運動多站無源定位技術 [Passive Location of Multiple Moving Observers] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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劉永堅，賈興江，周一宇 著

圖書標籤:

• 運動定位
• 多站定位
• 無源定位
• 室內定位
• 無綫通信
• 信號處理
• 跟蹤算法
• 傳感器網絡
• 定位技術
• 移動觀察者

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118100518

版次：1

商品編碼：11681963

包裝：精裝

外文名稱：Passive Location of Multiple Moving Observers

開本：16開

齣版時間：2015-01-01

用紙：膠版紙

頁數：191

字數：285000

正文語種：中文

內容簡介

　　《運動多站無源定位技術》是一本係統介紹運動多站無源定位原理與技術的專著，比較全麵地涵蓋瞭運動多站無源定位中涉及的主要方麵，《運動多站無源定位技術》共分為9章：第1章概述瞭運動多站無源定位技術；第2章介紹瞭運動多站無源定位體製及精度分析方法；第3章闡述瞭運動多站布站優化方法；第4章、第5章分彆介紹瞭時差與頻差聯閤估計、時差與時間多普勒差聯閤估計；第6章、第7章分彆討論瞭運動多站無源定位算法、係統誤差校正技術；第8章給齣瞭運動多站無源定位係統初步設想及典型應用；第9章展望瞭運動多站無源定位的發展方嚮。

目錄

第1章 運動多站無源定位技術概論
1.1 引言
1.2 多站無源定位需求分析
1.3 多站無源定位係統發展現狀
1.4 運動多站無源定位技術現狀
1.4.1 多站無源定位體製
1.4.2 定位精度分析
1.4.3 布站優化技術
1.4.4 觀測量估計技術
1.4.5 輻射源定位解算技術
1.4.6 誤差校正技術

第2章 運動多站無源定位體製及精度分析
2.1 定位體製
2.2 存在導航參數誤差時的定位精度分析
2.2.1 無約束條件下的定位精度分析
2.2.2 等式約束條件下的定位精度分析
2.2.3 典型觀測量的梯度
2.3 三機多普勒差定位精度分析

第3章 運動多站布站優化方法
3.1 三機布站優化模型
3.1.1 三機位置約束條件
3.1.2 布站優化的目標函數
3.2 差分進化算法
3.3 數值分析

第4章 時差與頻差聯閤估計
4.1 時差與頻差聯閤估計原理及方法
4.1.1 觀測站偵收信號模型
4.1.2 互模糊函數法及其性能
4.1.3 互模糊函數快速計算方法
4.1.4 基於互模糊函數的時差與頻差聯閤估計算法
4.2 窄帶脈衝串信號時差與頻差聯閤估計
4.2.1 脈衝串信號的特點及時差頻差估計思路
4.2.2 基於統計直方圖及時差序列法的兩級引導
4.2.3 基於改進互模糊函數法的時差與頻差聯閤估計
4.3 窄帶脈衝串信號時差／頻差解模糊
4.3.1 基於非模糊量定位反演的解模糊方法
4.3.2 基於多假設檢驗的解模糊方法

第5章 時差與時間多普勒差聯閤估計
5.1 問題描述
5.2 頻域纍積互模糊函數
5.3 寬帶脈衝串信號時差與多普勒差聯閤估計
5.3.1 頻域纍積互模糊函數法
5.3.2 分離估計法
5.3.3 仿真分析

第6章 運動多站無源定位算法
6.1 多站角度與多普勒差聯閤定位解析算法
6.1.1 問題描述
6.1.2 兩步綫性加權最小二乘解析定位算法
6.1.3 基於無源測距原理的解析定位算法
6.2 多站多普勒差聯閤定位解析算法
6.2.1 定位模型
6.2.2 角度多假設一迭代修正法
6.2.3 仿真分析
6.3 多站時差序列定位解析算法
6.3.1 問題描述
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 短時到達角序列模型
6.4.2 到達角序列壓縮
6.5 定位體製轉換方法
6.5.1 基於虛擬陣元的定位體製轉換方法
6.5.2 基於虛擬測角的定位體製轉換方法

第7章 係統誤差校正技術
7.1 問題描述
7.2 基於多次觀測信息融閤的校正技術
7.2.1 基於多次觀測信息融閤的校正原理
7.2.2 多次觀測信息融閤條件下的QIXSO-GNI算法
7.2.3 基於剋拉美羅限的校正性能分析
7.2.4 算例分析
7.3 基於多輻射源觀測信息融閤的校正技術
7.3.1 基於多輻射源觀測信息融閤的校正原理
7.3.2 多輻射源觀測信息融閤條件下的QPSO-GNI算法
7.3.3 基於剋拉美羅限的校正性能分析
7.3.4 算例分析
7.4 基於數據鏈路的時頻基準同步及導航校正技術
7.4.1 時間、頻率同步方法
7.4.2 導航誤差校正方法

第8章 運動多站無源定位係統初步設想及典型應用
8.1 係統組成
8.2 基於數據鏈路的組網方法
8.3 運動多站無源定位流程
8.4 典型運用分析
8.4.1 運動多站無源定位在衛星平颱上的應用
8.4.2 運動多站無源定位在機載平颱上的應用

第9章 運動多站無源定位發展展望
參考文獻

前言/序言

《運動多站無源定位技術》 內容梗概 本書深入探討瞭運動多站無源定位技術這一核心領域，旨在為讀者提供一個全麵、係統且具有前瞻性的知識體係。本書聚焦於如何利用部署在不同位置的多個無源傳感器（例如，接收站、監聽點）來精確地確定一個或多個運動目標（例如，飛機、艦船、無人機）的位置。整個定位過程不依賴於目標主動發射信號，而是通過接收目標自身産生的環境信號（如發動機噪音、雷達迴波散射等），並結閤傳感器間的時差、角差等信息進行解算。 本書的研究基礎是多站傳感器網絡與運動目標定位的交叉領域，其核心在於處理和分析來自不同傳感器接收到的信號。這些信號通常是低信噪比、非協作且具有未知特性的。因此，本書將重點介紹如何從噪聲中提取有效信息，如何建立精確的信號傳播模型，以及如何設計高效的估計算法來應對復雜多變的運動場景和傳感器環境。 核心技術與方法 本書詳細闡述瞭運動多站無源定位的幾個關鍵技術環節： 1. 信號傳播模型與測量原理： 到達時間差（TDOA）： 介紹如何利用不同傳感器接收到目標信號的到達時間差來構建定位方程。重點分析信號在不同介質中的傳播速度、路徑效應以及時鍾同步的挑戰。 到達角度（AOA）： 講解如何通過傳感器陣列（或單個方嚮性天綫）測量目標信號的到達角度，並將角度信息與TDOA結閤，實現更精確的定位。 頻率差（FDOA）： 探討當目標或傳感器存在相對運動時，多普勒效應引起的信號頻率變化，以及如何利用頻率差來輔助定位，尤其是在目標速度較大的情況下。 信號特徵提取： 深入研究從復雜的背景噪聲中提取目標信號的有效特徵，包括脈衝信號的識彆、連續信號的匹配濾波、信號的能量聚類等方法。 2. 傳感器網絡設計與布局： 網絡拓撲結構： 分析不同傳感器網絡布局（如綫陣、麵陣、隨機分布）對定位精度的影響，並提齣優化布局的策略，以最小化定位誤差。 傳感器協同： 探討如何實現多個傳感器之間的協同工作，共享測量數據，以及如何處理傳感器故障或數據丟失的情況。 時空基綫設計： 分析傳感器之間的空間距離（基綫）和時間同步精度對定位性能的關鍵作用，並給齣設計建議。 3. 定位算法與估計算法： 解析解法： 介紹基於幾何關係（如雙麯綫、三維空間交點）的解析解法，分析其優缺點以及適用場景。 迭代優化算法： 詳細闡述基於最小二乘法、最大似然法、貝葉斯推理等迭代優化算法，它們能夠在復雜場景下提供更魯棒和精確的定位結果。例如，卡爾曼濾波（Kalman Filter, KF）及其變種（如擴展卡爾曼濾波 EKF, 無跡卡爾曼濾波 UKF）在跟蹤運動目標和融閤多源數據方麵發揮著重要作用。 機器學習與深度學習方法： 引入近年來發展迅速的機器學習和深度學習技術在無源定位中的應用，如利用神經網絡進行信號識彆、特徵提取、甚至直接預測目標位置，特彆是在處理非綫性、非高斯噪聲等復雜問題時展現齣強大潛力。 魯棒性與抗乾擾： 重點研究在存在測量噪聲、雜波、欺騙信號等乾擾因素下的定位魯棒性問題，並提齣相應的抗乾擾技術，如數據關聯算法、穩健估計方法等。 4. 運動目標特性建模與跟蹤： 運動模型： 針對不同類型的運動目標，建立閤適的運動模型（如勻速直綫運動、勻速圓周運動、機動飛行模型等），並分析模型誤差對定位精度的影響。 目標狀態估計： 結閤目標運動模型和傳感器測量數據，利用濾波器（如卡爾曼濾波）對目標的位置、速度、加速度等狀態進行實時估計和預測。 多目標跟蹤： 討論如何同時跟蹤多個運動目標，處理目標間的混淆和分離問題，包括數據關聯（如最近鄰法、JPDA、GM-PHD濾波等）和目標唯一性識彆。 應用領域 本書所述的運動多站無源定位技術具有廣泛的應用前景，包括但不限於： 國防軍事： 偵測和跟蹤敵方飛機、艦船、導彈、無人機等，提供戰場態勢感知。 航空航天： 監測和定位低成本無人機、小型飛行器，用於空中交通管理或安全監控。 搜救與應急： 在災難發生時，快速定位失聯人員或設備，例如海上搜救、山區搜救。 環境監測： 跟蹤和監測野生動物遷徙路綫，或監測汙染源的擴散。 智能交通： 配閤交通管理係統，實現對車輛的無源跟蹤與定位。 工業自動化： 在大型倉庫或工廠環境中，對移動機器人或設備進行定位。 本書特色 理論與實踐相結閤： 本書不僅深入講解瞭相關的理論基礎和數學模型，還提供瞭大量的仿真算例和實際應用場景分析，幫助讀者理解技術的實際落地。 內容全麵且深入： 涵蓋瞭從基礎的測量原理到前沿的深度學習算法，力求為讀者提供一個完整的技術圖譜。 循序漸進的教學方式： 結構清晰，邏輯嚴謹，適閤不同背景的讀者進行學習，從入門到精通。 麵嚮未來的展望： 積極探討瞭該技術在未來發展中的潛在方嚮和挑戰，如智能化、自主化、以及與新興技術的融閤。 目標讀者 本書適用於對運動多站無源定位技術感興趣的研究生、博士生、科研人員、工程師，以及相關領域的從業者。特彆適閤在雷達、聲納、電子偵察、信號處理、控製理論、人工智能等領域工作的專業人士。 結論 《運動多站無源定位技術》一書，將引領讀者深入探索如何利用分散式的無源傳感器網絡，在不乾擾目標主動通信的前提下，精準地掌握運動目標的行蹤。本書不僅梳理瞭該領域的核心理論和算法，更著眼於未來的技術發展和多元化應用，是理解和掌握這一關鍵技術不可或缺的參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引瞭我，一種簡潔而充滿科技感的視覺衝擊力。封麵上那交織的綫條和點狀元素，似乎在無聲地訴說著某種復雜的網絡和精密的計算。我一直對那些能夠“洞察”事物運動軌跡的技術很感興趣，尤其是那些在不需要主動發射信號的情況下就能實現的，這簡直像是在黑暗中擁有一雙“透視眼”。我曾經在科幻電影裏見過類似的場景，比如主角能夠預測敵人的行動路綫，而這一切似乎都是“無中生有”，令人驚嘆。這本書的標題，特彆是“無源定位”幾個字，更是讓我充滿瞭好奇。無源，意味著它不依賴於被定位目標的自身發齣的信號，而是通過捕捉和分析環境中已有的信息來實現定位，這在很多領域都有巨大的應用潛力，比如環境監測、野生動物追蹤，甚至是一些特殊的安防場景。我特彆期待書中能夠深入探討實現這種“無源”定位的底層原理，是基於聲音的反射，還是光綫的摺射，亦或是某種我尚未接觸到的物理現象？我設想，這本書可能會從物理學的基本定律齣發，一層層剝開迷霧，直至揭示齣那些巧妙的算法和模型。同時，我對“運動多站”的組閤也充滿瞭想象，這意味著它並非單點觀測，而是多角度、多視角的協同工作，這必然會大大提升定位的精度和魯棒性。我已經在腦海中勾勒齣一幅畫麵：在一個復雜的環境中，多個靜止的“監聽器”默默地工作，通過分析環境中流動的“聲音”或“光影”的微小變化，準確地捕捉到每一個移動物體的位置和速度。這本書，對我來說，不僅僅是一本技術書籍，更像是一扇通往未知科學世界的窗口，讓我渴望去探索那些隱藏在日常現象背後的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書的標題深深吸引，尤其是“無源定位”這四個字，它立刻勾勒齣一種神秘而強大的技術形象。我一直對那些能夠“感知”而無需“乾預”的技術抱有濃厚的興趣。這讓我想到瞭科幻電影裏，那些特工能夠通過監聽環境中的細微聲響，就能追蹤到目標的身影，而這一切都是在目標毫不知情的情況下完成的。這本書的標題，仿佛就是對這種場景的技術解析。我期待書中能夠深入探討實現“無源”定位的理論基石，是基於聲學原理，利用目標運動産生的微弱聲波變化？還是光學原理，捕捉目標對光綫的散射或遮擋？亦或是更復雜的電磁信號分析？“運動多站”的組閤則進一步提升瞭我的期待值。這意味著並非單一視角，而是多個觀測點協同工作，這必然能帶來更高的定位精度和更強的魯棒性。我設想，書中會詳細闡述如何設置這些“多站”，它們的數量、布局以及它們之間的信息融閤機製。我尤其好奇，在復雜多變的環境中，如何剋服噪聲乾擾、信號衰減等問題，保證定位的準確性？我想到，這本書或許會介紹一些先進的算法，比如卡爾曼濾波、粒子濾波，或者一些基於機器學習的優化方法，來處理這些挑戰。對我而言，這不僅僅是一本技術手冊，更像是一次關於如何“看見”看不見的運動的科學探險，我迫不及待地想知道，作者是如何將這些看似不可能的技術變為現實的。

評分☆☆☆☆☆

當我在書架上看到這本書時，我立刻被它獨特的標題所吸引。“運動多站無源定位技術”——光是這幾個字，就充滿瞭科技感和神秘感。我一直對那些能夠“被動”獲取信息的科技充滿好奇，特彆是那些能夠在不乾擾目標自身的情況下，就能瞭解其運動狀態的技術。這讓我聯想到一些軍事偵察或者環境監測的場景，能夠在不暴露自身位置的情況下，精確掌握敵方或目標的位置和動態，這無疑是極具戰略價值的。我猜測，這本書的核心內容會圍繞著如何利用環境中已有的信號，比如目標運動時産生的微弱聲音、對周圍電磁場的擾動，甚至是它移動時造成的空氣動力學變化，來反推齣它的位置。而“多站”的提法，則讓我更加期待。這意味著它不是單一的偵測點，而是多個偵測點協同工作，就像一個精密的測量網絡，通過互相印證和信息融閤，大大提高定位的精度和可靠性。我設想，書中會詳細介紹如何設計和部署這些“站點”，以及它們之間如何進行高效的信息傳遞和數據處理。我特彆好奇，作者會如何解釋在復雜的、充滿乾擾的環境中，如何保證定位的準確性？書中是否會引入一些先進的信號處理算法，或者基於機器學習的優化模型？對我來說，這本書不僅僅是一本技術指南，更像是一把開啓未知世界大門的鑰匙，讓我渴望去瞭解那些隱藏在錶麵之下的科學原理，以及它們如何被巧妙地應用於解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我拿起這本書，首先被其厚重感所吸引，這預示著內容必然相當詳實。翻開扉頁，我便被作者嚴謹的學術風格所摺服。書中所涉及的理論基礎，似乎囊括瞭信號處理、統計學、甚至一部分控製理論的精髓。我對於“多站”這個概念特彆感興趣，它暗示著一種分布式傳感網絡，其中每個站點都扮演著至關重要的角色，共同協作以完成整體的定位任務。我想象著，這些站點之間是如何進行信息交互的？是否存在一種高效的通信協議，能夠確保數據的實時性和準確性？又或者，它們是如何通過非直接的信號傳播路徑，實現對目標運動狀態的推斷？書中可能用大量的數學公式和圖錶來解釋這些復雜的機製，而我對此充滿期待，因為隻有嚴謹的數學語言纔能真正揭示這類技術的內在邏輯。我特彆關注“無源”這一特性，它意味著我們無需在目標物體上植入任何追蹤設備，這在軍事、隱蔽偵察或者對隱私保護要求極高的場景下，無疑具有劃時代的意義。我甚至在思考，如果這種技術能夠進一步發展，是否可以在沒有任何已知信號源的情況下，僅僅通過分析環境的背景噪聲，就能偵測到微小的擾動，進而推斷齣目標的活動？書中對各種傳感器類型以及它們的特性分析，我預估也會是重點。從聲學傳感器到光學傳感器，甚至可能包括一些基於電磁波的被動探測手段，每一種都承載著不同的信息維度，如何將這些多源異構的信息融閤起來，形成一個統一的、精確的定位結果，這絕對是一門高深的學問。這本書，對我而言，是一次深入的智力挑戰，也是一場對前沿科技的深度探索。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到這本書時，對“運動多站無源定位技術”這個標題感到一絲陌生，但“無源定位”這幾個字立刻勾起瞭我的好奇心。我一直在關注那些能夠“被動”獲取信息的技術，因為它們往往在不乾擾目標的情況下，提供最純粹的數據。想象一下，在森林裏，我們想知道一群動物的活動範圍，如果需要給它們佩戴追蹤器，那將多麼睏難且不人道。而如果有一種技術，能夠僅僅通過捕捉它們移動時發齣的微弱聲音、改變的空氣流動，或者對周圍環境光綫的細微影響，就能精確描繪齣它們的行蹤，那將是多麼令人振奮的突破！這本書的書名暗示瞭這一點——它不需要目標主動“說話”，就能知道它在哪裏。我更看重的是“多站”這個詞，這讓我聯想到協同工作，就像一群偵探，雖然各自看到的綫索不同，但通過信息共享和分析，最終能夠還原齣事件的全貌。我期待書中能夠詳細介紹不同“站”的設計理念，它們是如何分布纔能達到最佳的觀測效果？它們之間是如何建立聯係，共享信息，並最終將各自的“碎片化”信息整閤成一個完整的“運動軌跡”？我甚至在想，這種技術是否可以應用於城市交通管理，比如在沒有GPS信號的地下停車場，通過分析車輛引擎的聲音，就能實現精準導航？或者是在考古勘探中，通過分析地麵震動的微小差異，來定位隱藏在地下的古跡？這本書，在我看來，是一把解鎖未知信息世界的鑰匙，讓我迫切想要瞭解它如何運作，以及它還能被應用到哪些我從未設想過的領域。

評分☆☆☆☆☆

搞活動買的，劃算，給力

評分☆☆☆☆☆

正想瞭解這方麵的技術。

評分☆☆☆☆☆

專業書籍，包裝精美，硬殼外錶。

評分☆☆☆☆☆

基本滿足需求吧，感覺還可以

評分☆☆☆☆☆

很好的書，物流和很快，滿意

評分☆☆☆☆☆

湊單買的，感覺還挺不錯的 有一定的專業性

評分☆☆☆☆☆

基本滿足需求吧，感覺還可以

評分☆☆☆☆☆

植一襲書林，服全部看客。希望能再降降價格。

評分☆☆☆☆☆

bucuo ,henmanyi,haoyong