《无源定位技术》系统地阐述了电子战目标无源定位与跟踪的基本概念、参数测量，以及目标定位与跟踪的基本原理、实现方法和有关该技术的新研究成果，较充分地反映了当前电子战目标无源定位与跟踪技术的新研究状况。
　　《无源定位技术》共分四部分，即绪论、参数测量、目标定位、目标跟踪，共15章。内容主要包括：基本概念，定位系统，性能度量，时间校准，空间校准，频率测量，时差估计，角度测量，基本定位算法，三角定位，二次定位，单站定位，外辐射源照射定位，线性滤波算法，机动目标跟踪，以及缩略语。
　　《无源定位技术》可以作为高等院校通信与电子工程专业及相关专业的高年级本科生和研究生的学习教材，也可供高等院校、科研院所、电子技术公司等有关单位的科研人员和工程技术人员作为自学或研究的参考书。

　　《无源定位技术》：
　　3.定位精度 
　　定位精度是指定位的误差，也就是可能被确定的目标位置与实际目标位置的差别。首先可以理解到这是一个概率问题，其次由于位置是一个二维量，等概率的分布一般是一个椭圆，因此确切的定位误差描述将是与一定的概率对应的一个椭圆；它表明当系统说目标位置在T点时，真实目标落入以T点为中心的某个椭圆的概率高于概率阈值P（一 般取P=50%）。一个椭圆有三个参数：长半轴大小、短半轴大小以及长轴指向。为简化描述，我们又用一个圆来代表它，圆面积等于椭圆面积；而圆只有一个参数，即半径。这样，就可以用半径表示定位误差，单位为km。 
　　无论是设计人员还是用户，都应该清醒地认识到：定位误差与目标位置有关，它在定位作用地域内一般都不是常数；定位误差还与系统内侦察站的布局有关，差的布局可能使定位误差变坏很多。由于无源定位系统在世界上是一项比较新的东西，对此目前还没有一个统一的说法，但作者认为如果用千米数来描述一个定位系统的定位误差，一般应指系统内侦察站的配置较好时大部分作用地域内最差的定位误差。：
　　……

第1部分 绪论
第1章 基本概念
1.1 电子战
1.1.1 电子战定义
1.1.2 电子战作战对象
1.1.3 电子战用途
1.1.4 电子战内涵
1.1.5 电子战主要功能
1.1.6 综合电子战概念
1.2 电子战分类
1.3 无源定位
1.3.1 无源定位的概念
1.3.2 无源定位的特点
1.3.3 源定位的用途
1.4 无源定位分类
1.5 参考文献
第2章 定位系统
2.1 引言
2.2 系统组成
2.2.1 系统分类
2.2.2 系统组成
2.2.3 主要指标
2.3 关键技术
2.3.1 主要关键技术
2.3.2 重频模糊问题
2.4 观测量
2.4.1 波达方向
2.4.2 波达时间
2.4.3 波达频率
2.4.4 波达幅度
2.5 定位体制
2.5.1 双站测向交叉定位
2.5.2 三站时差二维双曲线定位
2.5.3 双站测向时差混合定位
2.6 参考文献
第3章 性能度量
3.1 引言
3.2 定位误差
3.2.1 统计定位误差
3.2.2 概率定位误差
3.2.3 几何精度稀释
3.2.4 克拉美一罗界
3.3 系统复杂度
3.3.1 测站数量
3.3.2 系统研制成本
3.3.3 定位时间
3.4 参考文献
第4章 时间校准
4.1 引言
4.2 常用时间标准
4.3 时间同步概述
4.4 时间同步指标
4.5 时间间隔测量
4.6 时间同步技术
4.6.1 搬运钟法
4.6.2 主站授时法
4.6.3 授时中心法
4.7 参考文献
第5章 空间校准
5.1 引言
5.2 常用坐标系
5.2.1 空间大地坐标系
5.2.2 空间大地直角坐标系
5.2.3 测站测量坐标系
5.2.4 地心坐标系
5.2.5 参心坐标系
5.2.6 载体地理坐标系
5.2.7 载体坐标系
5.3 不同坐标系之间的转换
5.4 直角坐标系的平移与旋转
5.4.1 平移变换
5.4.2 旋转变换
5.5 参考文献

第2部分 参数测量
第6章 频率测量
6.1 引言
6.2 信号模型
6.3 窄带频率估计原理
6.3.1 线性预测（LP）频率估计算法
6.3.2 加权最小二乘（WLS）频率估计算法
6.3.3 约束最优化频率估计算法
6.4 高精度频率估计
6.4.1 线性预测与最小二乘频率估计
6.4.2 线性预测与约束加权最小二乘频率估计
6.4.3 复单音频率信号的线性预测与加权最小二乘频率估计
6.5 傅里叶变换频率估计
6.6 参考文献
第7章 时差估计
7.1 引言
7.2 最小熵时延估计
7.2.1 信息熵
7.2.2 最小熵时延估计
7.2.3 语音信号的时延估计
7.3 参数化时延估计
7.3.1 广义互相关算法
7.3.2 参数化时延估计算法
7.4 自适应时延估计
7.4.1 最小二乘时延估计算法
7.4.2 自适应数字时延跟踪识别算法
7.5 精确时延估计
7.5.1 分数延迟滤波器
7.5.2 Lagrange内插FIR滤波器
7.5.3 算法收敛性分析
7.6 MVDR互谱时延估计
7.7 参考文献
第8章 角度测量
8.1 引言
8.2 振幅法测向
8.2.1 波束搜索法测向
8.2.2 全向振幅单脉冲测向
8.2.3 多波束测向技术
8.3 相位法测向
8.3.1 数字式相位干涉仪测向技术
8.3.2 线性相位多模圆阵测向技术
8.3.3 干涉仪测向解模糊算法
8.4 自适应波束形成器
8.5 信号子空间与噪声子空间
8.6 多重信号分类（MUSIC）
8.6.1 基本MUSIC算法
8.6.2 解相干MUSIC算法
8.6.3 求根MUSIC算法
8.6.4 酉Root-MUSIC算法
8.7 旋转不变技术（ESPRIT）
8.7.1 基本ESPRIT算法
8.7.2 ESPRIT算法的另一种形式
8.7.3 酉ESPRIT算法
8.8 极大似然估计算法
8.8.1 极大似然估计检测器
8.8.2 交替投影算法
8.8.3 多项式法
8.9 参考文献

第3部分 目标定位
第9章 基本定位算法
9.1 引言
9.2 梯度下降法
9.3 线性均方估计
9.4 最小二乘估计
9.5 参考文献
第10章 三角定位
10.1 引言
10.2 测向交叉定位原理
10.3 最小二乘距离误差定位算法
10.3.1 布朗最小二乘三角定位算法
10.3.2 半球最小二乘误差估计定位算法
10.3.3 Pages-Zamora最小二乘定位算法
10.3.4 总体最小二乘定位算法
10.4 最小均方误差估计
10.4.1 动态系统
10.4.2 线性最小均方误差估计
10.4.3 基于线性模型的目标方位估计
10.4.4 卡尔曼滤波法
10.5 广义方位角法
10.5.1 问题描述
lO.5.2 梯度和协方差矩阵结构
10.5.3 迭代过程的开始和结束以及估计误差特性
10.6 最大似然定位算法
10.6.1 基于最大似然估计的三角测量算法
10.6.2 最大似然算法的比较
10.6.3 STansfield定位估计的偏差和方差
10.7 纯方位目标运动分析
10.7.1 目标运动分析
10.7.2 目标状态与参数估计方法
10.8 三角定位中的误差分析
10.8.1 三角定位的几何精度因子（GDOP）
10.8.2 测向误差
10.8.3 纯方位定位中偏差的影响
10.8.4 噪声背景下基于L，OB信息的融合定位
10.8.5 航线误差的影响
10.9 参考文献
第11章 二次定位
11.1 引言
11.2 TDOA定位技术
11.2.1 TDOA
11.2.2 基于TDOA的定位
11.2.3 非线性最小二乘
11.2.4 根据相位数据估计TDOA
11.2.5 TDOA测量精度
11.2.6 噪声背景下的时差定位
11.2.7 时差定位的精度因子
11.2.8 测量偏差对TDOA定位的影响
11.2.9 运动对TDOA位置估计的影响
11.3 差分多谱勒定位
11.3.1 差分多谱勒
11.3.2 差分多谱勒定位的精度
11.3.3 最大似然差分多谱勒定位算法
11.3.4 互模糊函数
11.3.5 噪声背景下利用相位数据估计正弦信号的差分多普勒
11.3.6 运动对差分多谱勒位置估计的影响
11.4 距离差定位方法
11.4.1 最小二乘距离差法
11.4.2 基于可行二重向量的距离差定位法
11.5 无源定位系统的统计特性分析
11.5.1 估计方法
11.5.2 估计精度
11.5.3 二维估计
11.5.4 双曲线定位系统
11.5.5 测向定位系统
11.5.6 其他定位方法
11.6 参考文献
第12章 单站定位
12.1 引言
12.2 飞越目标定位法
12.2.1 飞越目标定位法
12.2.2 方位／俯仰定位法
12.3 基于DOA和TOA测量的单站无源测距定位技术
12.3.1 实现单站无源定位的一种思路
12.3.2 利用DOA及TOA测量定位的数学推导
12.3.3 定位跟踪算法
12.4 基于相位差变化率的单站无源定位
12.4.1 定位原理
12.4.2 定位误差分析
12.4.3 EKF定位算法
12.4.4 可观测性分析
12.5 基于多普勒变化率的单站无源定位
12.6 基于电离层反射的单站无源定位
12.6.1 电离层反射无源单站定位技术
12.6.2 地球曲率的影响
12.6.3 采用倒谱计算TDOA
12.6.4 基于MuSIC倒谱的单站定位
12.6.5 电离层对定位结果的影响
12.7 参考文献
第13章 外辐射源照射定位
13.1 引言
13.2 外辐射源定位的特点
13.3 双基地工作原理
13.4 关键技术
13.5 定位方程
13.6 目标位置解算
13.7 定位精度分析
13.8 参考文献

第4部分 目标跟踪
第14章 线性滤波算法
14.1 引言
14.2 线性跟踪模型
14.3 卡尔曼滤波算法
14.3.1 最小均方误差估计
14.3.2 卡尔曼滤波算法
14.3.3 卡尔曼滤波算法处理流程
14.4 α-β与α-β-γ滤波算法
14.4.1 α-β滤波算法
14.4.2 α-β-γ滤波算法
14.5 扩展卡尔曼滤波算法
14.5.1 滤波模型
14.5.2 线性化EKF滤波的误差补偿
14.5.3 扩展卡尔曼滤波中的注意问题
14.6 不敏卡尔曼滤波算法
14.6.1 不敏变换
14.6.2 滤波模型
14.6.3 贝叶斯滤波
14.7 粒子滤波
14.7.1 序贯重要性采样法
14.7.2 优选重要性密度函数法
14.7.3 重采样法
14.8 参考文献
第15章 机动目标跟踪
15.1 引言
15.2 具有机动检测的跟踪算法
15.2.1 可调白噪声模型
15.2.2 变维滤波算法
15.2.3 输入估计法
15.3 自适应跟踪算法
15.3.1 多模型算法
15.3.2 singer模型算法
15.3.3 当前统计模型算法
15.3.4 交互式多模型算法
15.3.5 Jerk模型算法
15.4 机动目标跟踪算法性能比较
15.5 小结
15.6 参考文献
附录 缩略语