运动多站无源定位技术 [Passive Location of Multiple Moving Observers] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘永坚，贾兴江，周一宇 著

图书标签:

• 运动定位
• 多站定位
• 无源定位
• 室内定位
• 无线通信
• 信号处理
• 跟踪算法
• 传感器网络
• 定位技术
• 移动观察者

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118100518

版次：1

商品编码：11681963

包装：精装

外文名称：Passive Location of Multiple Moving Observers

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：191

字数：285000

正文语种：中文

内容简介

　　《运动多站无源定位技术》是一本系统介绍运动多站无源定位原理与技术的专著，比较全面地涵盖了运动多站无源定位中涉及的主要方面，《运动多站无源定位技术》共分为9章：第1章概述了运动多站无源定位技术；第2章介绍了运动多站无源定位体制及精度分析方法；第3章阐述了运动多站布站优化方法；第4章、第5章分别介绍了时差与频差联合估计、时差与时间多普勒差联合估计；第6章、第7章分别讨论了运动多站无源定位算法、系统误差校正技术；第8章给出了运动多站无源定位系统初步设想及典型应用；第9章展望了运动多站无源定位的发展方向。

目录

第1章 运动多站无源定位技术概论
1.1 引言
1.2 多站无源定位需求分析
1.3 多站无源定位系统发展现状
1.4 运动多站无源定位技术现状
1.4.1 多站无源定位体制
1.4.2 定位精度分析
1.4.3 布站优化技术
1.4.4 观测量估计技术
1.4.5 辐射源定位解算技术
1.4.6 误差校正技术

第2章 运动多站无源定位体制及精度分析
2.1 定位体制
2.2 存在导航参数误差时的定位精度分析
2.2.1 无约束条件下的定位精度分析
2.2.2 等式约束条件下的定位精度分析
2.2.3 典型观测量的梯度
2.3 三机多普勒差定位精度分析

第3章 运动多站布站优化方法
3.1 三机布站优化模型
3.1.1 三机位置约束条件
3.1.2 布站优化的目标函数
3.2 差分进化算法
3.3 数值分析

第4章 时差与频差联合估计
4.1 时差与频差联合估计原理及方法
4.1.1 观测站侦收信号模型
4.1.2 互模糊函数法及其性能
4.1.3 互模糊函数快速计算方法
4.1.4 基于互模糊函数的时差与频差联合估计算法
4.2 窄带脉冲串信号时差与频差联合估计
4.2.1 脉冲串信号的特点及时差频差估计思路
4.2.2 基于统计直方图及时差序列法的两级引导
4.2.3 基于改进互模糊函数法的时差与频差联合估计
4.3 窄带脉冲串信号时差／频差解模糊
4.3.1 基于非模糊量定位反演的解模糊方法
4.3.2 基于多假设检验的解模糊方法

第5章 时差与时间多普勒差联合估计
5.1 问题描述
5.2 频域累积互模糊函数
5.3 宽带脉冲串信号时差与多普勒差联合估计
5.3.1 频域累积互模糊函数法
5.3.2 分离估计法
5.3.3 仿真分析

第6章 运动多站无源定位算法
6.1 多站角度与多普勒差联合定位解析算法
6.1.1 问题描述
6.1.2 两步线性加权最小二乘解析定位算法
6.1.3 基于无源测距原理的解析定位算法
6.2 多站多普勒差联合定位解析算法
6.2.1 定位模型
6.2.2 角度多假设一迭代修正法
6.2.3 仿真分析
6.3 多站时差序列定位解析算法
6.3.1 问题描述
6.3.2 解析定位算法
6.4 多站角度序列定位解析算法
6.4.1 短时到达角序列模型
6.4.2 到达角序列压缩
6.5 定位体制转换方法
6.5.1 基于虚拟阵元的定位体制转换方法
6.5.2 基于虚拟测角的定位体制转换方法

第7章 系统误差校正技术
7.1 问题描述
7.2 基于多次观测信息融合的校正技术
7.2.1 基于多次观测信息融合的校正原理
7.2.2 多次观测信息融合条件下的QIXSO-GNI算法
7.2.3 基于克拉美罗限的校正性能分析
7.2.4 算例分析
7.3 基于多辐射源观测信息融合的校正技术
7.3.1 基于多辐射源观测信息融合的校正原理
7.3.2 多辐射源观测信息融合条件下的QPSO-GNI算法
7.3.3 基于克拉美罗限的校正性能分析
7.3.4 算例分析
7.4 基于数据链路的时频基准同步及导航校正技术
7.4.1 时间、频率同步方法
7.4.2 导航误差校正方法

第8章 运动多站无源定位系统初步设想及典型应用
8.1 系统组成
8.2 基于数据链路的组网方法
8.3 运动多站无源定位流程
8.4 典型运用分析
8.4.1 运动多站无源定位在卫星平台上的应用
8.4.2 运动多站无源定位在机载平台上的应用

第9章 运动多站无源定位发展展望
参考文献

前言/序言

《运动多站无源定位技术》 内容梗概 本书深入探讨了运动多站无源定位技术这一核心领域，旨在为读者提供一个全面、系统且具有前瞻性的知识体系。本书聚焦于如何利用部署在不同位置的多个无源传感器（例如，接收站、监听点）来精确地确定一个或多个运动目标（例如，飞机、舰船、无人机）的位置。整个定位过程不依赖于目标主动发射信号，而是通过接收目标自身产生的环境信号（如发动机噪音、雷达回波散射等），并结合传感器间的时差、角差等信息进行解算。 本书的研究基础是多站传感器网络与运动目标定位的交叉领域，其核心在于处理和分析来自不同传感器接收到的信号。这些信号通常是低信噪比、非协作且具有未知特性的。因此，本书将重点介绍如何从噪声中提取有效信息，如何建立精确的信号传播模型，以及如何设计高效的估计算法来应对复杂多变的运动场景和传感器环境。 核心技术与方法 本书详细阐述了运动多站无源定位的几个关键技术环节： 1. 信号传播模型与测量原理： 到达时间差（TDOA）： 介绍如何利用不同传感器接收到目标信号的到达时间差来构建定位方程。重点分析信号在不同介质中的传播速度、路径效应以及时钟同步的挑战。 到达角度（AOA）： 讲解如何通过传感器阵列（或单个方向性天线）测量目标信号的到达角度，并将角度信息与TDOA结合，实现更精确的定位。 频率差（FDOA）： 探讨当目标或传感器存在相对运动时，多普勒效应引起的信号频率变化，以及如何利用频率差来辅助定位，尤其是在目标速度较大的情况下。 信号特征提取： 深入研究从复杂的背景噪声中提取目标信号的有效特征，包括脉冲信号的识别、连续信号的匹配滤波、信号的能量聚类等方法。 2. 传感器网络设计与布局： 网络拓扑结构： 分析不同传感器网络布局（如线阵、面阵、随机分布）对定位精度的影响，并提出优化布局的策略，以最小化定位误差。 传感器协同： 探讨如何实现多个传感器之间的协同工作，共享测量数据，以及如何处理传感器故障或数据丢失的情况。 时空基线设计： 分析传感器之间的空间距离（基线）和时间同步精度对定位性能的关键作用，并给出设计建议。 3. 定位算法与估计算法： 解析解法： 介绍基于几何关系（如双曲线、三维空间交点）的解析解法，分析其优缺点以及适用场景。 迭代优化算法： 详细阐述基于最小二乘法、最大似然法、贝叶斯推理等迭代优化算法，它们能够在复杂场景下提供更鲁棒和精确的定位结果。例如，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）在跟踪运动目标和融合多源数据方面发挥着重要作用。 机器学习与深度学习方法： 引入近年来发展迅速的机器学习和深度学习技术在无源定位中的应用，如利用神经网络进行信号识别、特征提取、甚至直接预测目标位置，特别是在处理非线性、非高斯噪声等复杂问题时展现出强大潜力。 鲁棒性与抗干扰： 重点研究在存在测量噪声、杂波、欺骗信号等干扰因素下的定位鲁棒性问题，并提出相应的抗干扰技术，如数据关联算法、稳健估计方法等。 4. 运动目标特性建模与跟踪： 运动模型： 针对不同类型的运动目标，建立合适的运动模型（如匀速直线运动、匀速圆周运动、机动飞行模型等），并分析模型误差对定位精度的影响。 目标状态估计： 结合目标运动模型和传感器测量数据，利用滤波器（如卡尔曼滤波）对目标的位置、速度、加速度等状态进行实时估计和预测。 多目标跟踪： 讨论如何同时跟踪多个运动目标，处理目标间的混淆和分离问题，包括数据关联（如最近邻法、JPDA、GM-PHD滤波等）和目标唯一性识别。 应用领域 本书所述的运动多站无源定位技术具有广泛的应用前景，包括但不限于： 国防军事： 侦测和跟踪敌方飞机、舰船、导弹、无人机等，提供战场态势感知。 航空航天： 监测和定位低成本无人机、小型飞行器，用于空中交通管理或安全监控。 搜救与应急： 在灾难发生时，快速定位失联人员或设备，例如海上搜救、山区搜救。 环境监测： 跟踪和监测野生动物迁徙路线，或监测污染源的扩散。 智能交通： 配合交通管理系统，实现对车辆的无源跟踪与定位。 工业自动化： 在大型仓库或工厂环境中，对移动机器人或设备进行定位。 本书特色 理论与实践相结合： 本书不仅深入讲解了相关的理论基础和数学模型，还提供了大量的仿真算例和实际应用场景分析，帮助读者理解技术的实际落地。 内容全面且深入： 涵盖了从基础的测量原理到前沿的深度学习算法，力求为读者提供一个完整的技术图谱。 循序渐进的教学方式： 结构清晰，逻辑严谨，适合不同背景的读者进行学习，从入门到精通。 面向未来的展望： 积极探讨了该技术在未来发展中的潜在方向和挑战，如智能化、自主化、以及与新兴技术的融合。 目标读者 本书适用于对运动多站无源定位技术感兴趣的研究生、博士生、科研人员、工程师，以及相关领域的从业者。特别适合在雷达、声纳、电子侦察、信号处理、控制理论、人工智能等领域工作的专业人士。 结论 《运动多站无源定位技术》一书，将引领读者深入探索如何利用分散式的无源传感器网络，在不干扰目标主动通信的前提下，精准地掌握运动目标的行踪。本书不仅梳理了该领域的核心理论和算法，更着眼于未来的技术发展和多元化应用，是理解和掌握这一关键技术不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿到这本书时，对“运动多站无源定位技术”这个标题感到一丝陌生，但“无源定位”这几个字立刻勾起了我的好奇心。我一直在关注那些能够“被动”获取信息的技术，因为它们往往在不干扰目标的情况下，提供最纯粹的数据。想象一下，在森林里，我们想知道一群动物的活动范围，如果需要给它们佩戴追踪器，那将多么困难且不人道。而如果有一种技术，能够仅仅通过捕捉它们移动时发出的微弱声音、改变的空气流动，或者对周围环境光线的细微影响，就能精确描绘出它们的行踪，那将是多么令人振奋的突破！这本书的书名暗示了这一点——它不需要目标主动“说话”，就能知道它在哪里。我更看重的是“多站”这个词，这让我联想到协同工作，就像一群侦探，虽然各自看到的线索不同，但通过信息共享和分析，最终能够还原出事件的全貌。我期待书中能够详细介绍不同“站”的设计理念，它们是如何分布才能达到最佳的观测效果？它们之间是如何建立联系，共享信息，并最终将各自的“碎片化”信息整合成一个完整的“运动轨迹”？我甚至在想，这种技术是否可以应用于城市交通管理，比如在没有GPS信号的地下停车场，通过分析车辆引擎的声音，就能实现精准导航？或者是在考古勘探中，通过分析地面震动的微小差异，来定位隐藏在地下的古迹？这本书，在我看来，是一把解锁未知信息世界的钥匙，让我迫切想要了解它如何运作，以及它还能被应用到哪些我从未设想过的领域。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的标题深深吸引，尤其是“无源定位”这四个字，它立刻勾勒出一种神秘而强大的技术形象。我一直对那些能够“感知”而无需“干预”的技术抱有浓厚的兴趣。这让我想到了科幻电影里，那些特工能够通过监听环境中的细微声响，就能追踪到目标的身影，而这一切都是在目标毫不知情的情况下完成的。这本书的标题，仿佛就是对这种场景的技术解析。我期待书中能够深入探讨实现“无源”定位的理论基石，是基于声学原理，利用目标运动产生的微弱声波变化？还是光学原理，捕捉目标对光线的散射或遮挡？亦或是更复杂的电磁信号分析？“运动多站”的组合则进一步提升了我的期待值。这意味着并非单一视角，而是多个观测点协同工作，这必然能带来更高的定位精度和更强的鲁棒性。我设想，书中会详细阐述如何设置这些“多站”，它们的数量、布局以及它们之间的信息融合机制。我尤其好奇，在复杂多变的环境中，如何克服噪声干扰、信号衰减等问题，保证定位的准确性？我想到，这本书或许会介绍一些先进的算法，比如卡尔曼滤波、粒子滤波，或者一些基于机器学习的优化方法，来处理这些挑战。对我而言，这不仅仅是一本技术手册，更像是一次关于如何“看见”看不见的运动的科学探险，我迫不及待地想知道，作者是如何将这些看似不可能的技术变为现实的。

评分☆☆☆☆☆

我拿起这本书，首先被其厚重感所吸引，这预示着内容必然相当详实。翻开扉页，我便被作者严谨的学术风格所折服。书中所涉及的理论基础，似乎囊括了信号处理、统计学、甚至一部分控制理论的精髓。我对于“多站”这个概念特别感兴趣，它暗示着一种分布式传感网络，其中每个站点都扮演着至关重要的角色，共同协作以完成整体的定位任务。我想象着，这些站点之间是如何进行信息交互的？是否存在一种高效的通信协议，能够确保数据的实时性和准确性？又或者，它们是如何通过非直接的信号传播路径，实现对目标运动状态的推断？书中可能用大量的数学公式和图表来解释这些复杂的机制，而我对此充满期待，因为只有严谨的数学语言才能真正揭示这类技术的内在逻辑。我特别关注“无源”这一特性，它意味着我们无需在目标物体上植入任何追踪设备，这在军事、隐蔽侦察或者对隐私保护要求极高的场景下，无疑具有划时代的意义。我甚至在思考，如果这种技术能够进一步发展，是否可以在没有任何已知信号源的情况下，仅仅通过分析环境的背景噪声，就能侦测到微小的扰动，进而推断出目标的活动？书中对各种传感器类型以及它们的特性分析，我预估也会是重点。从声学传感器到光学传感器，甚至可能包括一些基于电磁波的被动探测手段，每一种都承载着不同的信息维度，如何将这些多源异构的信息融合起来，形成一个统一的、精确的定位结果，这绝对是一门高深的学问。这本书，对我而言，是一次深入的智力挑战，也是一场对前沿科技的深度探索。

评分☆☆☆☆☆

当我在书架上看到这本书时，我立刻被它独特的标题所吸引。“运动多站无源定位技术”——光是这几个字，就充满了科技感和神秘感。我一直对那些能够“被动”获取信息的科技充满好奇，特别是那些能够在不干扰目标自身的情况下，就能了解其运动状态的技术。这让我联想到一些军事侦察或者环境监测的场景，能够在不暴露自身位置的情况下，精确掌握敌方或目标的位置和动态，这无疑是极具战略价值的。我猜测，这本书的核心内容会围绕着如何利用环境中已有的信号，比如目标运动时产生的微弱声音、对周围电磁场的扰动，甚至是它移动时造成的空气动力学变化，来反推出它的位置。而“多站”的提法，则让我更加期待。这意味着它不是单一的侦测点，而是多个侦测点协同工作，就像一个精密的测量网络，通过互相印证和信息融合，大大提高定位的精度和可靠性。我设想，书中会详细介绍如何设计和部署这些“站点”，以及它们之间如何进行高效的信息传递和数据处理。我特别好奇，作者会如何解释在复杂的、充满干扰的环境中，如何保证定位的准确性？书中是否会引入一些先进的信号处理算法，或者基于机器学习的优化模型？对我来说，这本书不仅仅是一本技术指南，更像是一把开启未知世界大门的钥匙，让我渴望去了解那些隐藏在表面之下的科学原理，以及它们如何被巧妙地应用于解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引了我，一种简洁而充满科技感的视觉冲击力。封面上那交织的线条和点状元素，似乎在无声地诉说着某种复杂的网络和精密的计算。我一直对那些能够“洞察”事物运动轨迹的技术很感兴趣，尤其是那些在不需要主动发射信号的情况下就能实现的，这简直像是在黑暗中拥有一双“透视眼”。我曾经在科幻电影里见过类似的场景，比如主角能够预测敌人的行动路线，而这一切似乎都是“无中生有”，令人惊叹。这本书的标题，特别是“无源定位”几个字，更是让我充满了好奇。无源，意味着它不依赖于被定位目标的自身发出的信号，而是通过捕捉和分析环境中已有的信息来实现定位，这在很多领域都有巨大的应用潜力，比如环境监测、野生动物追踪，甚至是一些特殊的安防场景。我特别期待书中能够深入探讨实现这种“无源”定位的底层原理，是基于声音的反射，还是光线的折射，亦或是某种我尚未接触到的物理现象？我设想，这本书可能会从物理学的基本定律出发，一层层剥开迷雾，直至揭示出那些巧妙的算法和模型。同时，我对“运动多站”的组合也充满了想象，这意味着它并非单点观测，而是多角度、多视角的协同工作，这必然会大大提升定位的精度和鲁棒性。我已经在脑海中勾勒出一幅画面：在一个复杂的环境中，多个静止的“监听器”默默地工作，通过分析环境中流动的“声音”或“光影”的微小变化，准确地捕捉到每一个移动物体的位置和速度。这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一扇通往未知科学世界的窗口，让我渴望去探索那些隐藏在日常现象背后的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这个技术很关键，理论深度也很大，还没看懂，推荐。

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搞活动买的，划算，给力

评分☆☆☆☆☆

专业书籍，包装精美，硬壳外表。

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基本满足需求吧，感觉还可以

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这个技术很关键，理论深度也很大，还没看懂，推荐。

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基本满足需求吧，感觉还可以

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植一袭书林，服全部看客。希望能再降降价格。

评分☆☆☆☆☆

正想了解这方面的技术。