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在无源定位问题中，观测站位置和速度等参数（本书称其为系统参量）也需要通过测量获得，当无线电信号接收机安装在机载、舰载或星载等平台上时或观测站随机布设时，上述测量值很可能会包含一定的测量误差（本书称其为系统误差）。显然，如果直接忽略系统误差的影响，则必然会增加新的定位误差。文献[1～7]定量分析了系统误差对于定位性能的影响，其中的理论分析和数值实验结果均表明，在大多数情况下系统误差对于定位精度的影响是较大的。针对系统误差的影响，国内外学者提出了大量行之有效的定位算法，其中包括一些基于 Taylor级数迭代的定位算法 [4,8～16] 。例如，文献[4]在系统误差存在条件下提出了基于频差信息的Taylor级数迭代定位算法，文献[8]在系统误差存在条件下提出了基于角度信息的Taylor级数迭代定位算法，文献[9]在系统误差存在条件下提出了基于到达时间信息的Taylor级数迭代定位算法，文献[10～13]在系统误差存在条件下提出了基于时差信息的Taylor级数迭代定位算法，文献[14～16]在系统误差存在条件下提出了联合时差和频差信息的Taylor级数迭代定位算法。
需要指出的是，上述系统误差存在条件下的各种Taylor级数迭代定位算法都是针对一些具体的定位观测量所提出的，为了建立统一的定位模型和理论框架，本章将基于统一的非线性观测模型（不限定具体的定位观测量）和观测误差及系统误差的统计假设，在系统误差存在条件下建立针对单目标的Taylor级数迭代定位理论与方法。本章首先在系统误差存在条件下推导目标位置向量和系统参量联合估计方差的克拉美罗界，然后定量分析系统误差对于第3章中提到的迭代公式Taylor-a的性能影响，并从数学上证明其理论估计方差无法达到系统误差存在条件下的克拉美罗界，为此设计两类能够有效抑制系统误差的Taylor级数迭代定位算法，并从数学上证明这两类算法的迭代收敛值的理论估计方差矩阵均等于系统误差存在条件下的克拉美罗界矩阵（即具有渐近统计最优性）。最后还要设计一种无源定位算例，用以验证本章中的算法推导和理论分析的有效性。