移動定位與跟蹤——從傳統型技術到協作型技術 趙軍輝 9787118083491 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

基本信息

書名：移動定位與跟蹤——從傳統型技術到協作型技術

定價：69.00元

作者：趙軍輝

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2012-12-01

ISBN：9787118083491

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.359kg

編輯推薦

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《高新科技譯叢》係列：·翻譯團隊陣容強大·業內知名專傢評審·編審過程專業外語人員通讀把關·獲得總裝備部“裝備科技譯著齣版基金”資助·獲得***、省部級、單位級引進版權奬《MATLAB模擬的電磁學時域有限差分法》《GPS接收機硬件實現方法》《復雜係統維修管理模型與方法》《衛星網絡中的資源管理》《移動定位與跟蹤——從傳統型技術到協作型技術》《數字集成電路分析與設計》《基於標準CMOS工藝的低功耗射頻電路設計》《數字通信係統預編碼技術》

內容提要

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菲蓋拉斯、法阿塔斯編著的《移動定位與跟蹤：從傳統型技術到協作型技術》介紹瞭移動定位與跟蹤技術*進展。涉及瞭衛星定位係統和陸基定位係統的情況，涵蓋瞭從室外環境到室內環境以及從廣域網絡到短距離網絡的範圍。討論瞭與移動定位有關的所有主題：從定位的基礎理論知識到到多種跟蹤的移動校型的描述，從數據融閤和濾波技術到誤差抑製技術的詳述（包括信號處理的方麵）。為理論研究到工程實踐中現有解決方案的實施提供瞭一個堅實的橋梁。填補瞭定位與通信係統之間的縫隙，展示瞭通信係統中的特點如何應用於定位目的以及搜索到的定位信息如何提高無綫網絡的性能。

目錄

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章 概述
1.1 定位的應用領域（第2章）
1.2 定位的無綫通信基礎（第3章）
1.3 定位的基本原理（第4章）
1.4 數據融閤和過濾技術（第5章）
1.5 跟蹤的基本原理（第6章）
1.6 誤差抑製技術（第7章）
1.7 定位係統和技術（第8章）
1.8 協作移動定位（第9章）
第2章 定位的應用領域
第3章 無綫通信定位的基本原理
第4章 定位的基本原理
第5章 數據融閤和過濾技術
第6章 跟蹤的基本原理
第7章 誤差抑製技術
第8章 定位係統和技術
第9章 協作移動定位
參考文獻
縮略語
符號說明

作者介紹

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文摘

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序言

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《智能導航與傳感係統：精確定位、環境感知與數據融閤》 導言 在當今信息爆炸的時代，對物體、人員乃至環境的精確定位和實時感知已成為各行各業不可或缺的核心能力。從自動駕駛汽車的安全運行，到工業機器人生産綫的智能化調度，再到智慧城市基礎設施的精細化管理，乃至軍事偵察和救援行動的效率提升，都高度依賴於強大而可靠的定位與跟蹤技術。本書《智能導航與傳感係統：精確定位、環境感知與數據融閤》旨在深入探討支撐這些前沿應用的底層技術原理，並勾勒齣從基礎的定位方法到復雜的環境感知與多源數據融閤的全貌。我們將係統性地梳理當前主流的定位技術，剖析其工作機製、優缺點及適用場景，同時深入研究如何利用各種傳感器獲取環境信息，並通過先進的數據融閤算法，構建齣高精度、高魯棒性的智能導航與感知係統。本書緻力於為讀者提供一個全麵、深入且具有前瞻性的視角，以理解和掌握現代智能係統中至關重要的技術基石。 第一部分：精確定位技術基礎與進展 第一章：定位技術原理概述 本章將從最基礎的原理齣發，為讀者構建對定位技術的基本認知框架。我們將探討定位的本質——即確定物體在特定坐標係中的位置。在此基礎上，我們將介紹幾種最核心的定位模型，包括： 基於距離的定位： 詳細闡述三角測量法（Triangulation）和多邊測量法（Multilateration）的原理。我們將解釋如何通過測量目標與已知參考點之間的距離，來推算目標的位置。例如，Wi-Fi定位中利用信號強度衰減與距離的關聯，或UWB（超寬帶）技術中的精確時間飛行（Time of Flight, ToF）測量。 基於角度的定位： 介紹到達角（Angle of Arrival, AoA）和到達時間差（Time Difference of Arrival, TDoA）等方法。AoA通過測量信號到達傳感器陣列的方嚮來確定位置，而TDoA則利用信號同時到達多個傳感器的時間差來推算。 基於慣性導航的定位（INS）： 深入講解慣性測量單元（IMU）中的加速度計和陀螺儀的工作原理，以及如何通過積分這些測量值來推算物體的速度、姿態和位置。我們將討論INS的固有優勢（如獨立於外部信號）和其關鍵挑戰（如纍積誤差）。 混閤定位模型： 探討如何將上述不同原理的定位技術結閤起來，以彌補單一技術的不足，提升整體定位精度和魯棒性。 第二章：全球導航衛星係統（GNSS） GNSS是目前應用最廣泛的絕對定位技術之一。本章將聚焦於GNSS係統的核心概念和最新進展： GNSS係統原理： 詳細介紹GPS、GLONASS、Galileo和北鬥等主要GNSS係統的衛星星座布局、信號結構、僞距（Pseudorange）和載波相位（Carrier Phase）測量原理。我們將解釋多普勒頻移（Doppler Shift）如何用於提高精度。 GNSS的精度提升技術： 差分GNSS（DGNSS）： 闡述差分GPS（DGPS）、實時動態GPS（RTK）等技術如何利用地麵基準站的差分修正信息，顯著提高定位精度，實現厘米級甚至毫米級定位。 多頻多模GNSS： 分析接收多頻段信號（如L1、L2、L5）和兼容多種GNSS係統（如GPS+Galileo）如何剋服單頻段信號的電離層延遲誤差，並提高衛星可見性，從而增強定位的可靠性和精度。 抗乾擾與抗欺騙技術： 討論GNSS係統麵臨的信號乾擾（Jamming）和欺騙（Spoofing）威脅，以及相應的信號處理和接收機設計技術，以保障定位的安全性。 GNSS在特定場景的應用： 探討GNSS在測繪、交通運輸、農業、航空等領域的實際應用案例。 第三章：室內與近距離定位技術 在GNSS信號受限的室內或近距離環境中，一係列其他定位技術發揮著關鍵作用： 射頻（RF）識彆技術： Wi-Fi定位： 深入分析基於信號強度（RSSI）的指紋匹配（Fingerprinting）和三邊測量法（Trilateration）的原理。討論如何利用現有的Wi-Fi基礎設施進行高密度區域的定位。 藍牙（Bluetooth）低功耗（BLE）信標： 講解BLE信標在室內定位中的優勢，包括低功耗、易部署，以及基於RSSI的測距和定位算法。 超寬帶（UWB）技術： 重點介紹UWB在精確測距方麵的突齣錶現，如ToF和TDoA，及其在倉庫管理、資産追蹤、工業自動化等高精度室內定位場景的應用。 光學定位技術： 攝像頭與視覺裏程計（Visual Odometry）： 探討如何利用攝像頭捕捉的圖像序列，通過特徵點匹配、光流法等技術，估計相機的運動軌跡，實現無標記或標記輔助的定位。 激光雷達（LiDAR）與SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 介紹LiDAR在構建環境三維地圖和同時進行自身定位方麵的強大能力，重點分析基於點雲配準的SLAM算法。 其他室內定位技術： 簡要介紹基於聲波、地磁等原理的定位方法，及其適用性。 第四章：慣性導航係統（INS）與傳感器融閤 慣性導航係統在許多應用中是獨立於外部信號的關鍵定位手段，而與其他技術的融閤更是其價值的升華。 IMU傳感器原理與誤差模型： 詳細分析MEMS（微機電係統）加速度計和陀螺儀的工作原理，包括測量原理、誤差來源（如零偏、刻度因子誤差、軸不對準、噪聲等）。 INS姿態與位置推算： 講解如何通過對IMU數據進行數值積分來計算物體的角速度、綫速度、姿態角（如俯仰、滾轉、偏航）和位置。 INS誤差纍積與補償： 重點討論INS固有的誤差纍積問題，並介紹常用的誤差模型，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INS誤差估計與補償中的應用。 傳感器融閤（Sensor Fusion）： GNSS/INS融閤： 闡述如何將GNSS提供的絕對位置信息與INS提供的連續運動信息進行融閤，以實現高精度、高可靠性的定位，尤其是在GNSS信號暫時丟失的情況下。 視覺/慣性導航（VINS）融閤： 介紹將視覺信息與INS信息融閤，剋服單一視覺裏程計在紋理缺失或快速運動時的不足，以及INS在視覺初始化和快速運動時的輔助作用。 多傳感器融閤策略： 探討其他傳感器（如輪速計、氣壓計、磁力計）與INS的融閤，構建更加魯棒和精準的導航係統。 第二部分：環境感知與數據融閤 第五章：傳感器技術與數據獲取 本章將深入探討支撐環境感知能力的核心傳感器技術。 視覺傳感器： 相機類型與成像原理： 介紹不同類型的相機（如CMOS、CCD、深度相機、事件相機）及其成像特點。 圖像預處理與特徵提取： 講解圖像去噪、增強、畸變校正等預處理步驟，以及SIFT、SURF、ORB等經典特徵提取算法。 激光雷達（LiDAR）： LiDAR工作原理與類型： 介紹不同原理的LiDAR（如ToF、相位測量）和掃描方式（如機械掃描、固態LiDAR）。 點雲數據特性與處理： 討論點雲數據的稀疏性、無序性，以及體素化（Voxelization）、法綫估計等點雲預處理技術。 毫米波雷達（Radar）： 雷達信號模型與探測原理： 介紹雷達的迴波信號處理，如多普勒效應在速度測量中的應用。 雷達在環境感知中的優勢： 強調雷達在惡劣天氣條件下的穿透能力，以及其探測距離和速度信息的能力。 超聲波傳感器： 介紹超聲波傳感器的工作原理，以及其在近距離障礙物探測和測距中的應用。 其他環境感知傳感器： 簡要介紹紅外傳感器、熱成像儀、氣體傳感器等，及其在特定環境感知任務中的作用。 第六章：環境感知算法 獲取原始傳感器數據後，需要通過先進的算法來理解和解釋這些數據，從而構建環境模型。 目標檢測與識彆： 基於深度學習的目標檢測： 詳細介紹Faster R-CNN、YOLO、SSD等經典的深度學習目標檢測框架，以及其在圖像和點雲數據上的應用。 傳統目標檢測方法： 簡要迴顧HOG+SVM、Adaboost等傳統方法。 目標跟蹤： 單目標跟蹤（SOT）算法： 講解KCF、CSRT等基於相關濾波（Correlation Filter）的方法，以及DeepSORT等基於深度學習和卡爾曼濾波的跟蹤方法。 多目標跟蹤（MOT）算法： 介紹基於數據關聯（Data Association）的MOT方法，如Hungarian Algorithm、Greedy Association，以及端到端的MOT網絡。 場景理解與語義分割： 圖像語義分割： 介紹FCN、U-Net、DeepLab等深度學習模型，實現像素級彆的類彆劃分。 點雲語義分割： 探討PointNet、PointNet++、RandLA-Net等直接處理點雲數據的深度學習方法。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 視覺SLAM（vSLAM）： 深入講解基於特徵點的SLAM（如ORB-SLAM）和直接法的SLAM（如LSD-SLAM）。 激光雷達SLAM（LiDAR SLAM）： 分析LOAM、LeGO-LOAM等基於點雲配準的LiDAR SLAM算法。 多傳感器融閤SLAM： 探討將視覺、LiDAR、IMU等信息融閤到SLAM框架中，提高地圖構建和定位的魯棒性。 第七章：多源數據融閤技術 現實世界中的定位和感知任務往往需要融閤來自不同傳感器和不同來源的數據，以獲得更全麵、更準確的信息。 數據融閤的層級： 數據級融閤（Low-level Fusion）： 直接融閤原始傳感器數據，如將不同傳感器的測量值在同一坐標係下進行整閤。 特徵級融閤（Feature-level Fusion）： 提取不同傳感器的特徵後進行融閤，如將視覺特徵與LiDAR特徵結閤。 決策級融閤（Decision-level Fusion）： 對每個傳感器獨立做齣的決策進行融閤，如通過投票或貝葉斯方法結閤多個檢測結果。 卡爾曼濾波在數據融閤中的應用： 詳細闡述EKF、UKF在融閤來自不同傳感器（如GNSS、INS、雷達）的測量值，以估計目標狀態（位置、速度、姿態）時的作用。 粒子濾波（Particle Filter）與濛特卡洛定位（Monte Carlo Localization, MCL）： 介紹粒子濾波在處理非綫性、非高斯噪聲的復雜狀態估計和定位問題中的優勢，尤其是在機器人導航中的應用。 基於深度學習的數據融閤： 探討如何利用捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer等模型，實現跨模態（如圖像與LiDAR）的深度特徵融閤，以提升感知任務的性能。 一緻性與魯棒性： 分析數據融閤中如何保證信息的一緻性，以及在傳感器失效或數據噪聲較大的情況下，如何提高係統的魯棒性。 第八章：應用與未來展望 本章將總結本書內容，並展望智能導航與傳感係統在未來的發展趨勢和潛在應用。 關鍵應用領域： 自動駕駛： 詳細分析定位、感知、規劃與控製在自動駕駛係統中的相互作用，以及傳感器融閤在環境理解和決策中的核心作用。 機器人技術： 探討機器人在工業、服務、搜救等領域的導航、避障、操作等任務，對高精度定位和環境感知能力的需求。 智慧城市： 闡述城市交通管理、公共安全、環境監測、智慧物流等場景中，定位與感知技術如何賦能城市智能化。 物聯網（IoT）與邊緣計算： 分析大量IoT設備如何通過精確定位和協同感知，實現更智能化的應用，以及邊緣計算在實時數據處理中的作用。 虛擬現實（VR）/增強現實（AR）： 講解定位與追蹤技術如何實現沉浸式的VR/AR體驗，以及空間感知在人機交互中的重要性。 前沿技術趨勢： AI與定位/感知的深度融閤： 探討AI在提升定位精度、魯棒性，以及實現更高級彆環境理解方麵的潛力。 低功耗、高精度傳感器： 展望未來傳感器技術的發展方嚮，以滿足移動設備和大規模部署的需求。 語義建圖與場景理解： 強調從“知道在哪裏”到“知道是什麼”的轉變，實現對環境更深層次的理解。 安全與隱私： 討論在廣泛應用定位與感知技術的同時，如何保障數據安全和用戶隱私。 自主係統與人機協作： 展望更加自主的係統，以及人與智能係統之間更緊密的協作模式。 結語 《智能導航與傳感係統：精確定位、環境感知與數據融閤》旨在為讀者構建一個關於現代智能係統核心技術知識體係的堅實基礎。通過對定位技術原理的深入剖析，對各類傳感器的特性解讀，以及對復雜數據融閤算法的係統講解，本書力求幫助讀者全麵理解支撐智能導航和環境感知的關鍵技術。我們相信，本書的內容將為在相關領域進行研究、開發和創新的讀者提供寶貴的參考和啓示。