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第一章 目标定位概述1

1.1 目标定位与命中1

1.2 目标运动分析4

1.2.1 匀速直线运动目标4

1.2.2 目标状态测量系统5

1.2.3 目标参数的可观测性7

1.2.4 结论12

1.3 目标状态与参数的估计方法12

1.3.1 运动系统的离散时间模型12

1.3.2 具有（r，σ，β）观测的极大似然估计法（MLE）13

1.3.3 纯角度（σ，β）观测的极大似然估计18

1.3.4 纯方位观测下的极大似然估计19

1.3.5 纯方位β观测下目标参数的极大似然估计20

1.4 纯方位目标运动分析问题的研究进展21

1.4.1 国外纯方位问题研究的历史回顾22

1.4.2 国内纯方位问题研究的基本情况25

1.4.3 国内外目前的研究进展与热点27

第二章 静止单站纯方位目标运动分析29

2.1 概述29

2.2 坐标系与测量方程30

2.3 系统的可观测性分析32

2.4 目标参数的拟线性估计算法（PLE）36

2.4.1 PLE算法的建立36

2.4.2 PLE算法的计算分析38

2.5 使用辅助变量的目标定位算法（IVPLE）42

2.5.1 问题的描述43

2.5.2 估计目标参数的辅助变量法45

2.5.3 标量递推算法48

2.6 辅助变量（IVPLE）法消除估计偏倚计算验证49

第三章 运动单站纯方位目标定位分析53

3.1 概述53

3.2 问题的数学描述54

3.3 观测方程的建立55

3.4 卡尔曼估计算法系56

3.5 地理坐标系下的加权最小二乘估计58

3.5.1 公式系的推导58

3.5.2 最小二乘法的累积算式62

3.5.3 目标运动状态的预测方程63

3.6 常用最小二乘估计算法的性能比较65

3.6.1 初始方位坐标系下的估计算法65

3.6.2 两种算法的性能比较67

3.7 改善估计性能的方法68

3.7.1 估计误差方程69

3.7.2 改善估计有偏的途径72

第四章 基于粒子滤波的被动跟踪算法76

4.1 概述76

4.2 被动跟踪的系统模型77

4.3 粒子滤波算法原理80

4.3.1 贝叶斯估计理论80

4.3.2 递推形式的贝叶斯估计80

4.3.3 基本粒子滤波算法82

4.4 改进粒子滤波算法在被动跟踪中的应用85

4.4.1 高斯和粒子滤波85

4.4.2 Unscented粒子滤波92

第五章 多站纯方位目标定位分析100

5.1 概述100

5.2 多站系统的数学描述101

5.3 目标参数的可观测性分析104

5.3.1 计算矩阵A和向量B的公式104

5.3.2 detA=0及B=0的条件105

5.3.3 系统不可观测的情形106

5.4 目标定位融合算法108

5.4.1 分布估计集中融合定位算法108

5.4.2 集中融合式定位算法110

5.4.3 网络水雷阵的应用例子112

第六章 纯方位系统不可观测条件分析114

6.1 可观测性问题的描述114

6.2 可观测性分析116

6.3 系统不可观测的几个结论120

6.4 对不可观测情形的分析123

第七章 观测器平台机动航路优化研究128

7.1 定位与跟踪误差的下限130

7.2 航路优化问题的提出133

7.3 观测器航路对定位精度的影响137

7.3.1 匀速直线运动的定位精度分析137

7.3.2 恒提前角运动的定位精度分析139

7.4 潜艇典型航路的定位精度分析142

7.4.1 接敌跟踪基本航路142

7.4.2 典型的接敌跟踪航路148

7.4.3 定位精度分析150

7.5 航路优化的方法155

7.5.1 对固定目标纯方位定位的观测器的航路优化155

7.5.2 对运动目标跟踪的观测器的航路优化158

7.5.3 仿真计算与结论159

第八章 被动跟踪水下无线传感网络167

8.1 概述167

8.2 UWSN中的节点自定位算法169

8.2.1 基本原理171

8.2.2 自定位过程171

8.2.3 自定位通信协议设计174

8.2.4 自定位仿真175

8.3 分布式跟踪系统结构179

8.3.1 动态分簇分布式跟踪结构179

8.3.2 高斯混和模型近似181

8.4 UWSN中的分布式粒子滤波被动跟踪算法183

8.4.1 并行粒子滤波算法183

8.4.2 信息粒子滤波算法185

8.4.3 仿真比较研究188

参考文献192