信号检测与估计PDF电子书下载

第一章 绪论 1

目录 1

第二章 匹配滤波 6

§2.1 引言 6

§2.2 输出信噪比最大的线性滤波器 7

§2.3 匹配滤波器 9

§2.4 相关接收与匹配滤波器 19

2.4.1 自相关接收 20

2.4.2 互相关接收 22

§2.5 白化滤波处理方法 24

2.5.1 白化滤波的基本概念 24

2.4.3 相关处理与匹配滤波处理 24

2.5.2 白化滤波器 26

2.5.3 广义匹配滤波器 28

§2.6 习题 29

第三章 信号的检测 32

§3.1 引言 32

§3.2 二元假设检验和判决准则 33

3.2.1 基本概念 33

3.2.2 贝叶斯准则 36

3.2.3 最小总错误概率准则 40

3.2.4 奈曼-皮尔逊准则 41

3.2.5 极大极小准则 43

3.3.1 波形取样 44

§3.3 二元已知信号的检测 44

3.3.2 二元信号检测系统 45

3.3.3 二元通信系统的检测性能 48

3.3.4 雷达系统的检测性能 52

3.3.5 检测系统的工作特性 53

§3.4 随机参量信号的检测 54

3.4.1 信号检测与复合假设检验 54

3.4.2 随机相位信号的检测 58

3.4.3 随机相位及幅度信号的检测 64

3.4.4 射频脉冲列信号的检测 66

§3.5 多元信号的检测 70

3.5.1 多元假设检验的判决准则 70

3.5.2 M元信号通信检测系统 74

§3.6 序贯检测 76

3.6.1 序贯概率比检验 77

3.6.2 序贯概率比检验的平均取样数 78

§3.7 非白正态噪声中的信号检测 80

3.7.1 卡亨南-洛维展开式 81

3.7.2 已知信号的检测 82

3.7.3 检测系统的性能 83

§3.8 双门限检测 84

§3.9 习题 87

第四章 信号参量的估计 92

§4.1 引言 92

4.2.1 几种贝叶斯估计 94

§4.2 贝叶斯估计 94

4.2.2 估计量的不变性 101

§4.3 最大似然估计 102

§4.4 估计量的性质 104

4.4.1 估计量的性能标准 104

4.4.2 克拉美-罗限 105

§4.5 线性最小均方估计 112

4.5.1 线性最小均方估计 113

4.5.2 非白噪声的模型 119

4.5.3 线性递推估计方法 122

§4.6 多参量的同时估计 125

4.6.1 贝叶斯估计与最大似然估计 126

4.6.2 线性最小均方估计 127

4.6.3 正交原理与投影 130

§4.7 最小二乘估计 133

4.7.1 最小二乘估计 133

4.7.2 加权最小二乘估计 134

§4.8 习题 138

第五章 波形估计 142

§5.1 引言 142

§5.2 波形的简单估计 142

§5.3 维纳滤波 144

5.3.1 波形最佳线性滤波 144

5.3.2 维纳-霍甫积分方程 145

5.3.3 解非因果关系的维纳-霍甫积分方程 146

5.3.4 解维纳-霍甫积分方程 147

5.3.5 离散系统的维纳滤波 156

§5.4 标量信号的卡尔曼滤波和预测 157

5.4.1 信号模型与观测模型 157

5.4.2 最佳线性递推滤波 159

5.4.3 最佳线性递推预测 162

5.4.4 滤波与预测的关系 164

§5.5 矢量信号卡尔曼滤波和预测 165

5.5.1 信号模型与观测模型 165

5.5.2 最佳线性滤波和预测 167

5.5.3 白化过程——新息 168

5.5.4 一步递推预测 169

5.5.5 递推滤波 172

5.5.6 卡尔曼滤波与预测公式集 174

5.5.7 连续时间的卡尔曼滤波 180

5.5.8 卡尔曼滤波与维纳滤波之间的关系 182

§5.6 卡尔曼滤波的推广 182

5.6.1 非随机项的处置 183

5.6 2 动态噪声与测量噪声相关 185

5.6.3 非白噪声的处置 186

5.6.4 非线性系统的近似估计 188

§5.7 卡尔曼滤波方法的发散问题 193

5.7.1 发散现象及其原因 193

5.7.2 克服发散的方法 196

§5.8 习题 197

参考文献 199