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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

思考题4

第2章 随机信号及其统计描述5

2.1 随机过程5

2.1.1 随机过程的概念5

2.1.2 随机过程的统计描述6

2.1.3 随机过程的平稳性与各态历经性8

2.1.4 随机过程的独立性、相关性和正交性11

2.1.5 平稳随机过程的功率谱密度函数12

2.1.6 复随机过程及其统计特性14

2.2 随机过程的正交级数表示15

2.2.1 完备的正交函数集15

2.2.2 随机信号的卡亨南-洛维展开15

2.2.3 格拉姆-施密特正交化法20

2.3 实信号的复数表示法与希尔伯特变换22

2.3.1 实信号的复数表示法与希尔伯特变换22

2.3.2 希尔伯特变换的性质24

2.4 高斯噪声与白噪声26

2.4.1 高斯噪声26

2.4.2 白噪声27

本章小结28

思考题29

习题30

第3章 经典检测理论31

3.1 检测理论的基本概念31

3.2 最大后验概率准则33

3.2.1 接收机结构形式33

3.2.2 接收机性能评价34

3.3 最小风险Bayes准则36

3.3.1 接收机结构形式36

3.3.2 Bayes准则与最大后验概率准则的关系38

3.4 最小错误概率准则38

3.5 极大极小准则40

3.5.1 不同P（H0）下的Bayes风险41

3.5.2 假定P(H0)=q1，实际P（H0）不一定是q1时的平均风险41

3.6 Neyman-Pearson准则43

3.7 M元检测45

3.7.1 M元检测的Bayes准则46

3.7.2 M元检测的最大后验概率准则47

3.7.3 M元检测的最大似然检验准则47

本章小结49

思考题50

习题50

第4章 确知信号的检测52

4.1 高斯白噪声下二元确知信号的检测52

4.1.1 接收机的结构形式52

4.1.2 接收机的检测性能55

4.2 三种常用系统性能评价58

4.2.1 相干相移键控系统58

4.2.2 相干频移键控系统59

4.2.3 相干启闭键控系统60

4.3 高斯白噪声下多元确知信号的检测61

4.3.1 接收机的结构形式61

4.3.2 接收机的检测性能61

4.4 高斯色噪声中确知信号的检测63

4.4.1 卡亨南-洛维展开法63

4.4.2 接收机的结构形式64

4.4.3 接收机的检测性能67

4.4.4 最佳信号波形70

4.5 匹配滤波器71

4.5.1 最大信噪比准则72

4.5.2 白噪声背景下的匹配滤波器73

4.6 广义匹配滤波器77

4.6.1 积分方程的近似解法77

4.6.2 预白化方法77

4.6.3 白化滤波器的构成78

本章小结79

思考题80

习题81

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103

6.1 确知脉冲串信号的检测103

6.1.1 似然比检验和最优处理器103

6.1.2 检测性能105

6.2 随机参量脉冲串信号的检测106

6.2.1 随机相位非相干脉冲串信号的检测106

6.2.2 随机振幅和相位脉冲串信号的检测109

本章小结112

思考题113

习题113

第7章 序贯检测114

7.1 序贯检测的一般原理114

7.2 序贯似然比检测115

7.2.1 判决规则115

7.2.2 检测门限116

7.2.3 平均取样数118

7.2.4 判决终止的必然性119

7.3 序贯检测的实例分析121

本章小结124

思考题124

习题125

第8章 经典估计理论126

8.1 引言126

8.2 Bayes估计126

8.2.1 代价函数的形式126

8.2.2 Bayes估计准则127

8.3 最大后验估计129

8.4 最大似然估计130

8.5 最小二乘法估计132

8.5.1 最小二乘法132

8.5.2 线性信号模型的最小二乘法估计133

8.6 估计量的性质134

8.6.1 无偏性135

8.6.2 一致性135

8.6.3 充分性136

8.6.4 有效性137

8.7 克拉默-拉奥不等式137

8.7.1 克拉默-拉奥不等式的形式137

8.7.2 几点讨论138

8.8 估计的最小均方误差界140

本章小结142

思考题143

习题143

第9章 信号参量的估计148

9.1 概述148

9.1.1 估计量的计算148

9.1.2 估计量的性能分析148

9.2 振幅估计149

9.2.1 振幅估计量的计算149

9.2.2 振幅估计量的性能分析150

9.3 相位估计151

9.4 时延估计153

9.4.1 时延估计量的计算153

9.4.2 雷达自动距离跟踪环路155

9.4.3 时延估计量的性能分析156

9.5 频率估计156

本章小结158

思考题158

习题158

第10章 维纳滤波和卡尔曼滤波160

10.1 概述160

10.2 维纳滤波161

10.2.1 连续过程的维纳滤波161

10.2.2 离散过程的维纳滤波163

10.3 卡尔曼滤波171

10.3.1 卡尔曼滤波的信号模型171

10.3.2 卡尔曼滤波器的设计171

本章小结175

思考题175

习题176

第11章 自适应滤波177

11.1 自适应滤波概述177

11.1.1 自适应滤波的基本概念177

11.1.2 自适应滤波的组成177

11.1.3 自适应滤波的分类177

11.1.4 自适应滤波的性能指标178

11.2 最小均方自适应滤波算法178

11.2.1 基本原理178

11.2.2 均方误差性能曲面180

11.2.3 算法形式182

11.2.4 收敛特性183

11.3 递归最小二乘自适应滤波算法186

11.3.1 算法原理186

11.3.2 RLS算法和LMS算法的比较189

本章小结189

思考题190

习题190

第12章 功率谱估计192

12.1 概述192

12.2 经典谱估计法193

12.2.1 间接法193

12.2.2 直接法196

12.3 现代谱估计法200

12.3.1 信号模型及其选择201

12.3.2 AR模型谱估计法202

12.4 白噪声中正弦信号的谱估计207

12.4.1 最大似然法207

12.4.2 Capon谱估计法209

本章小结210

思考题211

习题212

参考文献213