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目录 1

前言 1

第一章 随机过程 1

1.1 随机变量 1

1.2 随机过程及其统计特性 6

1.3 平稳随机过程 10

1.3.1 随机过程的平稳性及遍历性 10

1.3.2 相关函数与功率频谱密度 12

1.3.3 宽带和窄带噪声过程 16

1.4 随机过程的正交展开法 18

1.5 高斯随机过程 22

1.5.1 高斯变量 23

1.5.2 高斯随机过程 27

1.5.3 窄带高斯过程 30

1.6 随机过程通过线性系统 40

习题 42

参考文献 44

第二章 统计信号模型 46

2.1 线性平稳模型 46

2.2 自递归模型（AR模型） 52

2.3 滑动平均模型（MA模型） 59

2.4 自递归-滑动平均混合模型（ARMA模型） 63

2.5 偏相关函数 67

2.6 非平稳的ARIMA模型 69

2.7 非平稳的IMA模型 75

习题 79

参考文献 80

第三章 信号检测理论 82

3.1 信号检测模型 82

3.2 各类判决准则 88

3.2.1 最小平均风险准则（Bayes准则） 89

3.2.2 安全平均风险准则（极大极小准则） 94

3.2.3 检测概率最大准则（N-P准则） 99

3.2.4 错误概率最小准则（理想观测者准则） 103

3.2.5 最大似然准则 104

3.2.6 最大后验概率准则 105

3.3 在白色高斯信道中的似然比计算 108

3.3.1 一次观测结果 108

3.3.2 多次观测结果 113

3.4 二元确知信号的检测 122

3.4.1 二元数字通信系统 123

3.4.2 雷达系统 131

3.5 多元假设检验 134

3.6 复合假设检验 144

3.6.1 随幅信号的检测 147

3.6.2 随相信号的检测 150

3.6.3 随幅随相信号的检测 161

3.7 序列检测 169

3.8 在有色高斯信道中的信号检测 176

3.9 白化方法 194

习题 199

参考文献 205

第四章 数字信号解调 207

4.1 二元相干解调 207

4.2 二元非相干解调 208

4.3 部分相干解调 219

4.4 差分相干解调 232

4.5 m元相干解调 235

4.5.1 m元正交信号 240

4.5.2 m元等相关信号 247

4.5.3 m元最佳信号 249

4.5.4 双正交信号集 250

4.6 m元非相干解调 254

习题 258

参考文献 260

第五章 信号估值理论 262

5.1 信号参量估值模型 262

5.2 Bayes估值 267

5.2.1 最小方差估值准则 267

5.2.2 最大后验估值准则 272

5.2.3 后验中数估值准则 274

5.2.4 方差估值准则的推广 275

5.3 极大极小估值 279

5.4 最大似然估值 283

5.4.1 非随机未知参量的C-R下限 285

5.4.2 随机参量的C-R下限 291

5.5 在白色高斯信道中的单参量信号估值 295

5.5.1 信号幅度估值 297

5.5.2 信号相位估值 302

5.5.3 信号频率估值 308

5.5.4 信号时延估值 313

5.6 多参量估值 316

5.7 在有色高斯信道中的信号估值 325

习题 332

参考文献 335

第六章 最佳线性滤波 336

6.1 信号波形估值 336

6.2 最佳线性滤波器 343

6.3 线性均方估值中的正交原理 349

6.4 维纳滤波器 356

6.5 卡尔曼滤波器 367

6.6 匹配滤波器 386

习题 399

参考文献 402

第七章 模拟信号解调 403

7.1 模拟调制 403

7.2 已调信号的估值方程 405

7.3 线性调制的最佳解调器 409

7.4 角度调制的最佳解调器 416

7.5 几种模拟调制性能的比较 428

习题 430

参考文献 431

中英人名对照 433