基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法

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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
  • 误差分析
  • 无线通信
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  • 优化算法
  • 数学建模
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店铺: 炫丽之舞图书专营店
出版社: 电子工业出版社
ISBN:9787121284809
商品编码:29866048585
包装:平装
出版时间:2016-04-01

具体描述

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


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



《无源定位技术前沿:原理、挑战与创新》 内容梗概: 本书深入探讨了无源定位技术的核心原理、面临的关键挑战以及前沿的创新解决方案。无源定位,作为一种不依赖主动发射信号来确定目标位置的测量技术,在军事侦察、电子对抗、搜救行动、无线通信网络管理以及物联网设备追踪等领域具有广泛而重要的应用前景。与有源定位(如GPS)不同,无源定位系统通常利用目标自身发出的电磁辐射(如雷达回波、通信信号、电子设备辐射等)或环境中已有的信号(如广播电视信号、Wi-Fi信号等)进行定位,这使得它在隐蔽性、低功耗以及对抗主动干扰方面具有显著优势。 本书首先系统性地梳理了无源定位的基本理论框架,包括信号传播模型、测量模型以及定位算法的基本思想。我们将重点分析不同类型的无源定位技术,例如基于到达时间差(TDOA)、到达角度(AOA)、到达时间(TOA)、频率差(FOD)以及信号强度(RSSI)等测量量的定位方法。对于每种方法,我们将详细阐述其物理原理、数学模型、适用场景以及固有的局限性。例如,TDOA方法依赖于不同传感器接收到同一信号的到达时间差来构建双曲线,其精度受限于时间测量精度和传播路径的不确定性;AOA方法通过测量信号到达不同传感器的角度来构建角度测量线,其精度受到传感器阵列配置和角度测量误差的影响。 其次,本书将重点剖析无源定位技术在实际应用中遇到的核心挑战。这些挑战是推动该领域不断创新的重要驱动力。我们首先关注信号的复杂性,包括信号的稀疏性、低信噪比、信号的畸变与多径效应、信号的跳变与非平稳性等。这些信号特性极大地增加了从观测数据中提取有效定位信息难度。例如,在低信噪比环境下,信号特征可能被噪声严重淹盖,使得准确测量TDOA或AOA变得困难;多径效应会导致信号经过多条路径到达接收端,产生信号的反射、衍射和散射,这会引入额外的传播延迟和角度偏差,从而严重影响定位精度。 其次,我们将深入探讨环境因素的影响。地理环境中的遮挡、反射、吸收等都会对信号的传播路径产生复杂的影响,引入不确定性。特别是城市峡谷、室内环境以及地下空间等复杂场景,多径效应和信号衰减尤为严重。此外,目标自身的运动状态,包括其速度、加速度以及可能的姿态变化,也为实时无源定位带来了巨大挑战。快速移动的目标会使得测量值快速变化,需要更快的算法处理速度和更鲁棒的定位模型。 最后,本书将聚焦于无源定位领域的最新研究进展和创新方向。我们将介绍一系列前沿的理论和方法,旨在克服上述挑战,提升定位性能。 创新方法方面: 机器学习与深度学习的应用: 我们将详细阐述如何利用机器学习和深度学习技术,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及注意力机制等,来处理复杂信号、学习信号特征、提取定位信息以及建模环境影响。这些方法在处理非线性、高维度数据方面表现出强大的能力,能够有效提升在低信噪比、强多径等恶劣条件下的定位精度和鲁棒性。我们将展示如何通过训练大量的样本数据,让模型能够自适应地学习信号的复杂模式,并从中提取出可靠的定位线索。 传感器网络优化与协同定位: 针对传感器布局不佳和信息冗余问题,本书将探讨如何通过优化传感器网络的设计,如自适应部署、移动传感器协同等,来最大化定位覆盖范围和精度。此外,我们将介绍分布式无源定位技术,在这种技术中,多个传感器协同工作,共享测量信息,通过网络优化算法来融合来自不同传感器的局部测量结果,实现全局最优的定位。协同定位不仅可以提高定位精度,还能增强系统的鲁棒性,例如,当部分传感器失效时,系统仍能通过剩余传感器进行定位。 新型测量量与融合技术: 除了传统的TDOA、AOA等测量量,本书还将介绍一些新兴的测量量,如相位差(PDOA)、多普勒频移(FD)等,以及如何将不同类型的测量量进行有效融合,以期获得更丰富、更鲁棒的定位信息。测量量的融合可以互补不同测量量的优势,克服单一测量量的局限性,从而实现更高的定位精度。例如,融合TDOA和AOA测量量可以同时利用时间和空间信息,提高定位的确定性。 信号处理与特征增强技术: 我们将深入探讨先进的信号处理技术,如稀疏表示、压缩感知、滤波算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波)以及信号重建与增强方法,以提高信号质量,提取更具代表性的定位特征。这些技术能够有效地从噪声干扰和信号失真中提取出有用的信息,为后续的定位算法提供高质量的输入。 面向特定场景的无源定位: 本书还将关注一些具有代表性的应用场景,如室内无源定位、水下无源定位、无人机协同无源定位等,并探讨针对这些场景特点而设计的特定理论和方法。例如,在室内环境中,我们可能需要利用Wi-Fi、蓝牙等信号,并结合室内地图信息;在水下环境中,声波是主要的传播媒介,需要基于声学传播模型进行定位。 本书的特点: 本书在理论阐述上力求严谨,在技术介绍上紧跟前沿。我们避免了对具体算法的过度数学推导,而是侧重于揭示其核心思想、优势与劣势,以及在实际问题中的应用潜力。本书旨在为从事无源定位技术研究、开发和应用的研究人员、工程师以及相关专业学生提供一个全面、深入且富有启发性的参考。通过阅读本书,读者将能够深刻理解无源定位技术的现状与未来发展趋势,并能够将所学知识应用于解决实际的定位难题。 适用读者: 从事通信、电子、导航、控制、计算机科学等领域的研究人员和工程师。 对无源定位技术感兴趣的研究生及高年级本科生。 希望了解无源定位技术在军事、民用领域应用的专业人士。 本书将为无源定位领域的研究者提供一个坚实的理论基础和创新的技术视野,推动该技术在更广泛的领域实现突破性应用。

用户评价

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当我看到《基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法》这个书名时,我立刻被它所蕴含的学术深度和工程应用前景所吸引。无源定位,作为一种能够侦测和定位目标而无需自身发射信号的技术,在现代信息战、情报收集以及公共安全等领域具有不可替代的价值。而Taylor级数,作为一种强大的数学工具,以其逼近复杂函数的能力而闻名。将这两者结合,无疑为无源定位的研究提供了一个新的视角和一套新的解决方案。我非常好奇,作者是如何运用Taylor级数来分析和建模无源定位中的信号传播、测量误差等复杂因素,并在此基础上发展出高效的迭代算法。迭代的过程,是否意味着能够逐步精确地估计目标的位置,克服传统方法在某些条件下的局限性?我特别期待书中能够详细阐述Taylor级数展开的阶数对定位精度的影响,以及如何在实际应用中选择最优的展开阶数。此外,书中对算法收敛性和鲁棒性的分析,以及在不同信噪比和多径环境下,该方法的表现如何,都将是令我高度关注的方面。如果书中能够提供一些在特定场景下的理论推导和仿真结果,甚至是一些实际应用的初步探讨,那将极大地增强其理论和实践意义。

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这本书的书名,"基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法",给我的第一印象是它的专业性和深度。我一直认为,将数学工具与实际工程问题相结合,是推动技术进步的重要驱动力。无源定位,作为一个至关重要的研究方向,在现代社会中扮演着越来越重要的角色。而Taylor级数,作为一种强大的数学分析工具,在近似函数、求解微分方程等方面有着广泛的应用。这本书的标题恰恰是将这两者有机地联系起来,这让我对它充满了极大的好奇。我非常想知道,作者是如何运用Taylor级数来构建无源定位的数学模型,以及如何通过迭代的方式来求解这些模型。它是否能够有效地处理测量误差、信号衰减等实际问题?迭代过程的收敛性和稳定性又是如何保证的?我期待书中能够详细阐述Taylor级数展开的阶数对定位精度的影响,以及在不同噪声环境下,如何选择最优的展开阶数。如果书中还能包含一些在特定场景下的应用案例,例如在城市复杂环境中,或者在水下等特殊环境下,基于Taylor级数迭代的无源定位方法的表现,那就更令人期待了。这本书的出现,无疑为无源定位的研究提供了新的理论框架和技术手段。

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拿到这本书,首先让我印象深刻的是它对“无源定位”这一概念的深度挖掘。我之前对无源定位的理解可能还停留在比较浅显的层面,认为它仅仅是指利用接收到的信号来确定目标位置,而忽略了其背后复杂的理论支撑和工程挑战。这本书的标题,尤其是“理论与方法”这几个字,让我意识到这不仅仅是一本介绍性读物,而是一本深入探讨核心科学问题的专著。我迫切地想知道,作者是如何将抽象的Taylor级数这种数学工具,巧妙地融入到无源定位的数学模型和算法设计中的。它是否能够克服传统定位方法在某些极端条件下的局限性?例如,在信号稀疏、测量误差较大的情况下,Taylor级数迭代能否提供更稳定、更精确的定位结果?我脑海中浮现出无数种可能性:也许是利用Taylor级数对目标信号进行建模,然后通过迭代优化来逼近真实位置;又或许是利用其泰勒展开的特性,将复杂的非线性定位方程线性化,从而简化求解过程。这本书的价值,我认为不仅在于它能够提供一套新的定位算法,更在于它能够启发我们对定位问题本质的理解,以及对数学工具在解决实际工程问题中的应用能力的提升。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师,一步步地引导我深入理解无源定位的奥秘,并让我对如何利用先进的数学方法解决工程难题充满信心。

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标题“基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法”勾勒出了一幅引人入胜的研究图景。我一直对定位技术在各个领域(如物联网、自动驾驶、搜救等)的应用及其背后所依赖的理论基础抱有浓厚的兴趣。而“无源定位”本身就是一个挑战,意味着我们无法主动发射信号来帮助定位,只能被动地接收和分析信息,这无疑增加了定位的难度。将Taylor级数这一在数学分析中极其重要的工具应用于无源定位,让我充满了期待。我设想,书中会详细介绍如何利用Taylor级数对复杂的测量方程进行线性化近似,从而简化定位问题的求解过程。迭代的思想也让我联想到了一些优化算法,也许是通过反复逼近,逐步精炼出目标位置的估计值。我好奇的是,Taylor级数在其中扮演的角色是多么关键?它是否能够有效地处理非线性关系,或者在存在测量噪声时提供鲁棒的估计?我非常希望这本书能够深入探讨不同阶数的Taylor展开对最终定位结果的影响,以及如何在精度和计算复杂度之间取得平衡。此外,书中如果能提供一些在实际应用场景中的案例分析,例如在室内定位、军事侦察或者海上搜救等特定环境下,Taylor级数迭代方法的优越性,那将极大地增强我对这本书的理解和认同感。

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“基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法”这个书名,瞬间抓住了我对科学技术融合的兴趣点。我一直认为,将看似抽象的数学工具巧妙地应用于解决具体的工程问题,是科技创新的核心所在。无源定位,作为一项在军事、航空航天、通信等领域都扮演着关键角色的技术,其精度和鲁棒性至关重要。而Taylor级数,作为一种经典的数学分析工具,其强大的近似能力和收敛性,总是让我觉得它在处理复杂问题时大有可为。这本书的标题,直接点明了它将Taylor级数作为核心工具,来解决无源定位的理论和方法问题,这让我充满了阅读的动力。我迫切地想知道,作者是如何将Taylor级数的展开式融入到无源定位的数学模型中,从而简化求解过程。迭代算法的设计,又将如何保证定位的准确性和收敛性?尤其是在真实场景中,信号传播的非线性、测量噪声的干扰等复杂因素,Taylor级数迭代方法能否提供比传统方法更优越的性能?我期待书中能够深入分析不同阶数的Taylor展开在不同场景下的优劣,以及如何根据实际需求来优化算法参数。如果书中能够提供一些实际应用的案例,例如在某些具有挑战性的定位场景下,这本书所介绍的方法是如何发挥作用的,那将非常有启发性。

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这本书的书名, “基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法”,直接点燃了我对精密测量和信号处理领域研究的热情。无源定位,一个在军事侦察、通信导航、物联网等领域都占据核心地位的技术,其发展往往依赖于先进的理论支撑和创新的算法设计。而Taylor级数,作为微积分中最基础也是最强大的工具之一,其在函数逼近、方程求解等方面的独特能力,总是让人联想到它在解决复杂数学问题时的潜力。将Taylor级数应用于无源定位,这本身就是一个非常吸引人的切入点。我迫切地想知道,作者是如何将抽象的Taylor级数展开式,巧妙地转化为对无源定位中复杂的测量模型和目标函数进行描述和优化的工具。迭代的“方法”二字,也暗示了书中会涉及一系列精巧的算法设计,如何通过逐步逼近的方式,来获得高精度的定位结果。我特别关注的是,书中是否会深入探讨Taylor级数展开的阶数选择对定位精度和计算效率的影响,以及在面临实际测量误差和环境噪声时,这种方法能否表现出足够的鲁棒性。如果书中能够提供一些具体的仿真案例,或者甚至是一些实验结果的分析,来直观地展示Taylor级数迭代在无源定位中的优势,那将极大地增强这本书的价值。

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当看到“基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法”这本书的书名时,我的第一反应是它的专业性以及潜在的应用价值。我一直对物理和数学在实际工程问题中的应用情有独钟,尤其是那些能够解决现实世界挑战的技术。无源定位,顾名思义,是一种在不主动发射信号的情况下,通过接收信号来确定目标位置的技术,这在很多领域都具有重要的意义,比如电子侦察、通信导航等。而Taylor级数,作为一种强大的数学分析工具,其在函数近似、方程求解等方面有着广泛的应用。这本书的标题将这两者结合,让我对它充满了好奇。我非常想了解,作者是如何运用Taylor级数的数学原理,来构建无源定位的理论模型,并推导出具体的求解方法。迭代的过程,是否意味着需要通过反复计算来逐步逼近真实位置?在高噪声、信号衰减等复杂环境下,Taylor级数迭代的方法是否能提供比传统方法更精确、更鲁棒的定位结果?我期待书中能够详细阐述不同阶数的Taylor展开对定位精度的影响,以及如何选择最优的展开阶数来平衡精度和计算复杂度。如果书中还能提供一些实际案例的分析,说明该方法在不同场景下的应用效果,那就更具参考价值了。

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当我看到“基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法”这个书名时,我的大脑立刻开始运转,设想着这本书可能包含的精彩内容。我对“无源定位”这一概念一直抱有浓厚的兴趣,因为它意味着在不主动干扰目标的情况下,仅仅依靠接收到的信号来推断目标的位置,这本身就充满了挑战性和技术含量。而“Taylor级数迭代”,这两个词组合在一起,更是勾起了我的学术好奇心。我猜想,书中会详细阐述如何利用Taylor级数对复杂的非线性定位模型进行近似,从而将问题转化为更容易处理的线性或近似线性问题。迭代的过程,很可能是一种精炼和优化的过程,通过反复计算,逐步逼近真实的目标位置。我特别关注的是,Taylor级数展开的阶数选择会如何影响定位的精度和计算效率。在高噪声或信号特征不明显的情况下,如何利用Taylor级数来提高定位的鲁棒性?书中是否会提供一些关于迭代算法的收敛性分析,以及如何选择合适的初始条件和停止准则?我期待这本书能够像一本宝藏,为我揭示无源定位领域中那些深奥的理论原理,并提供一套切实可行的算法和方法。它应该能够指导我如何将抽象的数学理论转化为实际的工程应用,解决现实世界中的定位难题。

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这本书的封面设计就透着一股严谨和学术的气息,深深吸引了我。我一直对物理学中的近似方法非常感兴趣,特别是那些能够简化复杂问题的数学工具,而Taylor级数无疑是其中的佼佼者。这本书的标题“基于Taylor级数迭代的无源定位理论与方法”精准地指出了它的核心内容,这让我对它充满了期待。无源定位,这是一个在军事、导航、通信等众多领域都具有极其重要意义的研究方向,而如何利用Taylor级数这种强大的数学工具来解决无源定位中的理论瓶颈和实际难题,更是让我好奇不已。我设想,书中一定会详细阐述Taylor级数在构建定位模型、推导解析解、优化迭代算法等方面的具体应用。也许会涉及到不同阶数的Taylor展开对定位精度的影响,以及如何权衡计算复杂度和精度要求。更进一步,我猜想书中还会深入探讨无源定位在不同场景下的挑战,比如多径效应、噪声干扰、信号衰减等,以及Taylor级数迭代方法如何在这些复杂环境下展现出其鲁棒性和有效性。读到这样的书,我不仅仅是希望获得知识,更是希望能够激发我自己在相关领域进行更深入研究的灵感。它应该能够提供一套系统化的理论框架,帮助我理解无源定位问题的本质,并掌握一套行之有效的求解方法。我尤其期待书中能够包含一些实际案例的分析,通过具体的仿真或者实验数据来验证理论的有效性,这样可以让我更直观地感受到Taylor级数迭代在无源定位中的强大力量。同时,我也希望这本书能够为初学者提供一个良好的入门途径,通过清晰的讲解和逐步深入的分析,引导他们掌握这项重要的技术。

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这本书的书名本身就充满了吸引力,它将“Taylor级数”和“无源定位”这两个看似有些距离的概念巧妙地结合在一起,让我立刻产生了一种想要一探究竟的冲动。我一直认为,将深奥的数学理论转化为解决实际问题的有效工具,是科学研究的重要体现,而这本书恰恰做到了这一点。我非常好奇,作者是如何一步步地构建起“基于Taylor级数迭代的无源定位”的理论体系的。它是否会从基本的无源定位模型出发,然后系统地介绍Taylor级数在其中的应用,例如如何利用泰勒展开来近似复杂的函数,从而简化定位方程的求解?迭代的过程又是如何设计的?它是否会涉及到收敛性分析,以及如何选择合适的初始值和迭代步长来保证算法的稳定性和效率?我特别期待书中能够详细阐述Taylor级数展开的阶数对定位精度的影响,以及在不同噪声和干扰环境下,不同阶数展开的适用性。如果书中还能探讨一些更具挑战性的无源定位场景,比如在复杂电磁环境下,或者在目标运动速度极快的情况下,Taylor级数迭代方法能否展现出其独特的优势,那就更具价值了。这本书的出版,无疑为无源定位领域的研究提供了一个新的视角和一种新的方法论,我深信它能够激发更多的创新性研究。

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