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第1章 绪论1

1.1信号检测与估计理论的研究对象1

1.2信号检测与估计理论的发展历程1

1.2.1初创和奠基阶段1

1.2.2迅猛发展阶段2

1.2.3成熟阶段2

1.3本课程的性质和内容安排2

第2章 随机信号及其统计描述4

2.1随机过程4

2.1.1随机过程的概念4

2.1.2随机过程的统计描述5

2.1.3随机过程的平稳性与各态历经性7

2.1.4随机过程的独立性、相关性和正交性10

2.1.5平稳随机过程的功率谱密度11

2.1.6复随机过程及其统计特性13

2.2随机过程的正交级数表示14

2.2.1完备的正交函数集14

2.2.2随机信号的卡亨南-洛维展开14

2.2.3格拉姆-施密特正交化法19

2.3实信号的复数表示法与希尔伯特变换21

2.3.1实信号的复数表示法与希尔伯特变换21

2.3.2希尔伯特变换的性质23

2.4高斯噪声与白噪声25

2.4.1高斯噪声25

2.4.2白噪声26

本章小结27

思考题28

习题28

第3章 经典检测理论30

3.1检测理论的基本概念30

3.2最大后验概率准则32

3.2.1接收机结构形式32

3.2.2接收机性能评价33

3.3最小风险Bayes准则35

3.3.1接收机结构形式35

3.3.2 Bayes准则与最大后验概率准则的关系37

3.4最小错误概率准则37

3.5极大极小准则39

3.5.1不同P（H0）下的Bayes风险40

3.5.2假定P（H0）=q1，实际P（H0）不一定是q1时的平均风险40

3.6 Neyman-Pearson准则42

3.7 M元检测44

3.7.1 M元检测的Bayes准则45

3.7.2 M元检测的最大后验概率准则46

3.7.3 M元检测的最大似然检验准则46

本章小结48

思考题49

习题49

第4章 确知信号的检测51

4.1高斯白噪声下二元确知信号的检测51

4.1.1接收机的结构形式51

4.1.2接收机的检测性能54

4.2三种常用系统性能评价57

4.2.1相干相移键控系统57

4.2.2相干频移键控系统58

4.2.3相干启闭键控系统59

4.3高斯白噪声下多元确知信号的检测60

4.3.1接收机的结构形式60

4.3.2接收机的检测性能60

4.4高斯色噪声中确知信号的检测62

4.4.1卡亨南-洛维展开法62

4.4.2接收机的结构形式63

4.4.3接收机的检测性能66

4.4.4最佳信号波形69

4.5匹配滤波器70

4.5.1最大信噪比准则71

4.5.2白噪声背景下的匹配滤波器72

4.6广义匹配滤波器76

4.6.1积分方程的近似解法76

4.6.2预白化方法76

4.6.3白化滤波器的构成77

本章小结78

思考题79

习题80

第5章 随机参量信号的检测82

5.1复合假设检验82

5.1.1复合假设检验的Bayes准则82

5.1.2复合假设检验的Neyman-Pearson准则85

5.1.3复合假设检验的最大似然检验准则86

5.2随机相位信号的检测86

5.2.1最佳检测系统的结构86

5.2.2检测性能89

5.3随机相位和振幅信号的检测92

5.3.1最佳检测系统结构92

5.3.2检测性能93

5.4随机频率信号的检测94

5.4.1随机相位和频率信号的检测94

5.4.2随机相位和频率、振幅瑞利衰减信号的检测96

5.4.3一种多元信号的检测方法98

5.5随机时延信号的检测98

5.5.1随机相位和时延信号的检测98

5.5.2随机相位、频率和时延信号的检测100

本章小结100

思考题102

习题102

第6章 多重信号的检测104

6.1确知脉冲串信号的检测104

6.1.1似然比检验和最优处理器104

6.1.2检测性能106

6.2随机参量脉冲串信号的检测107

6.2.1随机相位非相干脉冲串信号的检测107

6.2.2随机振幅和相位脉冲串信号的检测110

本章小结113

思考题114

习题114

第7章 序贯检测115

7.1序贯检测的一般原理115

7.2序贯似然比检测116

7.2.1判决规则116

7.2.2检测门限117

7.2.3平均取样数119

7.2.4判决终止的必然性120

7.3序贯检测的实例分析122

本章小结125

思考题125

习题126

第8章 经典估计理论127

8.1引言127

8.2 Bayes估计127

8.2.1代价函数的形式127

8.2.2 Bayes估计准则128

8.3最大后验估计130

8.4最大似然估计131

8.5最小二乘法估计133

8.5.1最小二乘法133

8.5.2线性信号模型的最小二乘法估计134

8.6估计量的性质135

8.6.1无偏性136

8.6.2一致性136

8.6.3充分性137

8.6.4有效性138

8.7克拉默-拉奥不等式138

8.7.1克拉默-拉奥不等式的形式139

8.7.2几点讨论140

8.8估计的最小均方误差界141

本章小结143

思考题144

习题144

第9章 信号参量的估计146

9.1概述146

9.1.1估计量的计算146

9.1.2估计量的性能分析146

9.2振幅估计147

9.2.1振幅估计量的计算147

9.2.2振幅估计量的性能分析148

9.3相位估计149

9.4时延估计151

9.4.1时延估计量的计算151

9.4.2雷达自动距离跟踪环路153

9.4.3时延估计量的性能分析154

9.5频率估计154

本章小结156

思考题156

习题156

第10章 维纳滤波和卡尔曼滤波158

10.1概述158

10.2维纳滤波159

10.2.1连续过程的维纳滤波159

10.2.2离散过程的维纳滤波161

10.3卡尔曼滤波169

10.3.1卡尔曼滤波的信号模型169

10.3.2卡尔曼滤波器的设计169

本章小结173

思考题173

习题174

第11章 自适应滤波175

11.1自适应滤波概述175

11.1.1自适应滤波的基本概念175

11.1.2自适应滤波的组成175

11.1.3自适应滤波的分类175

11.1.4自适应滤波的性能指标176

11.2最小均方自适应滤波算法176

11.2.1基本原理176

11.2.2均方误差性能曲面178

11.2.3算法形式180

11.2.4收敛特性181

11.3递归最小二乘自适应滤波算法184

11.3.1算法原理184

11.3.2 RLS算法和LMS算法的比较187

本章小结187

思考题188

习题188

第12章 功率谱估计190

12.1概述190

12.2经典谱估计191

12.2.1 BT法191

12.2.2周期图法194

12.3参数化模型法198

12.3.1谱估计的参数化模型198

12.3.2 AR模型谱估计方法200

12.4白噪声中正弦信号的谱估计205

12.4.1最大似然法205

12.4.2 Capon谱估计法207

本章小结208

思考题209

习题210

参考文献211