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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CDMA 409

17.4异步多用户直接序列CDMA 412

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