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

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王鼎 著

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• Taylor级数
• 无源定位
• 迭代算法
• 信号处理
• 定位理论
• 无线通信
• 误差分析
• 优化算法
• 电磁场
• 数值方法

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121284809

商品编码：29833508895

包装：平装

出版时间：2016-04-01

图书基本信息,请以下列介绍为准
书名	基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法
作者	王鼎
定价	68.00元
ISBN号	9787121284809
出版社	电子工业出版社
出版日期	2016-04-01
版次	1

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16开	重量：0.4
版次：1	字数：	页码：

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目录

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。

编辑推荐

作者介绍

序言

《无源定位：原理、技术与应用》 内容简介： 在当今信息爆炸、万物互联的时代，精确、高效的定位技术已成为诸多前沿领域不可或缺的核心能力。从智能手机的导航，到自动驾驶汽车的感知，再到军事侦察的态势感知，以及物联网设备的追踪与管理，定位的精度和范围直接决定了相关系统能否正常运作，甚至影响到其核心价值的实现。然而，传统的定位系统往往依赖于主动发射信号，这不仅会消耗大量的能量，增加设备的复杂度，在某些特定场景下（如军事对抗、隐蔽侦察、低功耗设备部署）更是存在固有的局限性。 正是在这样的背景下，无源定位技术应运而生，并迅速成为研究的热点和发展的重要方向。无源定位，顾名思义，是指利用环境中已存在的、无需自身发射信号的无线电信号进行目标定位的技术。这些信号源可以是广播电视塔、蜂窝基站、Wi-Fi接入点，甚至是地面无线通信信号、卫星信号等。无源定位的优势显而易见：它极大降低了定位设备的功耗和成本，提高了系统的隐蔽性，并且能够充分利用现有的大量无线信号资源，拓展了定位的应用范围，特别是在信号覆盖广泛但传统GPS信号受限的室内、复杂城市峡谷、地下空间等区域，无源定位展现出巨大的潜力。 本书《无源定位：原理、技术与应用》旨在系统、深入地探讨无源定位的理论基础、核心技术、关键算法以及广泛的实际应用。本书并非仅仅罗列现有技术，而是力求从理论的本源出发，梳理无源定位的技术脉络，剖析其面临的挑战，并提出具有前瞻性的解决方案。 第一部分：无源定位理论基础 本部分将从无源定位的基本概念入手，详细阐述其与有源定位的区别与联系。我们将深入探讨各种常见无源信号源的特性，例如其信号的传播模型、调制方式、频率特性等，并分析这些特性对定位精度的影响。在此基础上，本书将系统介绍无源定位所依赖的核心物理原理，包括信号到达时间（Time of Arrival, TOA）、到达角（Angle of Arrival, AOA）、到达时间差（Time Difference of Arrival, TDOA）、信号强度差（Received Signal Strength Difference, RSSD）等经典测量方法。 我们将详细讲解如何从接收到的无源信号中提取这些关键的测量信息。例如，对于TOA/TDOA，我们将讨论如何精确地估计信号的传播延迟，以及在多径传播和信号失真等复杂环境下，如何克服挑战，提高延迟估计的准确性。对于AOA，我们将介绍不同类型的传感器阵列（如均匀线阵、圆阵、任意阵列）的设计原理，以及基于波束形成、子空间分析等方法的高精度到达角估计技术。而对于RSSD，我们将分析信号强度受环境衰减、遮挡、多径等因素影响的复杂性，并探讨如何利用统计模型和机器学习方法来补偿这些影响，从而提高基于信号强度的定位精度。 此外，本部分还将深入讨论定位系统的几何构型对精度的影响，即Dilution of Precision (DOP) 概念在无源定位中的应用。我们将分析不同信号源分布对定位误差的影响，为实际部署提供理论指导。 第二部分：无源定位关键技术与算法 理论是基础，而技术和算法则是实现无源定位的关键。本部分将详细介绍实现无源定位的各种主流技术手段和核心算法。 首先，我们将重点介绍基于时差到达（TDOA）的定位技术。TDOA定位利用信号到达不同传感器（或接收端）的时间差来确定目标位置。我们将详细介绍TDOA测量单元的设计，以及多址接入（FDMA）、码分多址（CDMA）等通信技术在TDOA测量中的应用。在此基础上，我们将详细阐述各种TDOA定位算法，包括传统的基于双曲线交汇的解析法，以及更先进的基于最小二乘法、最大似然估计、贝叶斯估计等优化算法。我们将分析这些算法在不同信噪比、信号源数量以及测量误差条件下的性能表现，并探讨如何通过多信号融合、差分TDOA等技术进一步提升定位精度。 其次，我们将深入探讨基于到达角（AOA）的定位技术。AOA定位利用信号到达不同传感器的方向来确定目标位置。本书将详细介绍单站点AOA定位（利用单个传感器阵列估计信号到达方向）和多站点AOA定位（利用多个传感器估计目标方向线，通过交汇确定目标位置）。我们将重点介绍各种AOA估计算法，包括基于MUSIC、ESPRIT等子空间分析方法，以及基于导向矢量模型和优化算法的AOA估计。我们还将讨论方向测量误差对定位精度的影响，以及如何通过组合AOA和TDOA信息来提高定位鲁棒性和精度。 再者，基于信号强度（RSSI）的定位技术也是无源定位的重要组成部分。虽然RSSI测量容易受到环境因素干扰，但其部署简单、成本低廉，使其在Wi-Fi、蓝牙等室内定位场景中得到广泛应用。本部分将详细介绍基于RSSI的定位算法，包括指纹识别法（Fingerprinting）和基于传播模型的方法。我们将分析指纹识别法的构建、训练和匹配过程，并探讨如何利用机器学习（如K近邻、支持向量机、神经网络）来提高指纹匹配的准确性和鲁棒性。对于基于传播模型的方法，我们将详细讲解各种无线信号传播模型（如对数距离模型、Rician衰减模型等），并介绍如何利用这些模型和优化算法进行定位。 此外，本书还将专题讨论无源定位中的信号处理与信息融合技术。随着定位应用需求的日益提高，单一的测量信息往往不足以满足精度要求。因此，我们将深入探讨如何利用多种测量信息（如TDOA、AOA、RSSI等）进行融合，以实现更高的定位精度和鲁棒性。本书将介绍卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）、扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）、无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）以及粒子滤波（Particle Filter, PF）等先进的状态估计与信息融合算法在无源定位中的应用。同时，我们将讨论如何处理不同测量源的异构性和不确定性，以及如何通过贝叶斯网络、图模型等方法进行多源信息融合。 第三部分：无源定位的挑战与前沿研究 尽管无源定位技术取得了显著的进展，但仍面临诸多挑战，同时也在不断催生新的研究方向。本部分将聚焦于无源定位的关键挑战，并对当前和未来的前沿研究进行展望。 多径效应与信号失真：在室内和城市环境中，信号会经过多次反射、衍射和散射，产生多径效应，导致信号到达时间和强度发生变化，严重影响定位精度。本书将详细探讨多径效应的传播机理，并介绍各种多径消除和补偿技术，如最小均方误差（MMSE）准则、最大似然（ML）准则、盲反卷积等。 信号源数量与覆盖范围：无源定位的精度和可行性高度依赖于可用信号源的数量和分布。信号源数量不足或分布不佳会导致定位的“几何稀疏性”问题，从而降低定位精度。本书将讨论如何通过优化信号源部署、利用环境信息（如地图）、或者与其他定位技术（如惯性导航）进行融合，来克服信号源数量不足的限制。 动态环境下的定位：目标和信号源的移动都会给定位带来动态性挑战。如何在高动态环境下保持定位的实时性和准确性是亟待解决的问题。本书将介绍适用于动态环境的跟踪与定位算法，如基于卡尔曼滤波族的自适应跟踪算法，以及利用运动模型来辅助定位的方法。 环境感知与场景理解：无源定位的性能很大程度上受到环境的影响。理解环境信息（如障碍物、反射面）有助于更精确地建模信号传播，从而提升定位精度。本书将探讨如何利用环境信息，例如通过三维建模、传感器数据融合来增强无源定位的能力。 低成本、低功耗设备的无源定位：随着物联网设备的普及，如何在资源受限的设备上实现高效的无源定位是一个重要的研究方向。本书将讨论如何在硬件和算法层面进行优化，以适应低功耗、低计算能力的定位终端。 新型无源信号源的应用：除了传统的广播电视和蜂窝信号，本书还将探讨新兴的无源信号源，如低轨卫星星座（LEO）、遥感信号、甚至电磁信号等，以及如何利用它们实现更广泛、更精确的无源定位。 AI与机器学习在无源定位中的作用：人工智能和机器学习技术为解决无源定位中的诸多难题提供了强大的工具。本书将深入探讨深度学习、强化学习等在信号解调、特征提取、多径补偿、鲁棒定位等方面的应用，并展望AI如何驱动无源定位技术的未来发展。 第四部分：无源定位的应用场景 本书的最后一大部分将聚焦于无源定位技术的实际应用，展示其在各个领域的广阔前景。 智能交通与自动驾驶：在GPS信号不可靠的城市峡谷或隧道中，无源定位可以与激光雷达、摄像头等传感器融合，为自动驾驶汽车提供可靠的位置信息。 智慧城市与物联网：对海量物联网设备进行精确定位与追踪，实现资产管理、物流追踪、智能安防等应用。 军事与安全：在隐蔽性要求高的军事侦察、目标追踪、战场态势感知等领域，无源定位技术具有独特的优势。 室内导航与定位：解决室内人员、物品的精确定位问题，应用于商场导览、仓储管理、紧急救援等场景。 应急通信与搜救：在自然灾害或通信中断的情况下，利用现有的无线信号进行定位，为搜救行动提供支持。 无人机与低空飞行器：为无人机在GPS受限或受到干扰的环境下提供可靠的导航与定位。 总结： 《无源定位：原理、技术与应用》一书，旨在为读者提供一个全面、深入、系统的无源定位知识体系。本书将理论与实践相结合，从基础原理到前沿技术，从算法实现到应用场景，力求全面覆盖无源定位的各个重要方面。无论是初学者还是资深研究者，相信都能从中获益，并为推动无源定位技术的发展做出贡献。本书的出版，将有助于加速无源定位技术的落地应用，并在更广泛的领域开启智能化、精细化定位的新篇章。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在算法研究领域摸爬滚打多年的科研人员，我深知理论的创新对于推动技术进步的重要性。王鼎博士的《基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法》一书，以其独特的视角和深入的研究，引起了我极大的关注。无源定位，一直是目标跟踪和态势感知领域一个极具挑战性的课题。其核心难点在于如何从被动接收的信号中提取有效信息，并将其转化为精确的目标位置估计。这其中涉及到的数学模型往往是非线性的，且在实际应用中，测量数据往往伴随着噪声和误差。传统的基于最小二乘法或最大似然估计的求解方法，虽然在一定程度上能够解决问题，但往往存在收敛速度慢、对初始值敏感、以及在强噪声环境下性能下降等缺点。该书提出的“Taylor级数迭代”方法，提供了一种新的解决思路。Taylor级数作为一种经典的数学工具，能够将一个非线性函数在某个点附近用多项式进行近似，从而实现局部线性化。在无源定位问题中，可以将目标位置与测量值之间的非线性关系，在当前的估计位置附近进行Taylor级数展开，从而得到一个近似的线性方程组。通过迭代求解这个线性方程组，可以逐步更新目标位置的估计，从而逼近真实位置。这种方法理论上可以简化求解过程，提高计算效率，并且有望改善算法对初始值的鲁棒性。我非常期待书中能够详细介绍Taylor级数展开在不同无源定位模型中的具体应用，例如如何将TDOA、DOA等模型与Taylor级数相结合，以及如何设计高效的迭代算法，包括收敛条件的分析、误差补偿策略，以及算法在不同噪声水平下的性能评估。我预感这本书将为无源定位领域的研究提供宝贵的理论基础和技术指导。

评分☆☆☆☆☆

作为一名通信工程专业的学生，我对信号处理和定位技术有着浓厚的兴趣，尤其是在复杂的电磁环境下实现精确的目标定位。在学术研究的道路上，我一直在寻找能够突破现有技术瓶颈的创新方法。王鼎博士的《基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法》一书，从书名上就吸引了我的全部注意力。无源定位，顾名思义，是在不依赖目标主动发射信号的情况下，通过接收其产生的信号来确定目标位置。这一技术在军事侦察、电子情报、以及一些新兴的物联网应用中都具有广泛的应用前景。然而，无源定位的实现面临着巨大的挑战，其中最核心的问题是如何有效地从接收到的信号中提取信息，并将其转化为目标的位置估计。通常，目标位置与观测到的测量量（如信号到达的时间差、到达的角度、信号强度等）之间存在着复杂的非线性关系。解析求解这些非线性方程组通常是不可能的，因此需要依赖数值计算方法。然而，传统的数值方法，如牛顿迭代法，往往对初始值的选择非常敏感，一旦初始值选择不当，算法就可能发散或者收敛到错误的解。此外，测量噪声和模型误差也会进一步加剧这些问题的复杂性。该书提出的“Taylor级数迭代”方法，在我看来，是一种非常具有潜力的解决方案。Taylor级数可以将一个复杂的函数在某一点附近近似为一个多项式，这为解决非线性方程组提供了一种迭代逼近的思路。通过在每次迭代中利用Taylor级数对目标位置与测量量之间的非线性关系进行局部线性化，然后求解线性方程组来更新目标位置的估计值，理论上可以实现对真实位置的逐步逼近。这种迭代过程，有望在一定程度上克服传统方法对初始值敏感的问题，并且通过多次迭代修正，可能提高对测量噪声的鲁棒性。我非常期待书中能够详细阐述Taylor级数在不同无源定位模型中的具体应用，例如如何将TDOA、AOA等模型与Taylor级数结合，以及如何设计高效且收敛性好的迭代算法。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在国防科技领域工作的工程师，长期以来，无源定位技术一直是我们在复杂电磁环境下进行目标态势感知和威胁评估的关键能力。对于《基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法》一书，我个人抱有极大的关注和期待。本书的书名直接点出了其核心研究内容，即利用Taylor级数迭代的方法来解决无源定位的难题。无源定位的优势在于其隐蔽性和不依赖于目标配合，这在现代军事对抗中具有至关重要的战略价值。然而，无源定位的实现并非易事，它面临着诸多挑战：首先，测量信息的获取往往受到距离衰减、多径效应、大气扰动等多种因素的影响，精度不高；其次，目标与测量站之间的几何关系是复杂的非线性函数，直接求解解析解几乎不可能，需要依赖数值计算方法；再次，对于多目标、动目标场景下的定位，计算量会急剧增加，对算法的实时性和鲁棒性提出了极高的要求。王鼎博士在该书中提出的“Taylor级数迭代”方法，在我看来，是一种非常巧妙且具有潜力的方法。Taylor级数可以将复杂的非线性函数在某一点附近近似为多项式，这为线性化方程组提供了理论基础，从而可以设计出迭代式的求解算法。通过不断的迭代逼近，理论上可以提高定位的精度，并且可能对初始值的依赖程度有所降低。这对于我们在实际应用中，特别是在战场环境下，传感器部署可能不理想，或者存在信号干扰的情况下，拥有更鲁棒的定位能力具有重要意义。我非常希望书中能详细阐述Taylor级数迭代的具体推导过程，如何将不同的无源定位测量模型（如TDOA、AOA、RSSI等）转化为Taylor级数可以处理的形式，以及在算法设计中如何考虑计算效率、收敛速度和误差分析。此外，书中对不同场景下的仿真结果和实测数据的分析，将是检验该方法在实际应用中可行性和优越性的关键。这本书的出版，无疑为我们解决当前在无源定位领域面临的技术瓶颈提供了新的视角和方法。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在航空航天领域工作的技术人员，一直关注着定位与导航技术的发展。对于《基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法》一书，我感到非常有兴趣，因为它触及了我工作领域中一个非常核心的问题。在航空航天应用中，精确且可靠的定位是任务成功的关键。虽然GPS等有源定位系统已经非常成熟，但在某些特殊场景下，例如卫星信号被遮挡、信号被干扰，或者需要进行低成本、低功耗的自主定位时，无源定位技术就显得尤为重要。无源定位的特点在于它不依赖于主动发射信号，而是通过接收目标自身的信号来完成定位，这在很多情况下能够实现更高的隐蔽性，并且对环境更加友好。然而，无源定位的实现本身就充满了挑战。测量误差、传感器的不完美、复杂的传播环境，都会给定位带来困难。传统的无源定位方法，如基于到达时间差（TDOA）或到达角度（DOA）的方法，通常需要处理复杂的非线性方程组。对于这些非线性问题，解析解往往难以获得，而数值求解又可能面临收敛性差、对初始值敏感等问题。王鼎博士提出的“Taylor级数迭代”方法，正是在这一背景下展现出其独特的价值。Taylor级数作为一种强大的数学工具，可以将复杂的非线性函数在某点附近进行局部线性化，从而为迭代求解提供理论支持。通过多步迭代，不断修正估计值，理论上可以逐步逼近目标位置。这对于提高无源定位的精度和鲁棒性，尤其是在面对不确定性和噪声时，具有非常重要的意义。我非常期待书中能够深入剖析Taylor级数在无源定位中的具体应用，包括如何将其应用于不同的测量模型，如何设计高效的迭代算法，以及如何分析算法的收敛性和误差性能。此外，如果在书中能够看到针对航空航天特定场景（如高动态目标、复杂地形环境）的仿真和验证，那将对我工作的指导意义将更为深远。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在工业界工作的工程师，我深知精准定位技术在自动化生产、智能物流以及各种监控系统中的重要性。我最近了解到王鼎博士的《基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法》一书，并对其研究方向产生了浓厚的兴趣。无源定位，相较于需要目标配合的有源定位，其最大的优势在于其隐蔽性和无需目标改造的灵活性。这使得它在许多工业应用场景下，例如对资产进行追踪，对运动目标进行非侵入式监控，或者在一些安全性要求极高的环境中，能够发挥独特的价值。然而，无源定位的实现并非易事，它面临着诸多技术难题。最突出的一点就是，目标的位置与通过传感器接收到的信号信息之间存在复杂的非线性关系。这种非线性关系使得直接求解目标位置变得异常困难，通常需要依赖复杂的数值算法。而传统的数值算法，例如基于梯度下降或牛顿法的迭代方法，往往对初始位置的猜测非常敏感，稍微偏离真实位置，就可能导致算法收敛到错误的解，或者根本无法收敛。此外，工业环境往往充斥着各种噪声和干扰，包括多径效应、传感器自身的误差、以及其他电磁信号的干扰，这些都会进一步降低定位的准确性。该书提出的“Taylor级数迭代”方法，在我看来，为解决这些难题提供了一个非常有前景的思路。Taylor级数是一种强大的数学工具，它能够将一个复杂的函数在某个点附近近似为一个多项式，从而实现局部线性化。通过将无源定位中的非线性测量模型在当前的估计位置附近进行Taylor级数展开，可以得到一个近似的线性方程组，从而可以更容易地求解出下一轮迭代的目标位置估计值。这种迭代过程，理论上能够逐步逼近真实的目标位置，并且可能对初始值的敏感性有所降低。我非常期待书中能够详细阐述如何将Taylor级数应用于不同的无源定位测量模型，例如基于信号强度（RSSI）、到达时间差（TDOA）等，以及如何设计高效且鲁棒的迭代算法。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对信号处理和定位技术有着浓厚兴趣的业余爱好者，我最近有幸接触到了《基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法》一书，尽管我尚未能深入研读全部内容，但仅仅是翻阅其目录和部分章节，就已经让我对作者王鼎在该领域的深入探索和独到见解感到由衷的钦佩。本书的标题本身就极具吸引力，它点出了核心的研究方向——无源定位，这是一个在军事、民用领域都至关重要的技术。而“Taylor级数迭代”的引入，则预示着作者并非停留在已有的成熟方法上，而是致力于探索更精确、更鲁棒的算法。无源定位相较于有源定位，其最大的挑战在于信息量的相对匮乏以及环境干扰的不确定性。传统的无源定位方法，如基于到达时间差（TDOA）、到达角度（DOA）或到达时间（TOA）的联合估计，往往需要复杂的传感器网络和精确的时间同步，而在实际应用中，这些条件往往难以完美满足。这本书的出现，恰恰为解决这些难题提供了新的思路。我尤其好奇的是，Taylor级数如何被巧妙地应用于无源定位问题中。Taylor级数是微积分中一个非常强大的工具，它能够将复杂的函数在某一点附近展开成多项式形式，这为非线性方程组的求解提供了迭代逼近的可能。在无源定位问题中，目标位置与测量信息之间通常存在复杂的非线性关系，例如，距离测量与位置坐标之间就是平方根关系。直接求解这些非线性方程组往往困难重重，容易陷入局部最优解，或者对初始估计值非常敏感。而Taylor级数展开，可以线性化这些非线性关系，从而设计出迭代求解算法，每一步迭代都基于前一步的估计值，逐步逼近真实的目标位置。这听起来就非常令人兴奋，因为它有望克服传统方法的局限性，提高定位的精度和收敛性。而且，“迭代”的字眼也暗示了算法的自适应性和对噪声的鲁棒性，迭代过程中对误差的不断修正，理论上能够抵消一部分随机噪声的影响，从而在复杂的现实环境中获得更可靠的定位结果。我非常期待能深入理解作者是如何将Taylor级数的理论优势转化为具体的无源定位算法，以及这些算法在面对真实世界的挑战时，例如传感器误差、多径效应、信号衰减等，能够展现出怎样的性能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚踏入信号处理领域的研究生，我在选择课题时，对于无源定位这一方向充满了好奇与挑战的期待。在导师的推荐下，我了解到了王鼎博士的《基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法》一书。仅仅从书名就可以感受到其研究的深度和理论的严谨性。“无源定位”本身就是一个极具吸引力的研究领域，它意味着在不依赖主动信号发射的情况下，通过接收到的信号来确定目标的位置，这在很多场景下具有不可替代的优势，例如军事侦察、被动目标跟踪，甚至是在一些特殊的民用领域，比如对环境敏感的生物监测等。传统的无源定位方法，往往需要精确的传感器网络和同步系统，而这些在实际部署中可能面临巨大的挑战，增加了成本和复杂性。因此，能够摆脱对有源信号的依赖，实现更灵活、更隐蔽的定位，一直是学术界和工业界追求的目标。而“Taylor级数迭代”的引入，则让我眼前一亮。Taylor级数在数学上是将一个复杂函数在某点附近用多项式逼近的强大工具，在解决非线性问题时，它为迭代求解提供了理论基础。在无源定位问题中，目标位置与接收信号的测量值（如到达时间差、信号强度等）之间往往存在复杂的非线性关系。如何有效地求解这些非线性方程组，是无源定位算法设计的核心难点。利用Taylor级数进行迭代，可以逐步线性化非线性方程，从而实现对目标位置的迭代估计。这种方法相比于传统的全局优化方法，可能具有更好的收敛性和对初始值的鲁棒性，尤其是在目标位置不确定或者测量噪声较大的情况下，迭代的修正过程能够逐步提高估计的精度。我非常期待书中能够详细阐述如何将Taylor级数应用于不同的无源定位场景，例如TDOA、DOA等，以及如何设计高效的迭代算法，包括收敛条件的分析、初始值的选择策略，以及如何处理测量噪声和模型误差等实际问题。同时，我也对书中可能提到的算法性能评估方法和仿真实验结果感到好奇，它们将是检验理论有效性的重要依据。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对现代信息技术，特别是导航定位技术，充满好奇的科技爱好者。最近，我在网络上看到了关于王鼎博士的《基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法》一书的信息，这本书的标题立刻引起了我的兴趣。我一直对“定位”这个概念很着迷，而“无源定位”更是充满了神秘感，因为它意味着我们可以在不主动发射信号的情况下，就能知道目标在哪里。这在很多科幻电影中都有出现，现实中也肯定有着重要的应用。比如，在一些特殊情况下，我们可能无法直接与目标进行通信，或者为了保持隐蔽，就需要依赖无源定位技术。但是，我知道无源定位并不容易实现，因为我们获得的信息往往是间接的，而且信号本身可能已经被干扰或者衰减得很厉害。书名中提到的“Taylor级数迭代”更是让我感到好奇。Taylor级数是一个我在数学课上学过的概念，它能够将复杂的函数在某个点附近用简单的多项式来近似。而“迭代”则意味着这是一个不断逼近的过程。我猜测，这本书可能就是讲述如何利用Taylor级数这个数学工具，将无源定位中那些复杂的、非线性的计算过程，一步一步地进行近似和求解，从而最终得到一个比较准确的目标位置。我特别想知道，作者是如何将这个数学理论巧妙地应用到实际的定位问题中的。比如，它如何处理测量误差？它在面对多个目标或者移动的目标时，效果又如何？这本书是否会提供一些生动形象的例子或者图示，帮助像我这样的普通读者来理解这些深奥的理论？我非常期待能够通过阅读这本书，不仅能够理解无源定位的基本原理，更能够深入地了解到Taylor级数迭代在其中的关键作用，以及这项技术在未来的发展潜力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新兴技术充满探索欲的程序员，一直以来都对人工智能、大数据以及它们在实际应用中的结合非常感兴趣。近期，我在关注一些关于位置服务和目标跟踪的技术动态时，偶然发现了王鼎博士的《基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法》一书。这本书的书名本身就非常吸引人，因为它直接指向了“无源定位”这个充满挑战但又极具潜力的技术领域。无源定位，顾名思义，就是不依赖目标主动发出信号来确定其位置，而是通过接收目标本身发出的信号来实现。这在很多领域都有着不可替代的优势，比如物联网设备的安全追踪、智能交通系统中的车辆定位、甚至是在某些军事和情报侦察任务中，其隐蔽性和不干扰性是至关重要的。然而，无源定位的实现绝非易事，核心的难点在于如何从有限的、往往带有噪声的测量数据中，精确地推断出目标的位置。这背后涉及到复杂的数学模型，通常是高度非线性的。传统的求解方法，例如基于最小化误差平方和的优化算法，虽然在很多情况下有效，但往往对初始值敏感，且在面对大规模数据或复杂场景时，计算效率可能不高。而书中提到的“Taylor级数迭代”方法，则为解决这些问题提供了一种全新的思路。Taylor级数可以将一个复杂的非线性函数在某个点附近进行近似，从而将非线性问题转化为一系列的线性问题，通过迭代的方式逐步逼近真实解。这对于提高算法的鲁棒性、计算效率以及对初始值的依赖程度，都可能带来显著的改善。我非常期待书中能够深入阐述Taylor级数在不同无源定位模型（如TDOA、DOA、RSS等）中的具体应用，以及如何设计高效的迭代算法，并提供相关的性能分析和仿真验证。这本书的出版，无疑为我们解决无源定位领域的关键技术难题提供了一个重要的理论支撑和技术方向。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的雷达技术爱好者，长期以来，对目标探测与定位技术有着近乎痴迷的热情。最近，我偶然发现了王鼎博士的《基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法》一书，书名中的“无源定位”和“Taylor级数迭代”立刻抓住了我的眼球。无源定位，意味着我们可以在不暴露自身、不干扰目标的情况下，获取目标的位置信息，这在很多场景下具有战略意义。例如，在情报侦察、电子战环境中，能够精确锁定敌方目标的位置，将极大地提升作战效能。然而，无源定位的最大难点在于信息的局限性和测量的复杂性。由于我们是被动接收信号，可用的测量信息往往比有源定位要少，且容易受到各种干扰，如信号衰减、多径效应、以及时钟不同步等。更关键的是，目标位置与我们接收到的测量值（如信号到达时间差、信号到达角度等）之间的关系，往往是高度非线性的。直接求解这些非线性方程组，在理论上和实践上都充满了挑战。传统的解析方法难以适用，而数值求解方法，如牛顿法，又常常对初始值要求极高，一旦初始值选取不当，算法就可能发散，甚至出现“灾难性失配”。因此，寻找一种更鲁棒、更精确的定位方法，一直是该领域的研究热点。王鼎博士提出的“Taylor级数迭代”方法，在我看来，是一种非常巧妙的解决方案。Taylor级数能够将复杂的非线性函数在某一点附近近似为一个多项式，这为迭代求解非线性方程组提供了一个新的视角。通过在每次迭代中利用Taylor级数对目标位置与测量量之间的非线性关系进行线性化，然后求解得到的线性系统来更新目标位置的估计，理论上可以逐步逼近真实的目标位置。这种迭代过程，有望能够处理更复杂的情况，并且可能对初始值的依赖程度有所降低。我非常期待书中能够详细阐述Taylor级数在不同无源定位模型中的具体实现，包括如何处理各种测量误差，如何保证算法的收敛性，以及在实际应用中可能遇到的挑战和相应的解决方案。