王建辉，博士（后），解放军信息工程大学副教授，硕士生导师。主要研究方向为无线信号定位和移动通信。主持国家自然科学基金、河南省科技攻关项目、军内科研，以及解放军信息工程大学很好青年基金共计7项，作为主要参与人完成国家863项目、武器装备预研项目，以及型号研制类项目10余项。

《上篇》
第1章 绪论
1.1 蜂窝网定位技术概述
1.1.1 无线定位技术的概念
1.1.2 蜂窝网定位技术的应用领域
1.1.3 蜂窝网定位技术的发展
1.1.4 蜂窝网定位系统的分类
1.2 信息融合技术概述
1.2.1 信息融合技术基础
1.2.2 信息融合的体系结构和分类
1.2.3 信息融合技术的研究现状
1.2.4 多源信息融合的优势
1.2.5 多源信息融合存在的主要问题
1.3 蜂窝网信息融合定位技术的可行性分析
1.3.1 基于信息融合的定位技术研究现状
1.3.2 蜂窝网信息融合定位技术的可行性和意义
参考文献
第2章 无线定位理论基础
2.1 无线定位常用方法
2.1.1 场强定位方法
2.1.2 基于到达时间测量的定位方法
2.1.3 基于到达时间差测量的定位方法
2.1.4 基于信号到达角的定位方法
2.1.5 基于指纹匹配的定位方法
2.2 传统的定位参数测量方法
2.2.1 时延估计
2.2.2 角度估计
2.2.3 时延和到达角联合估计
2.3 NLOS误差鉴别与抑制方法
2.4 传统的移动台位置解算算法
2.4.1 非迭代定位算法
2.4.2 迭代定位算法
2.5 定位性能指标
参考文献
第3章 蜂窝网定位中的时延估计算法
3.1 超分辨时延估计算法
3.1.1 OFDM信号时延估计模型
3.1.2 子空间类时延估计算法
3.1.3 最大似然时延估计算法
3.2 基于蒙特卡罗直接抽样的最大似然时延估计算法
3.2.1 信号模型
3.2.2 算法原理
3.2.3 克拉美罗下界
3.2.4 算法仿真与分析
3.3 基于重要性抽样的最大似然时延估计算法
3.3.1 信号模型
3.3.2 算法原理
3.3.3 克拉美罗下界
3.3.4 算法仿真与分析
3.4 本章小结
参考文献
第4章 蜂窝网定位中的时延和到达角联合估计算法
4.1 基于求根MUSIC的时延和到达角联合估计
4.1.1 时延和到达角联合估计模型
4.1.2 算法原理
4.1.3 算法仿真与分析
4.2 基于Hadamard积扩展子空间的时延和到达角联合估计
4.2.1 算法原理
4.2.2 克拉美罗下界
4.2.3 算法仿真与分析
4.3 本章小结
参考文献
第5章 蜂窝网定位系统的NLOS误差抑制算法
5.1 蜂窝网定位系统的误差分析
5.2 典型的定位误差鉴别与抑制算法分析
5.2.1 NLOS误差鉴别算法
5.2.2 NLOS误差抑制算法
5.3 基于信号斜度归零准则的NLOS误差抑制算法
5.3.1 NLOS误差的信道模型
5.3.2 基于信号斜度归零准则的NLOS误差鉴别算法
5.3.3 基于数据斜度归零准则的NLOS误差抑制算法
5.3.4 算法仿真与分析
5.4 基于偏差Kalman滤波器和神经网络的NLOS误差抑制算法
5.4.1 偏差Kalman滤波器
5.4.2 Kalman滤波器对TOA进行无偏估计的算法推导
5.4.3 基于BP神经网络的NLOS误差环境模型系数估计
5.4.4 算法总体流程
5.4.5 算法仿真与分析
5.5 本章小结
参考文献
第6章 蜂窝移动通信系统信息融合定位理论
6.1 引言
6.2 信息融合定位系统的总体设计方案
6.3 基于信息融合的蜂窝网定位系统结构
6.3.1 信息融合定位系统的功能结构
6.3.2 信息融合定位系统的层次结构
6.3.3 信息融合定位系统的整体框架
6.4 基于多源测量参数信息的数据层融合定位算法
6.4.1 经典无线位置估计算法
6.4.2 基于多目标优化理论的多源测量参数信息融合定位
6.5 多目标优化信息融合定位的求解方法
6.5.1 多目标优化理论的最优解
6.5.2 多目标优化问题的经典求解方法
6.5.3 基于遗传算法的多目标进化算法
6.6 基于多目标优化的数据层信息融合定位方法
6.7 基于分布式结构的改进遗传算法
6.7.1 改进遗传算法的必要性
6.7.2 常见的变异改进型遗传算法
6.7.3 分布式遗传算法原理
6.7.4 分布式遗传算法设计
6.8 基于分布式遗传算法的测量参数数据层定位算法
6.8.1 目标种群设计
6.8.2 子种群设计
6.8.3 分布式遗传算法的整体流程
6.8.4 算法仿真与分析
6.9 本章小结
参考文献
第7章 移动台位置融合决策与系统性能评估优化
7.1 信息融合定位系统的决策层融合结构
7.1.1 决策层融合的概念和常用方法
7.1.2 信息融合定位系统的决策层融合结构
7.2 基于贝叶斯规则的决策层融合算法
7.2.1 贝叶斯决策层融合算法
7.2.2 贝叶斯决策层融合的序贯递推
7.2.3 贝叶斯决策层融合的性能分析
7.3 基于闭环反馈结构的改进粒子滤波

本书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。
本书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。