《信号检测与估计》求取 ⇩

导言1

目 录1

第一章 经典检测理论10

1.1 引言10

1.2 最大后验概率准则下的简单二元假设检验13

1.3 贝叶斯准则18

1.4 极小极大准则20

1.5 奈曼－皮尔孙准则23

1.6 似然比检验的工作特性24

1.7 多样本简单二元假设检验28

1.8 简单M元假设检验43

*1.9 切尔诺夫界限47

2.1 引言57

第二章 确知信号的检测57

2.2 二元数字通信59

2.3 M元数字通信71

2.4 雷达检测78

*2.5 抽样法检测82

2.6 匹配滤波器89

2.7 匹配滤波器的近似实现105

第三章 随机参量信号的检测114

3.1 引言114

3.2 复合假设检验115

3.3 随机相位信号120

3.4 随机相位和振幅信号（一）——ASK通信和雷达检测134

3.5 随机相位和振幅信号（二）——FSK通信141

3.6 随机相位、振幅和频率信号150

3.7 随机相位、频率和时延信号157

*3.8 抽样法检测160

第四章 多重信号的检测164

4.1 引言164

4.2 确知信号165

*4.3 格拉姆－查利级数170

4.4 随机相位信号176

4.5 随机相位和振幅信号（一）——雷达检测191

4.6 随机相位和振幅信号（二）——分集通信系统197

4.7 序贯检测212

第五章 高斯色噪声中信号的检测222

5.1 引言222

5.2 卡亨南－洛维展开223

5.3 确知信号的检测232

*5.4 积分方程的解246

5.5 随机相位信号的检测259

第六章 经典估计理论272

6.1 引言272

6.2 贝叶斯估计273

6.3 最大后验概率估计284

6.4 最大似然估计286

6.5 估计量的性质287

6.6 克拉美－罗不等式292

6.7 估计的最小均方误差限303

*6.8 最小二乘估计307

6.9 估计理论小结308

7.1 引言310

第七章 信号参量的估计310

7.2 振幅估计312

7.3 相位估计313

7.4 时延估计317

7.5 频率估计327

7.6 时延和频率的联合估计331

7.7 高斯色噪声情况下的估计336

7.8 最大似然检测343

第八章 最佳线性估计（一）——维纳滤波351

8.1 引言351

8.2 稳态维纳滤波352

*8.3 非稳态维纳滤波365

8.4 多输入维纳滤波371

8.5 离散时间维纳滤波373

*8.6 Robu st维纳滤波375

第九章 最佳线性估计（二）—卡尓曼滤波377

9.1 引言377

9.2 随机过程的状态空间模型379

9.3 离散时间卡尔曼滤波392

9.4 应用举例400

9.5 连续时间卡尔曼滤波407

*9.6 Robust卡尔曼滤波418

9.7 维纳滤波与卡尔曼滤波的关系419

第十章 非参量检测422

10.1 引言422

10.2 符号检测430

10.3 秩检测440

10.4 双输入检测451

10.5 条件检测462

10.6 自适应检测475

*10.7 最近邻法检测491

第十一章 Robust检测507

11.1 引言507

11.2 确知信号的有限样本Robust检测511

11.3 确知信号的渐近Robust检测518

11.4 确知信号的序贯Robust检测540

*11.5 随机信号的Robust检测559

11.6 其它Robust检测技术571

附录 随机过程概述575

A.1 随机过程的概率描述575

A.2 集合相关函数577

A.3 时间相关函数584

A.4 遍历过程586

A.5 功率谱密度589

A.6 线性系统对随机过程的响应595

A.7 希尔伯特变换与信号预包络602

A.8 窄带随机过程606

A.9 高斯过程612

A.10 窄带高斯过程包络和相位的分布618

A.11 正弦波加窄带高斯过程包络和相位的分布621

A.12 窄带高斯过程包络平方的分布和χ分布628

A.13 正弦波加窄带过程包络平方的分布和非中心χ2分布632

参考文献639

名词索引648