《蜂窝网信息融合定位理论与方法》汇集了作者近年来在蜂窝网信息融合定位领域的研究成果，主要内容包括无线定位理论基础、蜂窝网定位参数测量算法、NLOS误差鉴别与抑制算法、蜂窝网信息融合定位理论与方法、基于数据域融合的直接定位方法、基于路径追踪的决策层信息融合定位方法等。重点研究了基于测量参数、地理信息、传播路径和原始数据域信息的蜂窝网融合定位方法，构建了蜂窝网信息融合定位模型，同时给出了算法仿真与分析。
　　《蜂窝网信息融合定位理论与方法》适合于高等院校通信、导航专业高年级本科生和研究生学习参考，也可供致力于移动通信与无线定位研究的高校教师、研究所或公司研究人员参考使用。

上    篇

第1章  绪论 3
1．1  蜂窝网定位技术概述 3
1．1．1  无线定位技术的概念 3
1．1．2  蜂窝网定位技术的应用领域 4
1．1．3  蜂窝网定位技术的发展 5
1．1．4  蜂窝网定位系统的分类 7
1．2  信息融合技术概述 9
1．2．1  信息融合技术基础 9
1．2．2  信息融合的体系结构和分类 10
1．2．3  信息融合技术的研究现状 11
1．2．4  多源信息融合的优势 12
1．2．5  多源信息融合存在的主要问题 13
1．3  蜂窝网信息融合定位技术的可行性分析 15
1．3．1  基于信息融合的定位技术研究现状 15
1．3．2  蜂窝网信息融合定位技术的可行性和意义 15
参考文献 17
第2章  无线定位理论基础 18
2．1  无线定位常用方法 18
2．1．1  场强定位方法 18
2．1．2  基于到达时间测量的定位方法 19
2．1．3  基于到达时间差测量的定位方法 20
2．1．4  基于信号到达角的定位方法 21
2．1．5  基于指纹匹配的定位方法 22
2．2  传统的定位参数测量方法 23
2．2．1  时延估计 23
2．2．2  角度估计 24
2．2．3  时延和到达角联合估计 27
2．3  NLOS误差鉴别与抑制方法 28
2．4  传统的移动台位置解算算法 30
2．4．1  非迭代定位算法 31
2．4．2  迭代定位算法 36
2．5  定位性能指标 40
参考文献 42
第3章  蜂窝

随着定位技术的不断发展，蜂窝网定位技术在定位领域备受关注。近年来，已有很多学者致力于蜂窝网定位技术的研究，并且在定位的精度、实时性和稳定性方面取得了显著成效。然而，蜂窝网定位技术仍面临着几个关键的问题：在复杂多变的定位环境中，如何改善定位参数的估计精度，如何进一步提升定位结果的精度，如何提高定位系统的可靠性等。针对这些亟待解决的问题，本书作者对蜂窝网信息融合定位技术进行了深入研究。

多源信息融合能够扩展时间和空间的观测范围，增强数据的可信度和系统的分辨能力，提高系统的可靠性和信息处理能力。因此，相关领域的研究学者对多源信息融合技术进行了深入的理论研究和广泛的实际应用，并取得了一系列的研究成果。本书作者将多源信息融合技术与蜂窝网定位技术相结合，给出了蜂窝网信息融合定位理论，并详细阐述了该理论的设计过程。通过大量的算法仿真和性能分析，使读者能够清晰地理解信息融合理论在蜂窝网定位中的应用。

本书分为上篇和下篇，共10章。

上篇主要介绍了蜂窝网信息融合定位的理论知识。通过蜂窝网定位技术和信息融合技术概况的阐述，将读者引导到蜂窝网信息融合定位领域，使其对蜂窝网信息融合定位有一个初步的认识。后续的内容则分别从定位参数估计，NLOS误差的鉴别和抑制，数据层与决策层融合定位等方面展开论述；详细阐述了单径和多径的最大似然时延估计问题，时延和到达角联合估计算法，两种新的NLOS误差抑制算法（基于数据斜度归零准则的迭代算法，基于Kalman滤波器和神经网络的NLOS误差抑制算法），蜂窝网信息融合定位系统的设计，以及决策层融合方法等内容，为下篇的讲解做理论铺垫。

下篇主要研究了几种新的蜂窝网信息融合定位方法。详细阐述了直接定位方法的基本原理，并在此基础上，给出了基于角度和多普勒信息的多站直接定位方法，基于时延和多普勒信息的多站直接定位方法，基于反射体信息辅助的多径点源直接定位算法等多种直接定位方法。引入了位置指向性路径和区域指向性路径以及偏射角的概念，有效地减少了信号传播模型和实际环境之间的差异性；构建了基于虚拟定位站的路径追踪定位算法框架，给出了基于聚类分析的反向路径追踪算法和基于路径追踪的决策层信息融合定位算法。针对本篇给出的定位算法，进行了详细的算法仿真和分析，便于读者能够更深入地认识蜂窝网信息融合定位技术。