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| 內容簡介： |
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传感器网络目标定位理论与方法是多传感器信息融合理论研究和应用的重要组成部分，本书围绕传感器网络目标定位问题展开研究和讨论，内容侧重于传感器网络目标定位中的凸优化新理论、新方法、新进展、新方向。全书共9 章，其中，第1章主要介绍了多传感器信息融合、传感器网络目标定位的理论与研究现状，第 2~3 章分别介绍了参数估计和凸优化的基本理论;第4~7 章给出了基于 TOA、基于 TDOA、基于 TOF，以及基于 RSS 的凸优化目标定位方法等方面的最新研究成果，尤其给出了适应于传感器网络带宽、传感器节点能量有限的 TOA 量测量化方法;第 8~9 章分别给出了水声传感器网络目标定位系统、超宽带传感器网络目标定位系统的实现方法，并开展了定位实验，进一步验证本书所提出方法的有效性。
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| 關於作者： |
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闫永胜，西北工业大学航海学院副教授，中国造船工程学会青年工作委员会委员。研究方向是传感器网络的信息融合、信号处理中的机器学习方法，涉及的主要应用有：目标检测、目标定位、目标跟踪、空天地海一体化网络等。主持了包括国家自然科学基金面上项目、国防173计划重点项目课题、国防某技术领域基金、某国防重点专项等多项科研项目，以第一作者发表学术论文二十余篇；获国防科学发明奖三等奖2项；获中国兵工学会兵器科学与技术学科全国优秀博士学位论文、陕西省优秀博士学位论文。王海燕，西北工业大学航海学院教授、博导。现任中国工程硕士教育指导委员会委员，陕西省学位委员会委员。兼职总装某专业组委员、国防创新特区主题专家组专家，中国船舶仪器仪表学术委员会副主任委员，海军舰船装备技术保障专家，水中目标特性重点实验室客座专家，中国造船工程学会高级会员。主持完成了包括国家科技重大专项、国防重点科研项目、国家973计划项目、国家自然基金项目等20余项的科研任务，长期致力于我国深远海科学及应用技术领域研究工作，先后获得国防科学技术进步奖、国防科技发明奖、中船科技进步奖等16项，授权发明专利30余件，发表高水平学术论文140余篇。并荣获2015年科学中国人年度人物奖。申晓红，西北工业大学教授、博士生导师，中国电子协会高级会员，IEEE会员。主要从事信息与通信工程、武器系统与运用工程、检测技术与自动化装置专业的教学和科研工作，西北工业大学信息与通信工程学位评定分委员会副主席。曾获西北工业大学最满意教师、陕西省高校“巾帼建功标兵”荣誉称号。主持或参与完成了包括国家科技重大专项、国防重点科研项目、“973”、“863”、国家自然基金项目等20余项科研任务，获国防科学技术二等奖3项，三等奖5项，陕西省科技一等奖1项，授权发明专利26件，近五年来在国内外期刊及会议上发表论文70余篇，出版教材1部。
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| 目錄：
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目录第1 章绪论//11.1 多传感器信息融合概述//11.2 传感器网络目标定位基本理论//31.2.1 目标定位模型// 41.2.2 目标定位结构// 61.2.3 目标定位方法// 81.3 传感器网络目标定位研究现状// 91.4 本书主要内容// 13第2 章参数估计基本理论// 152.1 引言// 152.2 估计性能评估// .152.2.1 最小方差准则// 152.2.2 线性无偏估计准则// 172.3 Cramer-Rao 下界// 182.3.1 矢量参数的Cramer-Rao 下界192.3.2 矢量参数变换的Cramer-Rao 下界192.3.3 一般高斯情况的Cramer-Rao 下界202.4 最小二乘估计// .212.4.1 线性最小二乘估计// 212.4.2 约束最小二乘估计// 222.4.3 非线性最小二乘估计// 232.4.4 序贯最小二乘估计// 242.5 最大似然估计// .262.5.1 最大似然估计的定义// 262.5.2 最大似然估计的性质// 262.5.3 最大似然估计的求解// 272.6 本章小结// 29第3 章凸优化基本理论// 313.1 一般优化问题和凸优化问题// 313.1.1 一般优化问题// 313.1.2 凸优化问题// 323.1.3 常见线性约束的凸优化问题353.2 凸集// 363.2.1 凸集定义// 363.2.2 常见凸集及其定义// 363.2.3 凸集合的保凸运算// 383.3 凸函数// 383.3.1 凸函数定义// 383.3.2 凸函数判断条件// 393.3.3 常见凸函数// 393.3.4 凸函数的保凸运算// 403.4 Lagrange 对偶与KKT 条件// 403.4.1 Lagrange 对偶函数// 403.4.2 Lagrange 对偶问题// 413.4.3 KKT 条件// 423.5 广义不等式约束的凸优化问题423.5.1 广义不等式// 423.5.2 广义不等式约束的凸优化// 433.5.3 半正定规划// 443.5.4 二阶锥规划// 453.6 本章小结// 45第4 章基于到达时间的传感器网络目标定位464.1 引言// 464.2 问题描述// 484.3 基于量化TOA 的SDP 目标定位方法.514.4 锚节点存在位置误差时目标定位方法564.4.1 最大似然问题建模// 564.4.2 半正定松弛// 574.5 Cramer-Rao 下界// 614.6 性能仿真及分析// 634.6.1 量测噪声对定位性能的影响644.6.2 特征参数对定位性能的影响654.6.3 节点位置误差对定位性能的影响.674.7 本章小结// 68第5 章基于到达时间差的传感器网络目标定位705.1 引言// 705.2 问题描述// 725.3 基于TDOA 的SDP 目标定位方法735.3.1 SDP 目标定位方法// 735.3.2 扩展的SDP 目标定位方法// 765.4 锚节点存在位置误差时目标定位方法785.4.1 最大似然问题建模// 785.4.2 半正定松弛// 795.5 多径条件下目标定位方法// 825.6 性能仿真及分析// 845.6.1 量测噪声对定位性能的影响855.6.2 特征参数对定位性能的影响875.6.3 节点位置误差对定位性能的影响.905.7 本章小结// 92第6 章基于距离量测的传感器网络目标定位946.1 引言// 946.2 问题描述// 956.3 基于TOF 的SDP 目标定位方法976.3.1 锚节点位置误差下最大似然问题建模.976.3.2 半正定松弛// 986.4 Cramer-Rao 下界// .1026.5 理论分析// 1056.5.1 方法计算复杂度// 1056.5.2 与已有SDP 方法的关系// 1066.5.3 与锚节点位置误差有关的约束的实质.1076.5.4 唯一可定位性分析// 1086.6 性能仿真及分析// 1106.6.1 量测噪声对定位性能的影响1126.6.2 特征参数对定位性能的影响1136.6.3 节点位置误差对定位性能的影响1156.6.4 网络规模对定位性能的影响1156.7 本章小结// 117第7 章基于接收信号强度的传感器网络目标定位1197.1 引言// .1197.2 问题描述// 1207.3 基于RSS 的协作目标定位方法1227.3.1 两种SOCP 目标定位方法1237.3.2 非高斯噪声下协作目标定位方法1257.4 基于RSS 的非协作目标定位方法1277.4.1 Two-Step 目标定位方法// 1277.4.2 目标辐射能量和位置联合估计方法1317.5 Cramer-Rao 下界// .1357.6 理论分析// 1367.6.1 方法对比// 1367.6.2 运算复杂度// 1367.7 性能仿真及分析// 1377.7.1 信噪比对定位性能的影响// 1387.7.2 特征参数对定位性能的影响1427.7.3 节点位置误差对定位性能的影响1467.8 本章小结// 147第8 章水声传感器网络目标定位系统1498.1 引言// .1498.2 水声传感器网络硬件系统// 1508.3 目标定位实验// 1518.3.1 实验系统构建// 1518.3.2 实验结果分析// 1538.4 本章小结// 164第9 章超宽带传感器网络目标定位系统1659.1 引言// .1659.2 UWB 硬件系统// .1659.3 基于UWB 硬件系统的定位方法实现1679.4 目标协同定位实验// 1689.4.1 实验系统构建// 1689.4.2 实验结果分析// 1689.5 本章小结// 169参考文献// 170缩略词// 181符号// 183
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