Ultra Wideband Positioning Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Sahinoglu, Zafer/ Gezici, Sinan/ Guvenc, Ismail

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2008-9

价格:$ 159.33

装帧:

isbn号码:9780521873093

丛书系列:

图书标签:

• Ultra-Wideband
• UWB
• Positioning
• Location
• Wireless Communication
• Signal Processing
• Indoor Navigation
• Real-Time Locating Systems
• RTLS
• Engineering
• Technology

精密导航与测距技术前沿：一种基于先进传感与信号处理方法的系统集成指南 图书名称： 精密导航与测距技术前沿：一种基于先进传感与信号处理方法的系统集成指南 图书定位： 本书旨在为电子工程、通信工程、自动化控制以及机器人技术等领域的专业人士、高级研究人员和研究生提供一套全面、深入且高度实用的技术参考和实践指南。它聚焦于当前高精度定位、导航与测距技术（PNT）领域的核心挑战，特别是那些不依赖于传统UWB技术的、前沿且多模态的解决方案。 --- 第一部分：现代PNT系统面临的挑战与多源异构数据融合基础 第1章：高精度定位需求的驱动力与当前技术的局限性分析 本章首先探讨了自动驾驶、工业4.0、高精度医疗设备以及室内外无缝导航（Indoor/Outdoor Seamless Navigation, IOSN）对定位精度、鲁棒性与实时性提出的极端要求。我们对现有成熟技术（如GNSS、传统Wi-Fi RTT、惯性导航系统INS）的性能边界进行了细致的剖析，重点阐述了它们在城市峡谷、复杂电磁环境下的精度漂移与服务中断问题。特别地，本章详细讨论了在完全无外部参考信号的密闭空间内实现厘米级定位的内在物理瓶颈。 第2章：非传统无线电波段的感知与建模 本章将视角从超宽带（UWB）频率范围移开，深入研究了毫米波（mmWave, 24GHz至100GHz）在环境感知和定位中的应用潜力。内容涵盖了毫米波雷达的波束赋形原理、相控阵天线的实现细节，以及如何利用其极高的带宽实现微动检测和高分辨率距离剖面（HRRP）。此外，还探讨了太赫兹（THz）通信与感知在超短距离、高安全环境下的初步概念验证与挑战。 第3章：多源异构传感器数据的预处理与标准化 定位系统的性能高度依赖于信息的质量。本章集中于如何有效处理来自不同物理原理的传感器数据。我们详细介绍了基于卡尔曼滤波（KF）的扩展形式——扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波（PF）在处理非线性测量误差上的应用。此外，本章引入了张量分解与概率图模型，用于对来自视觉（VSLAM）、激光雷达（LiDAR SLAM）和惯性测量单元（IMU）的非同步、不同维度的观测数据进行时间同步和尺度一致性对齐。 --- 第二部分：基于先进信号处理与机器视觉的定位范式 第4章：基于视觉同步定位与建图（VSLAM）的鲁棒性增强 本章完全聚焦于视觉技术，从基础的特征提取（SIFT, SURF, ORB）过渡到现代的基于深度学习的特征描述子（SuperPoint）。重点内容包括： 1. 前端优化： 视觉里程计（VO）的非线性优化与Bundle Adjustment的原理与高效实现。 2. 后端优化： 因子图优化在全局一致性维护中的作用，以及如何通过回环检测（Loop Closure）机制有效抑制长期漂移。 3. 多目与事件相机融合： 如何利用立体视觉提供尺度信息，以及事件相机（Event Camera）在处理高速运动场景下运动模糊问题的独特优势。 第5章：激光雷达（LiDAR）点云处理与定位 本书详细阐述了2D/3D LiDAR技术在环境建模和定位中的应用。内容包括： 点云配准算法： 迭代最近点（ICP）算法的变体（Point-to-Plane ICP）及其收敛性分析。 基于语义信息的定位： 如何结合深度学习网络（如PointNet/PointNet++）对点云进行语义分割，从而实现基于地标的语义SLAM。 固态LiDAR与新兴的FMCW LiDAR： 介绍FMCW技术如何直接提供速度信息，显著提升了运动目标的跟踪能力。 第6章：基于电磁波环境指纹识别与机器学习 本章探讨了利用现有的、被动接收的无线信号（如Wi-Fi、蜂窝网络信号、甚至环境无线电噪声）进行室内定位的方法。 信道状态信息（CSI）的提取与特征工程： 如何从OFDM系统中提取对环境敏感的CSI参数，并将其作为定位指纹。 深度学习在指纹匹配中的应用： 使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）直接从原始或处理后的电磁特征图谱中回归出位置坐标，以超越传统K近邻（KNN）或支持向量机（SVM）的性能限制。 --- 第三部分：先进的传感器融合框架与系统实现 第7章：状态估计的先进算法：因子图与优化 本章深入探讨了超越传统卡尔曼滤波的更强大的状态估计工具——基于优化的方法。 因子图（Factor Graph）理论： 如何将所有传感器的观测和先验知识建模为因子图中的约束条件。 非线性最小二乘求解： 使用G2O或Ceres Solver等库，实现高效率的稀疏矩阵求解，以实时优化整个系统轨迹。 鲁棒性损失函数： 如何设计对异常值（Outliers，如传感器瞬时错误读数）不敏感的损失函数（如Huber Loss, Cauchy Loss），确保系统的长期稳定性。 第8章：惯性导航系统（INS）的误差建模与补偿 尽管INS的误差会随时间累积，但其高频率和短时精度使其成为融合框架中不可或缺的基石。本章详细分析了IMU的系统误差源： 陀螺仪与加速度计的误差建模： 随机游走（Random Walk）、偏差（Bias）的估计与实时校准。 基于自标定（Self-Calibration）的技术： 如何利用动态运动（如车辆转弯或直线加速）来估计和补偿IMU的温度依赖性和轴间耦合误差。 与外部参考的周期性校正： 阐述如何通过外部PNT源（如LiDAR或视觉匹配）周期性地“重置”INS漂移。 第9章：系统集成、验证与实时嵌入式实现 本章将理论与实践结合，指导读者构建一个端到端的集成系统。 软件架构选择： ROS（机器人操作系统）框架在PNT系统集成中的核心作用，包括节点通信、时间戳管理与数据包路由。 性能评估指标： 介绍绝对位置误差（APE）、相对位姿误差（RPE）的精确计算方法，以及如何量化系统的定位精度（如95%置信区间）。 嵌入式平台的优化： 针对低功耗或计算受限的边缘设备，讨论模型量化（Quantization）和异步并行计算策略，以确保复杂的优化算法能在实时约束下运行。 --- 本书特色： 本书避开了对某一特定无线技术（如UWB）的深度探讨，而是将重点放在如何利用多个截然不同的物理原理（视觉、惯性、毫米波、语义环境），通过先进的数学框架（优化理论、概率图模型）构建一个统一、可切换、高鲁棒性的定位引擎。它提供了对未来多模态传感器融合系统的全面技术蓝图。

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