信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)

第1章 緒論 (1)1.1　信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)的研究對(duì)象及應(yīng)用 (1)1.2　信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)的內(nèi)容及研究方法 (4)1.3　信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)課程與其他相關(guān)課程的關(guān)系 (6)1.4　內(nèi)容編排和學(xué)習(xí)建議 (6)本章小結(jié) (8)思考題 (9)第2章　匹配濾波器 (10)2.1　概述 (10)2.2　匹配濾波器沖激響應(yīng)及傳輸函數(shù) (11)2.3　白噪聲背景下的匹配濾波器 (15)2.4　色噪聲背景下的匹配濾波器 (20)本章小結(jié) (22)思考題 (23)習(xí)題 (23)第3章　信號(hào)檢測(cè)的基本理論 (26)3.1　信號(hào)檢測(cè)的實(shí)質(zhì) (26)3.2　信號(hào)檢測(cè)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) (27)3.2.1 貝葉斯統(tǒng)計(jì) (27)3.2.2 信號(hào)檢測(cè)的思路 (30)3.3　信號(hào)檢測(cè)的基本原理 (31)3.4　二元確知信號(hào)檢測(cè) (34)3.4.1 貝葉斯準(zhǔn)則下的二元確知信號(hào)檢測(cè) (34)3.4.2 最小平均錯(cuò)誤概率準(zhǔn)則下的二元確知信號(hào)檢測(cè) (39)3.4.3 最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則下的二元確知信號(hào)檢測(cè) (40)3.4.4 極小極大準(zhǔn)則下的二元確知信號(hào)檢測(cè) (41)3.4.5 奈曼?皮爾遜準(zhǔn)則下的二元確知信號(hào)檢測(cè) (43)3.4.6 最大似然準(zhǔn)則下的二元確知信號(hào)檢測(cè) (44)3.5　多元確知信號(hào)檢測(cè) (48)3.5.1 貝葉斯準(zhǔn)則下的多元確知信號(hào)檢測(cè) (48)3.5.2 最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則下的多元確知信號(hào)檢測(cè) (51)3.5.3 最大似然準(zhǔn)則下的多元確知信號(hào)檢測(cè) (52)3.6　隨機(jī)參量信號(hào)檢測(cè) (54)3.6.1 貝葉斯準(zhǔn)則下的二元隨機(jī)參量信號(hào)檢測(cè) (54)3.6.2 最大平均后驗(yàn)概率準(zhǔn)則下的二元隨機(jī)參量信號(hào)檢測(cè) (58)3.6.3 極小極大準(zhǔn)則下的二元隨機(jī)參量信號(hào)檢測(cè) (59)3.6.4 奈曼?皮爾遜準(zhǔn)則下的二元隨機(jī)參量信號(hào)檢測(cè) (60)3.6.5 最大廣義似然準(zhǔn)則下的二元隨機(jī)參量信號(hào)檢測(cè) (61)3.6.6 多元隨機(jī)參量信號(hào)檢測(cè) (64)本章小結(jié) (65)思考題 (66)習(xí)題 (67)第4章　高斯白噪聲中信號(hào)的檢測(cè) (71)4.1　高斯白噪聲 (71)4.2　高斯白噪聲中二元確知信號(hào)的檢測(cè) (74)4.2.1 帶限高斯白噪聲中二元確知信號(hào)的檢測(cè) (75)4.2.2 理想高斯白噪聲中二元確知信號(hào)的檢測(cè) (76)4.2.3 通信系統(tǒng)的檢測(cè)性能分析 (78)4.2.4 相干雷達(dá)系統(tǒng)的檢測(cè)性能分析 (82)4.3　高斯白噪聲中多元確知信號(hào)的檢測(cè) (84)4.3.1 高斯白噪聲中多元確知信號(hào)的一般檢測(cè)方法 (84)4.3.2 高斯白噪聲中多元確知信號(hào)的正交檢測(cè)方法 (86)4.4　高斯白噪聲中二元隨機(jī)參量信號(hào)的檢測(cè) (90)4.4.1 隨機(jī)相位信號(hào)的檢測(cè) (90)4.4.2 隨機(jī)振幅和相位信號(hào)的檢測(cè) (99)4.4.3 隨機(jī)頻率和相位信號(hào)的檢測(cè) (104)4.4.4 隨機(jī)振幅、頻率和相位信號(hào)的檢測(cè) (107)4.4.5 隨機(jī)相位和到達(dá)時(shí)間信號(hào)的檢測(cè) (108)4.4.6 隨機(jī)相位、頻率和到達(dá)時(shí)間信號(hào)的檢測(cè) (110)4.5　多重信號(hào)的檢測(cè) (111)4.5.1 多重確知信號(hào)的檢測(cè) (112)4.5.2 多重同振幅隨機(jī)相位信號(hào)的檢測(cè) (114)4.5.3 多重不同振幅隨機(jī)相位信號(hào)的檢測(cè) (117)4.5.4 多重隨機(jī)振幅和相位信號(hào)的檢測(cè) (118)本章小結(jié) (120)思考題 (120)習(xí)題 (120)第5章　高斯色噪聲中信號(hào)的檢測(cè) (124)5.1　高斯色噪聲中信號(hào)檢測(cè)的思路 (124)5.2　卡亨南?洛維展開(kāi) (125)5.3　高斯色噪聲中確知信號(hào)的檢測(cè) (127)5.4　高斯色噪聲中隨機(jī)相位信號(hào)的檢測(cè) (133)5.4.1 信號(hào)及噪聲的復(fù)包絡(luò) (133)5.4.2 簡(jiǎn)單二元隨機(jī)相位信號(hào)的檢測(cè) (134)5.4.3 一般二元隨機(jī)相位信號(hào)的檢測(cè) (138)本章小結(jié) (140)思考題 (141)習(xí)題 (141)第6章 序列檢測(cè) (143)6.1　序列檢測(cè)的基本原理 (143)6.2　采用修正的奈曼?皮爾遜準(zhǔn)則的序列檢測(cè) (144)6.3　序列檢測(cè)與固定觀測(cè)次數(shù)檢測(cè)的比較 (147)本章小結(jié) (150)思考題 (150)習(xí)題 (150)第7章 非參量檢測(cè) (152)7.1　非參量檢測(cè)的基本原理 (152)7.2　符號(hào)檢測(cè) (153)7.3　秩檢測(cè) (155)7.4　檢測(cè)器的漸近相對(duì)效率與效驗(yàn) (158)本章小結(jié) (160)思考題 (160)習(xí)題 (160)第8章 信號(hào)參量估計(jì)的基本理論 (161)8.1　信號(hào)參量估計(jì)的實(shí)質(zhì) (161)8.2　信號(hào)參量估計(jì)的基本原理 (162)8.3　信號(hào)參量貝葉斯估計(jì) (166)8.4　最大似然估計(jì) (171)8.5　估計(jì)量的性能指標(biāo) (173)8.6 克拉美?羅不等式 (175)8.7 線性最小均方誤差估計(jì) (183)8.7.1 單個(gè)參量的線性最小均方誤差估計(jì) (184)8.7.2 參量向量的線性最小均方誤差估計(jì) (186)8.7.3 線性最小均方誤差估計(jì)的性質(zhì) (186)8.8 最小二乘估計(jì) (187)8.8.1 最小二乘估計(jì)準(zhǔn)則 (187)8.8.2 單個(gè)參量的線性最小二乘估計(jì) (188)8.8.3 參量向量的線性最小二乘估計(jì) (189)8.8.4 加權(quán)線性最小二乘估計(jì) (190)本章小結(jié) (191)思考題 (192)習(xí)題 (192)第9章 高斯噪聲中信號(hào)參量估計(jì) (195)9.1 概述 (195)9.2 高斯白噪聲中信號(hào)單個(gè)參量估計(jì) (196)9.2.1 高斯白噪聲中信號(hào)單個(gè)參量的最大似然估計(jì) (196)9.2.2 信號(hào)幅度的估計(jì) (198)9.2.3 信號(hào)相位的估計(jì) (201)9.2.4 信號(hào)頻率的估計(jì) (204)9.2.5 信號(hào)時(shí)延的估計(jì) (207)9.3 高斯白噪聲中信號(hào)多個(gè)參量估計(jì) (210)9.4 高斯色噪聲中信號(hào)參量估計(jì) (212)9.4.1 非隨機(jī)相位信號(hào)的參量估計(jì) (212)9.4.2 隨機(jī)相位信號(hào)的參量估計(jì) (215)本章小結(jié) (215)思考題 (216)習(xí)題 (216)第10章　信號(hào)波形估計(jì) (218)10.1　信號(hào)波形估計(jì)的概念及分類 (218)10.2　維納濾波 (219)10.2.1 連續(xù)隨機(jī)過(guò)程的維納濾波 (220)10.2.2 離散隨機(jī)過(guò)程的維納濾波 (226)10.3　卡爾曼濾波 (232)10.3.1 向量卡爾曼濾波 (233)10.3.2 標(biāo)量卡爾曼濾波 (246)本章小結(jié) (250)思考題 (251)習(xí)題 (251)附錄A　本書(shū)內(nèi)容編排的邏輯關(guān)系 (255)附錄B　實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū) (257)附錄C　Q函數(shù)和誤差函數(shù) (276)參考文獻(xiàn)