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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