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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