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绪论1

第一章 检测与估计的基本理论5

1.1 引言5

1.2 简单实例5

1.3 双择检测及其最佳准则10

1.3.1 贝叶斯准则10

1.3.2 最小错误概率准则和最大后验概率准则12

1.3.3 极大极小化准则15

1.3.4 纽曼-皮尔孙准则16

1.4 多元信号检测及其最佳准则18

1.5 随机参量信号的检测21

1.5.1 贝叶斯准则22

1.5.2 纽曼-皮尔孙准则24

1.6 信号参量估计基本原理26

1.6.1 经典估计方法26

1.6.2 贝叶斯估计29

1.6.3 最大后验估计32

1.6.4 最大似然估计33

1.6.5 参量估计实例33

本章小结35

习题35

参考文献37

第二章 信号检测理论(Ⅰ)38

2.1 引言38

2.2 高斯白噪声下通知信号的检测38

2.2.1 二元通信系统38

2.2.2 最佳系统的检测性能42

2.2.3 相干雷达系统45

2.2.4 似然函数46

2.3 匹配滤波器理论47

2.3.1 线性滤波器的一种最佳准则--信噪比准则47

2.3.2 白噪声背景下的匹配滤波器49

2.3.3 色噪声背景下的匹配滤波器52

2.4 随机参量信号的检测53

2.4.3 随机频率信号的检测61

2.4.4 随机到达时间信号的检测65

2.5 信号的多脉冲检测67

2.5.1 确知脉冲串信号的检测67

2.5.2 随机相位脉冲串(非相干脉冲串)信号的检测70

2.5.3 随机振幅随机相位脉冲串信号的检测73

本章小结74

习题75

参考文献77

第三章 信号检测理论(Ⅱ)78

3.1 高斯色噪声下的信号检测78

3.1.1 卡亨南-洛维展开78

3.1.2 确保信号的检测80

3.1.3 检测系统性能84

3.1.4 随机相位信号的检测86

3.2 非参量检测90

3.2.1 引言90

3.2.2 定义和术语92

3.2.3 基本非参量检测器94

3.2.4 在雷达中的应用101

3.3 序列检测105

3.3.1 引言105

3.3.2 瓦尔特序列检测106

3.3.3 序列检测与固定样本检测的比较110

本章小结112

习题112

参考文献114

第四章 信号参量估计115

4.1 引言115

4.2 信号参量估计量的性质116

4.3 单个信号参量的估计124

4.3.1 一般公式125

4.3.2 振幅估计128

4.3.3 相位估计129

4.3.4 时延估计131

4.3.5 频率估计136

4.4 多个信号参量的同时估计138

4.4.1 估计方法138

4.4.2 估计性能139

4.4.3 估计实例141

4.5 最佳线性估计144

4.5.1 线性均方估计145

4.5.2 白噪声情况下线性均方估计实例146

4.5.3 色噪声情况149

4.5.4 正交原理152

4.6 最小二乘估计152

习题154

本章小结154

参考文献157

第五章 波形估计158

5.1 引言158

5.2 维纳滤波159

5.2.1 非因果解161

5.2.2 因果解162

5.2.3 正交性166

5.2.4 高散观测情况168

5.3 标量卡尔曼滤波170

5.3.1 引言170

5.3.2 标量信号模型和观测模型171

5.3.3 标量卡尔曼滤波算法173

5.4 标量卡尔曼预测177

5.5 矢量信号模型和观测模型180

5.6 矢量卡尔曼滤波184

5.6.1 引言184

5.6.2 矢量卡尔曼滤波算法185

5.6.3 矢量卡尔曼滤波器的实现186

5.7 矢量卡尔曼预测187

5.8 用于雷达跟踪的卡尔曼滤波算法188

5.9 常增益滤波方法192

本章小结196

习题196

参考文献198

附录 积分方程的解200