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前言

无线信号定位作为无线技术的一项重要应用,近年来发展迅猛,已被广泛应用于无线监测、导航遥测、地震勘测、射电天文、应急救援、安全保障等诸多工业与国防领域。无线信号定位的过程通常包含两个步骤:第1步是从无线电波中提取用于定位的空域、时域、频域、能量域参数(或称定位观测量);第2步则是从这些参数中进一步获取辐射源位置信息(有时也包括速度信息)。依据关键技术进行划分,无线信号定位可以分为两个主要研究方向:第1个方向是研究如何从无线信号中提取用于定位的空域、时域、频域、能量域参数;第2个方向则是基于这些参量估计辐射源位置信息。本书主要针对后者展开讨论和研究。

无线信号定位本质上属于参数估计问题,因此可将其归于统计信号处理领域的范畴。现有的定位方法大都是基于数学理论提出的,其中主要包括基于最小二乘估计的定位方法、基于凸优化的定位方法、基于贝叶斯估计的定位方法、基于重要性采样的定位方法、基于神经计算的定位方法、基于机器学习的定位方法、基于多维标度原理的定位方法等。每一类定位方法都有其特定的优势,都能够在一些场景下取得很好的定位效果。本书主要讨论和研究基于多维标度原理的定位方法。

多维标度是一种将多维空间的研究对象(如样本或变量)简化到低维空间进行定位、分析和归类,同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。经过多年的发展,多维标度已成为物理学、地理学、心理学、分子生物学及行为科学中分析实验数据的常用技术。近10多年来,国内外学者提出了一系列基于多维标度原理的定位方法。多维标度定位方法主要具有两大优势:第1个优势是其通常可以给出辐射源位置信息的闭式解,从而避免迭代运算和局部收敛等问题;第2个优势是相比一些传统的定位方法(如最小二乘估计类方法),其对大观测误差具有更强的鲁棒性和稳健性。需要指出的是,早期提出的多维标度定位方法的性能与克拉美罗界(即最优性能界)还有一定的差距,但是随后提出的加权多维标度定位方法的性能则可以逼近克拉美罗界,并且具有较高的噪声门限值(或称噪声阈值)。因此,本书将主要针对加权多维标度定位方法展开讨论和研究。书中将基于现有的研究成果,进一步系统凝练和完善加权多维标度定位理论与方法,对该类方法的理论性能给出更为严谨的数学分析,并且将其拓展至更多复杂的定位场景中。

全书分为3大部分,第1部分是基础知识篇,第2部分是基本定位方法篇,第3部分是拓展定位方法篇。

第1部分由第1~3章构成。第1章对无线信号定位技术进行了简述,并对基于多维标度原理的无线信号定位技术的研究现状进行了概述。第2章介绍了全书涉及的数学预备知识,其中包括矩阵理论、拉格朗日乘子法、矩阵扰动分析及估计器误差分析中的若干预备知识,可作为全书的数学基础。第3章给出了衡量无线信号定位统计性能的若干指标,并给出相应的理论计算公式,从而为本书各章定位方法的性能提供理论依据。

第2部分由第4~8章构成,针对不同的定位观测量,描述了基本的加权多维标度定位方法,分别包括基于TOA观测信息的加权多维标度定位方法、基于TDOA观测信息的加权多维标度定位方法、基于RSS观测信息的加权多维标度定位方法、基于TOA/FOA观测信息的加权多维标度定位方法及基于TDOA/FDOA观测信息的加权多维标度定位方法。

第3部分由第9~14章构成,将本书第2部分给出的定位方法进行了拓展,分别包括传感器位置误差存在条件下基于TOA观测信息的加权多维标度定位方法、传感器位置误差存在条件下基于TDOA观测信息的加权多维标度定位方法、基于TOA/FOA观测信息的多不相关源加权多维标度定位方法、校正源存在条件下基于TDOA观测信息的加权多维标度定位方法、面向无线传感网节点定位的加权多维标度TOA定位方法及面向无线传感网节点定位的加权多维标度RSS定位方法。

本书由战略支援部队信息工程大学王鼎、王建辉、王成及郑娜娥共同执笔完成,并最终由王鼎对全书进行统一校对和修改。在本书编写过程中参考了一些文献,在此向这些文献的作者表示最诚挚的谢意。

本书得到了“国家十三五重点图书规划项目”、“国家自然科学基金项目(编号:61201381和61772548)”及“河南省科技攻关项目(编号:192102210092)”的资助。此外,本书的出版还得到了各级领导和电子工业出版社的支持,在此一并表示感谢。

限于作者水平,书中难免有疏漏和不妥之处,恳请读者批评指正,以便于今后纠正。如果读者对书中的内容有所疑问,可以通过电子邮箱(wang_ding814 @aliyun.com)与作者联系,望不吝赐教。

编者
2020年3月于战略支援部队信息工程大学 QXnyczfx5osfj34gdtnulao9JxyDkMp73hGxM4ACnuWvv7eADYAuto23pWV6Y0Qc

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