全书共9章, 其中, 第1章主要介绍多传感器信息融合、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。
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。
目录
第1 章绪论//1
1．1 多传感器信息融合概述//1
1．2 传感器网络目标定位基本理论//3
1．2．1 目标定位模型// 4
1．2．2 目标定位结构// 6
1．2．3 目标定位方法// 8
1．3 传感器网络目标定位研究现状// 9
1．4 本书主要内容// 13
第2 章参数估计基本理论// 15
2．1 引言// 15
2．2 估计性能评估// ．15
2．2．1 最小方差准则// 15
2．2．2 线性无偏估计准则// 17
2．3 Cramer-Rao 下界// 18
2．3．1 矢量参数的Cramer-Rao 下界19
2．3．2 矢量参数变换的Cramer-Rao 下界19
2．3．3 一般高斯情况的Cramer-Rao 下界20
2．4 最小二乘估计// ．21
2．4．1 线性最小二乘估计// 21
2．4．2 约束最小二乘估计// 22
2．4．3 非线性最小二乘估计// 23
2．4．4 序贯最小二乘估计// 24
2．5 最大似然估计// ．26
2．5．1 最大似然估计的定义// 26
2．5．2 最大似然估计的性质// 26
2．5．3 最大似然估计的求解// 27
2．6 本章小结// 29
第3 章凸优化基本理论// 31
3．1 一般优化问题和凸优化问题// 31
3．1．1 一般优化问题// 31
3．1．2 凸优化问题// 32
3．1．3 常见线性约束的凸优化问题35
3．2 凸集// 36
3．2．1 凸集定义// 36
3．2．2 常见凸集及其定义// 36
3．2．3 凸集合的保凸运算// 38
3．3 凸函数// 38
3．3．1 凸函数定义// 38
3．3．2 凸函数判断条件// 39
3．3．3 常见凸函数// 39
3．3．4 凸函数的保凸运算// 40
3．4 Lagrange 对偶与KKT 条件// 40
3．4．1 Lagrange 对偶函数// 40
3．4．2 Lagrange 对偶问题// 41
3．4．3 KKT 条件// 42
3．5 广义不等式约束的凸优化问题42
3．5．1 广义不等式// 42
3．5．2 广义不等式约束的凸优化// 43
3．5．3 半正定规划// 44
3．5．4 二阶锥规划// 45
3．6 本章小结// 45
第4 章基于到达时间的传感器网络目标定位46
4．1 引言// 46
4．2 问题描述// 48
4．3 基于量化TOA 的SDP 目标定位方法．51
4．4 锚节点存在位置误差时目标定位方法56
4．4．1 最大似然问题建模// 56
4．4．2 半正定松弛// 57
4．5 Cramer-Rao 下界// 61
4．6 性能仿真及分析// 63
4．6．1 量测噪声对定位性能的影响64
4．6．2 特征参数对定位性能的影响65
4．6．3 节点位置误差对定位性能的影响．67
4．7 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70
5．1 引言// 70
5．2 问题描述// 72
5．3 基于TDOA 的SDP 目标定位方法73
5．3．1 SDP 目标定位方法// 73
5．3．2 扩展的SDP 目标定位方法// 76
5．4 锚节点存在位置误差时目标定位方法78
5．4．1 最大似然问题建模// 78
5．4．2 半正定松弛// 79
5．5 多径条件下目标定位方法// 82
5．6 性能仿真及分析// 84
5．6．1 量测噪声对定位性能的影响85
5．6．2 特征参数对定位性能的影响87
5．6．3 节点位置误差对定位性能的影响．90
5．7 本章小结// 92
第6 章基于距离量测的传感器网络目标定位94
6．1 引言// 94
6．2 问题描述// 95
6．3 基于TOF 的SDP 目标定位方法97
6．3．1 锚节点位置误差下最大似然问题建模．97
6．3．2 半正定松弛// 98
6．4 Cramer-Rao 下界// ．102
6．5 理论分析// 105
6．5．1 方法计算复杂度// 105
6．5．2 与已有SDP 方法的关系// 106
6．5．3 与锚节点位置误差有关的约束的实质．107
6．5．4 唯一可定位性分析// 108
6．6 性能仿真及分析// 110
6．6．1 量测噪声对定位性能的影响112
6．6．2 特征参数对定位性能的影响113
6．6．3 节点位置误差对定位性能的影响115
6．6．4 网络规模对定位性能的影响115
6．7 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119
7．1 引言// ．119
7．2 问题描述// 120
7．3 基于RSS 的协作目标定位方法122
7．3．1 两种SOCP 目标定位方法123
7．3．2 非高斯噪声下协作目标定位方法125
7．4 基于RSS 的非协作目标定位方法127
7．4．1 Two-Step 目标定位方法// 127
7．4．2 目标辐射能量和位置联合估计方法131
7．5 Cramer-Rao 下界// ．135
7．6 理论分析// 136
7．6．1 方法对比// 136
7．6．2 运算复杂度// 136
7．7 性能仿真及分析// 137
7．7．1 信噪比对定位性能的影响// 138
7．7．2 特征参数对定位性能的影响142
7．7．3 节点位置误差对定位性能的影响146
7．8 本章小结// 147
第8 章水声传感器网络目标定位系统149
8．1 引言// ．149
8．2 水声传感器网络硬件系统// 150
8．3 目标定位实验// 151
8．3．1 实验系统构建// 151
8．3．2 实验结果分析// 153
8．4 本章小结// 164
第9 章超宽带传感器网络目标定位系统165
9．1 引言// ．165
9．2 UWB 硬件系统// ．165
9．3 基于UWB 硬件系统的定位方法实现167
9．4 目标协同定位实验// 168
9．4．1 实验系统构建// 168
9．4．2 实验结果分析// 168
9．5 本章小结// 169
参考文献// 170
缩略词// 181
符号// 183
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