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| 編輯推薦： |
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作者于美国麻省理工学院电子工程与计算机科学系获得博士学位，在定位导航、协作型网络等领域有着十余年的研究经历，本书获得国家自然科学基金、清华信息科学与技术国家实验室青年创新基金、求是科技基金会的支持
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| 內容簡介： |
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物联网正在掀起世界第三次信息产业的革命浪潮，它利用传感、通信等技术连接了虚拟世界和实体世界，实现万物互联互通与智能化管理。为满足物联网对于高精度位置感知能力的需求，利用时空信息融合的无线网络协作定位新技术正在成为目前的研究热点。本书从多个角度探讨了无线网络协作定位技术，运用统计推断理论分析了定位网络的性能极限，介绍了相关的理论、算法与实验，帮助读者深入理解前沿协作定位技术。本书适合作为定位领域科研人员的参考用书，也可以作为高等院校导航、通信、物联网和车辆工程等相关专业的研究生及高年级本科生的扩展阅读资料。
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| 關於作者： |
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【沈渊】美国麻省理工学院博士，清华大学电子工程系副教授，博士生导师。主要研究方向为统计推理和网络优化，及其在无线网络定位和智能协同中的应用。现为IEEE通信协会无线电通讯技术委员会副主席，《IEEE Communication Letters》等期刊编辑，多次担任国际顶级学术会议分会主席。
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| 目錄：
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绪论 1
背景 1
传统定位和协作定位 2
网络定位与导航系统 3
协作定位算法 5
章节安排 7
记号命名 8
第1章 网络协作定位的模型 9
1.1 网络设置 9
1.2 状态模型 10
1.2.1 非贝叶斯模型 10
1.2.2 贝叶斯模型 10
1.3 测量模型 11
1.3.1 节点间测量 11
1.3.2 节点内测量 12
1.3.3 测量实例 13
1.4 信息不等式和等效费歇尔信息分析 14
1.5 定位技术 15
1.5.1 网络基础设施 15
1.5.2 常用信号度量 16
1.6 本章小结 17
第2章 定位性能理论分析 18
2.1 定位精度的理论极限 18
2.1.1 同步网络 18
2.1.2 异步网络 22
2.1.3 天线阵列定位 24
2.2 时空协作定位 27
2.2.1 空间协作 27
2.2.2 时空协作 29
2.3 几何解释 33
2.3.1 信息椭圆 33
2.3.2 空间协作的信息椭圆 35
2.3.3 时空协作中的信息演化 36
2.4 地图感知定位 38
2.5 系统设计指南 43
2.6 本章小结 51
第3章 协作定位算法 52
3.1 算法设计 52
3.2 模型简化 54
3.3 定位问题的求解方法 54
3.3.1 非贝叶斯方法 55
3.3.2 贝叶斯方法 55
3.4 集中式协作定位算法 56
3.4.1 基于MDS的协作定位算法 57
3.4.2 基于SDP的协作定位算法 59
3.4.3 仿真结果 62
3.5 分布式协作定位算法 64
3.5.1 基于LSML的协作定位算法 65
3.5.2 基于置信传播的协作定位算法 65
3.5.3 仿真结果 68
3.6 复杂环境中的协作定位 70
3.6.1 测距误差修正 70
3.6.2 非视距环境下的协作定位模型 71
3.6.3 非视距环境下的定位理论极限 73
3.7 本章小结 75
第4章 大规模阵列定位网络 76
4.1 研究背景 76
4.2 问题描述 78
4.2.1 信号模型 78
4.2.2 参数估计及误差下界 80
4.2.3 等效费歇尔信息矩阵 81
4.3 大规模阵列的渐进性能分析 82
4.4 大规模阵列的定位性能分析 85
4.4.1 阵列指向已知 85
4.4.2 阵列指向未知与时钟同步的影响 87
4.5 直接定位算法设计 89
4.5.1 直接定位算法 89
4.5.2 仿真实验 91
4.6 本章小结 96
第5章 基于全双工的协作定位和同步 98
5.1 背景 98
5.2 研究现状 99
5.3 理论分析 100
5.3.1 系统模型 100
5.3.2 定位和同步方案 101
5.3.3 方案细节 103
5.3.4 性能分析 104
5.4 算法设计 111
5.4.1 信道模型 111
5.4.2 互干扰消除及到达时间估计 112
5.4.3 基于到达时间的定位和同步算法 114
5.5 数值结果 116
5.5.1 残余自干扰对性能的影响 117
5.5.2 伪随机码序列间的互相关性对性能的影响 118
5.5.3 全双工和频分双工通信模式下的PEB对比 118
5.5.4 理论界和RMSE的比较 119
5.6 本章小结 121
第6章 协作定位中的资源分配与博弈 122
6.1 背景与现状 122
6.2 系统模型 123
6.2.1 协作定位 123
6.2.2 定位中的功率优化博弈 125
6.3 竞争型资源分配博弈 125
6.3.1 最佳响应策略 126
6.3.2 两个节点间的协作 127
6.3.3 多节点网络的协作 130
6.3.4 性能评估 131
6.4 协作型资源分配博弈 132
6.4.1 基于纳什谈判方案的协作型博弈 132
6.4.2 唯一解与严格可行性 134
6.4.3 、 与系统成本最小化模型之间的比较 134
6.5 有限链路型博弈 136
6.5.1 树拓扑博弈 137
6.5.2 一般链路约束下的博弈 141
6.6 数值实验 144
6.6.1 无链路约束下的博弈 145
6.6.2 链路约束下的博弈 149
6.7 本章小结 153
第7章 定位与大规模网络 154
7.1 研究背景 154
7.1.1 大规模网络建模 154
7.1.2 逾渗理论 157
7.2 大规模网络的可定位性 159
7.2.1 理论分析 160
7.2.2 临界密度的数值估计 165
7.3 本章小结 168
第8章 案例：车联网中的协作定位 169
8.1 研究背景 169
8.2 车联网中的定位技术 170
8.3 协作定位技术 172
8.3.1 传统协作定位 173
8.3.2 VANET协作定位 173
8.3.3 车辆协作定位系统的结构 175
8.4 5G车联网中的协作定位 175
8.5 车联网分布式协作定位方法实例 176
8.5.1 系统模型 177
8.5.2 协作定位方案 178
8.5.3 定位误差界限理论分析 180
8.5.4 定位算法设计 181
8.6 仿真设计及分析 182
8.6.1 仿真场景设计 182
8.6.2 仿真结果分析 183
8.6.3 仿真总结 192
8.7 本章小结 192
参考文献 193
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| 內容試閱：
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随着无线通信技术和定位技术的快速发展，基于位置信息的服务（Location-Based Service，LBS）显现出巨大的应用潜力和市场前景。无线网络定位技术，即通过无线通信网络测量确定网络中移动终端地理位置的技术，被广泛应用于交通运输、无人系统、企业管理和应急救援等领域。快速、精准和稳定的定位能力已经成为新一代信息化、智能化万物互联互通建设的基本需求。因而，无线网络定位技术也成为目前学术界和工业界的研究热点。
全球卫星导航系统（GNSS）为人们在室外提供了米级精度的定位服务，但是由于卫星信号在穿越障碍物时会产生严重衰减，因此这种方法在室内等复杂环境下并不可靠。基于地面GSM、WiFi、蓝牙、超宽带（UWB）和LED等射频信号的定位技术为GNSS拒止环境提供了多种替代解决方案，并有望实现更高的亚米级定位精度。但是，这些定位技术往往需要部署多个位置已知的基站作为参考，因此在基础设施布设受限的情况下难以实现可靠定位。同时，射频信号的非视距传播同样会降低定位的精度与稳定性。为解决上述问题，本书主要介绍了无线网络协作定位技术，即多个移动节点利用协作的方式从空域和时域两个维度对节点的状态（如位置、速度等）进行联合推断。具体来说，移动节点通过运用彼此间的测量获取额外的定位信息，称为空间协作；移动节点测量相对于自身先前时刻的状态增量信息，称为时间协作。网络节点通过协作利用了其在空间和时间上的状态信息，这使得定位系统即使在恶劣的信号传播环境下也能够大幅提升定位精度和稳定性。
作者于美国麻省理工学院电子工程与计算机科学系获得博士学位，在定位导航、协作型网络等领域有着十余年的研究经历，入选国家青年海外高层次人才引进计划，曾荣获美国马可尼协会青年学者奖、香港求是科学基金会杰出青年学者奖和IEEE通信协会亚太地区杰出青年学者奖。在国际顶级期刊和会议上发表学术论文100余篇，所发表的学术论文曾多次荣获IEEE通信协会Ellersick最佳论文奖和IEEE国际会议最佳论文奖。
本书共8章。第1章主要介绍无线网络协作定位的基本模型。第2章从信息理论的角度分析协作定位的性能极限，并给出定位信息的几何解释，最后研究先验地图信息对定位性能的影响。第3章介绍协作定位中常用的几种算法，包括集中式算法、分布式算法及非视距误差修正算法。第4章介绍基于大规模天线阵列的定位技术，包括数学建模、理论分析和算法设计三方面。第5章介绍在新型全双工通信技术下，无线网络协作定位和同步的模型、方案、性能与算法。在前面章节的基础上，第6章从博弈论的角度来解决协作定位中的资源分配问题。第7章重点介绍大规模网络中可定位性的一系列相变特征。最后，第8章给出了无线网络协作定位在车联网中的一个应用实例。本书从多个角度探讨了无线网络协作定位技术的理论、算法和实验，整体专业性较强，需要读者掌握一些关于统计推断和优化方法的知识，适合作为定位领域科研人员的参考用书，也可以作为高等院校导航、通信、物联网和车辆工程等相关专业的研究生及高年级本科生的扩展阅读资料。
本书的研究工作得到了很多国内外相关单位和学者的支持，内容主要涵盖了作者及其指导的博士生发表的理论和实验结果。在此要特别感谢作者的博士导师，美国麻省理工学院的Moe Win教授，以及作者的同事们，包括Andrea Conti教授、Andreas Molisch教授、Henk Wymeersch教授、Santiago Mazuelas博士、陈俊廷教授、张颖珺教授、戴文翰博士和王天恒博士等。在本书的撰写与校对过程中，还得到了清华大学多位研究生的帮助，包括王云龙、刘言、杨飞虹、黄艳茹、李文萱、卢丹葳等，在此向他们表示真诚的感谢。本书的完成得到了国家自然科学基金、清华信息科学与技术国家实验室青年创新基金、求是科技基金会等科研项目与组织的资助。电子工业出版社的张楠老师对本书的出版给予了大力支持，在此一并表示感谢。
由于作者水平有限，书中难免存在疏漏之处，敬请读者朋友批评指正。
编著者
2019年12月于清华大学
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