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第一部分 综述3

第1章 概率论知识回顾3

1.1本章要点3

1.2概率的定义4

1.3条件概率4

1.4贝叶斯定理5

1.5独立性事件8

1.6随机变量9

1.7条件分布和密度9

1.8一维随机变量的函数10

1.9一维随机变量的矩12

1.10二维随机变量的分布15

1.11多维随机变量21

1.12均方误差（MSE）估计22

1.13参考文献注释25

1.14习题25

第2章 随机过程27

2.1本章要点28

2.2平稳过程28

2.3周期平稳过程28

2.4均值和各态历经29

2.5自相关函数29

2.6功率谱密度31

2.7离散时间随机过程38

2.8空间随机过程40

2.9随机信号41

2.10参考文献注释42

2.11习题42

第3章 信号表示和统计43

3.1本章要点43

3.2功率谱密度和自相关函数的关系43

3.3采样定理44

3.4线性时不变和线性移不变系统45

3.5带通信号表示50

3.6参考文献注释59

3.7习题60

第二部分 检测理论63

第4章 二元假设下的单样本检测63

4.1本章要点63

4.2假设检验与最大后验概率准则63

4.3贝叶斯准则70

4.4极大极小化准则72

4.5 Neyman-Pearson准则79

4.6第4章例题中检测准则结果小结82

4.7序贯检测83

4.8参考文献注释83

4.9习题83

第5章 二元假设下的多样本检测86

5.1本章要点86

5.2多重测量举例87

5.3贝叶斯准则88

5.4其他准则89

5.5加性高斯噪声中的最优数字检测器91

5.6滤波替代方法93

5.7连续信号——高斯白噪声95

5.8连续信号——有色高斯噪声97

5.9加性高斯白噪声中二元接收机的性能100

5.10接收机结构的深入研究105

5.11序贯检测和性能106

5.12参考文献注释109

5.13习题109

第6章 随机参数信号的检测112

6.1本章要点113

6.2复合假设检验113

6.3未知相位116

6.4未知幅度123

6.5未知频率128

6.6未知到达时刻133

6.7参考文献注释139

6.8习题139

第7章 随机参数多脉冲检测142

7.1本章要点143

7.2未知相位144

7.3未知相位和幅度146

7.4分集方法与性能149

7.5未知相位、幅度及频率163

7.6参考文献注释166

7.7习题166

第8章 多元假设的检测167

8.1本章要点167

8.2贝叶斯准则168

8.3最大后验概率（MAP）准则172

8.4利用其他准则的M元检测174

8.5利用“擦除”处理的M元检测174

8.6信号空间表示176

8.7 M元检测系统的性能179

8.8多元假设的序贯检测187

8.9参考文献注释187

8.10习题188

第9章 非参数检测190

9.1本章要点190

9.2符号检验191

9.3 Wilcoxon检验197

9.4其他非参数检验199

9.5参考文献注释201

9.6习题201

第三部分 估计理论205

第10章 估计理论基础205

10.1本章要点205

10.2一般参数估计问题表述206

10.3检测和估计理论之间的关系208

10.4估计问题的类型208

10.5估计器的性质209

10.6贝叶斯估计220

10.7极小极大估计229

10.8最大似然估计230

10.9参数估计器比较233

10.10参考文献注释242

10.11习题242

第11章 特定参数的估计244

11.1本章要点244

11.2高斯白噪声中的参数估计245

11.3高斯有色噪声中的参数估计246

11.4加性高斯白噪声中的幅度估计250

11.5加性高斯白噪声情况下非相干幅度估计253

11.6加性高斯白噪声中的相位估计261

11.7高斯白噪声中的时延估计266

11.8高斯白噪声下的频率估计268

11.9高斯白噪声情况下多参数的同时估计270

11.10 Whittle近似274

11.11参考文献注释277

11.12习题277

第12章 多参数估计279

12.1本章要点279

12.2离散线性观测模型的ML估计279

12.3离散线性观测模型的MAP估计284

12.4序贯参数估计287

12.5参考文献注释294

12.6习题294

第13章 不考虑分布的估计——维纳滤波295

13.1本章要点295

13.2正交原理295

13.3自回归技术298

13.4离散维纳滤波300

13.5连续维纳滤波307

13.6离散和连续滤波表示的一般式320

13.7参考文献注释322

13.8习题322

第14章 与分布无关的估计——卡尔曼滤波323

14.1本章要点323

14.2线性最小二乘法324

14.3最小方差加权最小二乘法325

14.4最小方差最小二乘或卡尔曼算法326

14.5卡尔曼算法计算时的考虑331

14.6信号估计的卡尔曼算法332

14.7连续卡尔曼滤波337

14.8扩展卡尔曼滤波343

14.9评论和扩展347

14.10参考文献注释347

14.11习题348

第四部分 应用351

第15章 非高斯噪声系统中的检测与估计351

15.1本章要点351

15.2脉冲噪声的特性352

15.3非高斯噪声下的检测器结构364

15.4噪声模型、接收机结构和误码率性能选例368

15.5非高斯噪声参数的估计373

15.6参考文献注释373

15.7习题374

第16章 多径衰落信道中的直接序列扩频信号376

16.1本章要点376

16.2直接序列扩频通信介绍376

16.3多径衰落信道模型379

16.4信道参数已知的接收机结构382

16.5相位未知的接收机结构391

16.6幅度或相位未知的接收机结构394

16.7未知信道的接收机结构和性能401

16.8参考文献注释404

16.9习题404

第17章 多用户检测408

17.1本章要点408

17.2引言408

17.3同步多用户直接序列CDMA409

17.4异步多用户直接序列CDMA412

17.5理论综述425

17.6参考文献注释426

17.7习题426

第18章 低截获概率通信428

18.1本章要点428

18.2 LPI系统模型428

18.3拦截探测器结构430

18.4滤波器组437

18.5特征检测器438

18.6参考文献注释439

18.7习题439

第19章 谱估计440

19.1本章要点440

19.2功率谱估计概述440

19.3周期图441

19.4参数谱估计法446

19.5用MATLAB进行谱估计的实例454

19.6参考文献注释456

19.7习题456

附录A分布的性质和密度函数457

附录B常见的概率密度函数、累积分布函数和特征函数459

附录C多元正态随机变量466

附录D自相关和功率谱密度函数的性质469

附录E LTI和LSI带限系统的等价性470

附录F随机和理论472

附录G对第6章、第7章和第16章有用的求解方法473

附录H Gram-Charlier型级数474

附录I移动用户检测476

术语表487

符号表490

参考文献495