星座布局、信号结构、伪距（Pseudorange）和载波相位（Carrier Phase）测量原理。我们将解释多普勒频移（Doppler Shift）如何用于提高精度。 GNSS的精度提升技术： 差分GNSS（DGNSS）： 阐述差分GPS（DGPS）、实时动态GPS（RTK）等技术如何利用地面基准站的差分修正信息，显著提高定位精度，实现厘米级甚至毫米级定位。 多频多模GNSS： 分析接收多频段信号（如L1、L2、L5）和兼容多种GNSS系统（如GPS+Galileo）如何克服单频段信号的电离层延迟误差，并提高卫星可见性，从而增强定位的可靠性和精度。 抗干扰与抗欺骗技术： 讨论GNSS系统面临的信号干扰（Jamming）和欺骗（Spoofing）威胁，以及相应的信号处理和接收机设计技术，以保障定位的安全性。 GNSS在特定场景的应用： 探讨GNSS在测绘、交通运输、农业、航空等领域的实际应用案例。 第三章：室内与近距离定位技术 在GNSS信号受限的室内或近距离环境中，一系列其他定位技术发挥着关键作用： 射频（RF）识别技术： Wi-Fi定位： 深入分析基于信号强度（RSSI）的指纹匹配（Fingerprinting）和三边测量法（Trilateration）的原理。讨论如何利用现有的Wi-Fi基础设施进行高密度区域的定位。 蓝牙（Bluetooth）低功耗（BLE）信标： 讲解BLE信标在室内定位中的优势，包括低功耗、易部署，以及基于RSSI的测距和定位算法。 超宽带（UWB）技术： 重点介绍UWB在精确测距方面的突出表现，如ToF和TDoA，及其在仓库管理、资产追踪、工业自动化等高精度室内定位场景的应用。 光学定位技术： 摄像头与视觉里程计（Visual Odometry）： 探讨如何利用摄像头捕捉的图像序列，通过特征点匹配、光流法等技术，估计相机的运动轨迹，实现无标记或标记辅助的定位。 激光雷达（LiDAR）与SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 介绍LiDAR在构建环境三维地图和同时进行自身定位方面的强大能力，重点分析基于点云配准的SLAM算法。 其他室内定位技术： 简要介绍基于声波、地磁等原理的定位方法，及其适用性。 第四章：惯性导航系统（INS）与传感器融合 惯性导航系统在许多应用中是独立于外部信号的关键定位手段，而与其他技术的融合更是其价值的升华。 IMU传感器原理与误差模型： 详细分析MEMS（微机电系统）加速度计和陀螺仪的工作原理，包括测量原理、误差来源（如零偏、刻度因子误差、轴不对准、噪声等）。 INS姿态与位置推算： 讲解如何通过对IMU数据进行数值积分来计算物体的角速度、线速度、姿态角（如俯仰、滚转、偏航）和位置。 INS误差累积与补偿： 重点讨论INS固有的误差累积问题，并介绍常用的误差模型，如卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）及其变种（如扩展卡尔曼滤波 EKF、无迹卡尔曼滤波 UKF）在INS误差估计与补偿中的应用。 传感器融合（Sensor Fusion）： GNSS/INS融合： 阐述如何将GNSS提供的绝对位置信息与INS提供的连续运动信息进行融合，以实现高精度、高可靠性的定位，尤其是在GNSS信号暂时丢失的情况下。 视觉/惯性导航（VINS）融合： 介绍将视觉信息与INS信息融合，克服单一视觉里程计在纹理缺失或快速运动时的不足，以及INS在视觉初始化和快速运动时的辅助作用。 多传感器融合策略： 探讨其他传感器（如轮速计、气压计、磁力计）与INS的融合，构建更加鲁棒和精准的导航系统。 第二部分：环境感知与数据融合 第五章：传感器技术与数据获取 本章将深入探讨支撑环境感知能力的核心传感器技术。 视觉传感器： 相机类型与成像原理： 介绍不同类型的相机（如CMOS、CCD、深度相机、事件相机）及其成像特点。 图像预处理与特征提取： 讲解图像去噪、增强、畸变校正等预处理步骤，以及SIFT、SURF、ORB等经典特征提取算法。 激光雷达（LiDAR）： LiDAR工作原理与类型： 介绍不同原理的LiDAR（如ToF、相位测量）和扫描方式（如机械扫描、固态LiDAR）。 点云数据特性与处理： 讨论点云数据的稀疏性、无序性，以及体素化（Voxelization）、法线估计等点云预处理技术。 毫米波雷达（Radar）： 雷达信号模型与探测原理： 介绍雷达的回波信号处理，如多普勒效应在速度测量中的应用。 雷达在环境感知中的优势： 强调雷达在恶劣天气条件下的穿透能力，以及其探测距离和速度信息的能力。 超声波传感器： 介绍超声波传感器的工作原理，以及其在近距离障碍物探测和测距中的应用。 其他环境感知传感器： 简要介绍红外传感器、热成像仪、气体传感器等，及其在特定环境感知任务中的作用。 第六章：环境感知算法 获取原始传感器数据后，需要通过先进的算法来理解和解释这些数据，从而构建环境模型。 目标检测与识别： 基于深度学习的目标检测： 详细介绍Faster R-CNN、YOLO、SSD等经典的深度学习目标检测框架，以及其在图像和点云数据上的应用。 传统目标检测方法： 简要回顾HOG+SVM、Adaboost等传统方法。 目标跟踪： 单目标跟踪（SOT）算法： 讲解KCF、CSRT等基于相关滤波（Correlation Filter）的方法，以及DeepSORT等基于深度学习和卡尔曼滤波的跟踪方法。 多目标跟踪（MOT）算法： 介绍基于数据关联（Data Association）的MOT方法，如Hungarian Algorithm、Greedy Association，以及端到端的MOT网络。 场景理解与语义分割： 图像语义分割： 介绍FCN、U-Net、DeepLab等深度学习模型，实现像素级别的类别划分。 点云语义分割： 探讨PointNet、PointNet++、RandLA-Net等直接处理点云数据的深度学习方法。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 视觉SLAM（vSLAM）： 深入讲解基于特征点的SLAM（如ORB-SLAM）和直接法的SLAM（如LSD-SLAM）。 激光雷达SLAM（LiDAR SLAM）： 分析LOAM、LeGO-LOAM等基于点云配准的LiDAR SLAM算法。 多传感器融合SLAM： 探讨将视觉、LiDAR、IMU等信息融合到SLAM框架中，提高地图构建和定位的鲁棒性。 第七章：多源数据融合技术 现实世界中的定位和感知任务往往需要融合来自不同传感器和不同来源的数据，以获得更全面、更准确的信息。 数据融合的层级： 数据级融合（Low-level Fusion）： 直接融合原始传感器数据，如将不同传感器的测量值在同一坐标系下进行整合。 特征级融合（Feature-level Fusion）： 提取不同传感器的特征后进行融合，如将视觉特征与LiDAR特征结合。 决策级融合（Decision-level Fusion）： 对每个传感器独立做出的决策进行融合，如通过投票或贝叶斯方法结合多个检测结果。 卡尔曼滤波在数据融合中的应用： 详细阐述EKF、UKF在融合来自不同传感器（如GNSS、INS、雷达）的测量值，以估计目标状态（位置、速度、姿态）时的作用。 粒子滤波（Particle Filter）与蒙特卡洛定位（Monte Carlo Localization, MCL）： 介绍粒子滤波在处理非线性、非高斯噪声的复杂状态估计和定位问题中的优势，尤其是在机器人导航中的应用。 基于深度学习的数据融合： 探讨如何利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等模型，实现跨模态（如图像与LiDAR）的深度特征融合，以提升感知任务的性能。 一致性与鲁棒性： 分析数据融合中如何保证信息的一致性，以及在传感器失效或数据噪声较大的情况下，如何提高系统的鲁棒性。 第八章：应用与未来展望 本章将总结本书内容，并展望智能导航与传感系统在未来的发展趋势和潜在应用。 关键应用领域： 自动驾驶： 详细分析定位、感知、规划与控制在自动驾驶系统中的相互作用，以及传感器融合在环境理解和决策中的核心作用。 机器人技术： 探讨机器人在工业、服务、搜救等领域的导航、避障、操作等任务，对高精度定位和环境感知能力的需求。 智慧城市： 阐述城市交通管理、公共安全、环境监测、智慧物流等场景中，定位与感知技术如何赋能城市智能化。 物联网（IoT）与边缘计算： 分析大量IoT设备如何通过精确定位和协同感知，实现更智能化的应用，以及边缘计算在实时数据处理中的作用。 虚拟现实（VR）/增强现实（AR）： 讲解定位与追踪技术如何实现沉浸式的VR/AR体验，以及空间感知在人机交互中的重要性。 前沿技术趋势： AI与定位/感知的深度融合： 探讨AI在提升定位精度、鲁棒性，以及实现更高级别环境理解方面的潜力。 低功耗、高精度传感器： 展望未来传感器技术的发展方向，以满足移动设备和大规模部署的需求。 语义建图与场景理解： 强调从“知道在哪里”到“知道是什么”的转变，实现对环境更深层次的理解。 安全与隐私： 讨论在广泛应用定位与感知技术的同时，如何保障数据安全和用户隐私。 自主系统与人机协作： 展望更加自主的系统，以及人与智能系统之间更紧密的协作模式。 结语 《智能导航与传感系统：精确定位、环境感知与数据融合》旨在为读者构建一个关于现代智能系统核心技术知识体系的坚实基础。通过对定位技术原理的深入剖析，对各类传感器的特性解读，以及对复杂数据融合算法的系统讲解，本书力求帮助读者全面理解支撑智能导航和环境感知的关键技术。我们相信，本书的内容将为在相关领域进行研究、开发和创新的读者提供宝贵的参考和启示。

评分☆☆☆☆☆

我对信息技术在日常生活中越来越广泛的应用一直抱有浓厚的兴趣，特别是那些能够让设备“看见”和“感知”我们所处位置的技术。《移动定位与跟踪——从传统型技术到协作型技术》这本书的题目，特别是“协作型技术”的提法，深深地吸引了我。我一直觉得，传统的定位方式，比如单独依靠GPS，在很多场景下都显得力不从心，比如在室内复杂的环境中，或者在需要极高精度的情况下。我非常期待书中能够详细介绍这些“传统型技术”，包括它们背后的物理原理，例如卫星信号的传播，或者无线信号的测量。同时，我也希望它能深入探讨这些技术在实际应用中遇到的挑战，例如信号干扰、多径效应、功耗问题等。而“协作型技术”这个概念，对我来说充满了想象空间。我猜测，这可能是一种更加智能、更加互联的定位方式，它不仅仅依赖于单一设备，而是能够整合来自多个来源的信息，并且这些信息之间可以相互印证、相互补充。例如，不同的传感器（如加速度计、陀螺仪、摄像头）之间的信息融合，或者多个设备之间通过无线通信共享位置信息，从而实现更精确、更稳定的定位。我非常期待书中能够详细阐述这些协作策略，以及它们如何在物联网、智能家居、AR/VR等领域展现出前所未有的应用潜力。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对空间信息技术的发展都充满好奇，尤其是那些能够精准感知和理解我们所处环境的技术。《移动定位与跟踪——从传统型技术到协作型技术》这本书的标题立刻吸引了我。我非常关注的是书中对“传统型技术”的梳理和介绍。我相信，对于任何一项新兴技术的理解，都离不开对其发展历程的回顾。我猜测，书中会详细讲解诸如GPS、GLONASS、北斗等卫星导航系统的工作原理，以及它们在不同应用场景下的优劣势。此外，可能还会涉及一些基于地面基础设施的定位技术，比如Wi-Fi定位、蓝牙信标（iBeacon）定位，甚至细胞基站定位。这些技术各有千秋，但也都面临着精度、功耗、成本等方面的挑战。而这本书的亮点似乎在于其“协作型技术”的引入。我理解这可能意味着一种更加智能、更加互联的定位模式，不再是单一设备孤立地进行定位，而是多个设备或系统能够相互配合，共同提升定位的整体性能。例如，通过传感器融合，将不同技术的优点结合起来，或者通过网络中的设备相互校准，实现更精准、更鲁棒的定位。我非常期待书中能详细阐述这些协作机制，以及它们在无人驾驶、智能机器人、室内导航等前沿领域的应用前景。

评分☆☆☆☆☆

我近期在关注一些关于物联网和智能穿戴设备的最新研究，而《移动定位与跟踪》这本书恰好触及了我非常感兴趣的领域。我对书中“从传统型技术到协作型技术”的这一发展脉络尤其感到好奇。传统的定位技术，例如早期的GPS，虽然强大，但也有其局限性，比如在室内信号衰减严重，或者需要消耗大量电能。我非常想了解书中是如何阐述这些传统技术的原理、优缺点以及它们在实际应用中的挑战。更让我兴奋的是“协作型技术”这个概念。在我看来，这意味着定位不再是孤立的传感器在工作，而是系统中的各个节点能够相互配合，共同完成定位任务。这或许能解决传统技术在精度、覆盖范围、能耗等方面的不足。例如，通过不同类型的传感器融合（如IMU、磁力计、摄像头），或者通过网络中的多个设备共同推断目标位置，从而实现更精准、更可靠的定位。这种“众包”式的定位方式，或者说“群体智慧”的应用，听起来就充满无限可能，特别是在复杂的城市环境中，或者在对定位精度要求极高的场景下，协作型技术的优势会非常明显。我期待书中能够深入探讨这些新兴的协作机制，以及它们如何改变我们对移动定位和跟踪的认知。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对未来出行方式和城市交通管理非常感兴趣的研究者，而《移动定位与跟踪》这本书的题目正是我所关注的核心。书中提到的“移动定位与跟踪”是我理解智慧交通、自动驾驶以及城市规划的关键技术之一。我尤其好奇“从传统型技术到协作型技术”这个演进过程的阐述。传统的定位技术，如GPS，在开阔地带表现优异，但在高楼林立的城市峡谷或室内环境中，信号衰减和多径效应会导致精度下降。我期望书中能详细介绍这些传统技术的原理、局限性，以及它们在不同环境下的表现。而“协作型技术”的概念则让我眼前一亮。我理解这可能涉及到车辆之间的通信（V2V），车辆与基础设施之间的通信（V2I），以及多源异构传感器数据的融合，例如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等协同工作，甚至利用周围环境信息（如地图、路边传感器）来辅助定位。这种多智能体之间的信息共享和协同决策，无疑将大大提升定位的精度、可靠性和实时性。我非常期待书中能深入探讨这些协作机制如何解决传统技术的瓶颈，以及它们在提升交通安全、优化交通流量、实现更高级别的自动驾驶等方面所带来的突破性进展。

评分☆☆☆☆☆

这本《移动定位与跟踪》虽然我还没有机会深入阅读，但光是书名就足以让我产生浓厚的兴趣。我一直对“定位”这个概念非常着迷，无论是早期的GPS技术，还是如今各种基于Wi-Fi、蓝牙甚至蜂窝网络的辅助定位，都感觉像是科幻小说中的场景走进了现实。特别是“跟踪”这个词，它不仅仅是简单的位置信息获取，更包含了对移动目标行为模式的理解和预测。想象一下，如果能掌握这项技术，无论是对于智慧城市管理，还是对于物流行业的效率提升，亦或是个人安全保障，都具有巨大的潜力。我尤其好奇书中是如何从“传统型技术”过渡到“协作型技术”的。我猜测，传统的定位技术可能更多是独立的、单向的，比如一个设备向基站报告位置。而“协作型技术”听起来就更具未来感，是不是意味着多个设备之间能够相互通信，共享定位信息，甚至联合起来提升定位的精度和鲁棒性？比如，物联网设备之间的相互感知，无人机集群的协同定位，或者是人与人之间的位置共享以实现更高效的协作。这种从个体到群体的转变，绝对是技术发展的一大飞跃，我很期待书中能提供清晰的理论框架和技术细节来解释这一演进过程。