信号的统计检测与估计理论PDF电子书下载

第一章 信号的矢量与复数表示 1

1-1 确知信号集中信号的矢量表示 1

1-2 Gram-Schmidt归一化正交程序与信号展开式 4

1-3 信号的复表示 5

1-4　Hilbert变换及其性质 8

1-5 线性系统的复表示 10

1-6　窄带随机过程 11

1-7　Karhunan-Loeve展式 15

习题 20

第二章　噪声与干扰 22

2-1 随机噪声 22

2-2 高斯噪声 25

2-3 复高斯过程 27

习题 30

第三章　假设检验 32

3-1 假设检验的一般理论——Bayes检验 32

3-2　二元假设检验 36

3-2-1　Bayes检验 36

3-2-2 最小最大检验 40

3-2-3　Neyman-Pearson检验 42

3-3 二元检验的施行特征 45

习题 49

4-1-1 实信号形式解 53

第四章　确知信号的检测 53

4-1 白高斯噪声中二元确知信号的检测 53

4-1-2 复信号形式解 55

4-1-3 差错概率性能 57

4-2 白高斯噪声中多元确知信号的检测 60

4-2-1 最大似然接收机 60

4-2-2 差错概率性能——简单上界 61

4-3 有色高斯噪声中二元确知信号的检测 64

4-3-1 取样形式解 64

4-3-2 Karhunan-Loeve展式解 67

4-4-1 从相关器到匹配滤波器 69

4-4 匹配滤波器 69

4-3-3 差错概率性能 69

4-4-2 平稳噪声中具有最大输出信噪比的滤波器 71

4-4-3 匹配滤波器的近似解 73

4-4-4 白化滤波器 74

4-5 有色高斯噪声中多元确知信号的检测 75

4-5-1 最小差错概率接收机 75

4-5-2 对称正交信号接收机的差错概率 76

4-6 积分方程的解 83

4-6-1 非齐次方程 83

4-6-2 齐次方程 86

习题 90

5-1 复合假设检验 94

第五章　具有随机参量信号的检测 94

5-2　具有随机相位信号的检测 97

5-2-1 最佳接收机结构 98

5-2-2　最佳接收机的差错概率性能 100

5-3 二元正交随机相位信号的检测 104

5-4　Ray1eigh衰落信道二元正交随机相位信号的检测 106

5-5　M元正交随机相位信号的检测 110

5-6　Rayleigh衰落信道M元正交随机相位信号的检测 115

习题 116

6-1 非独立有色高斯噪声中多重信号的最佳检测 118

第六章 多重（分集）信号的检测 118

6-2 具有随机相位多重弱信号的检测 120

6-3 平方律域值检测器的检测概率 123

6-4 不相关分集 126

6-4-1　相干接收机 127

6-4-2　非相干接收机 133

6-5 相关分集 136

6-5-1　相干接收机 136

6-5-2 非相干接收机 144

6-5-3 非相干域值接收机 147

习题 149

第七章　序贯检测 151

7-1 二元序贯似然比检验 152

7-1-1 检验的基本程序 152

7-1-2　辅助定理 153

7-1-3　一个基本恒等式 156

7-1-4 序贯似然比检验的施行特征 157

7-1-5 域值A与B的确定 159

7-1-6　平均观测次数Eθ（n） 160

7-1-7 序贯似然比检验的意义 161

7-2 两个检验实例 162

7-2-1 高斯随机变量均值的检验 162

7-2-2　0-1分布随机变量参数p检验 164

7-3　序贯似然比检验的极限有效性 167

7-3-1 最佳固定样值检验的施行特征与观测次数 168

7-3-2 序贯似然比检验的极限有效性 169

7-4 序贯检验对一般临近假设的极限有效性 175

7-5　其他序贯检验 177

7-5-1　多元序贯检验 177

7-5-2　复合序贯检验 179

7-5-3　序贯Bayes检验 183

7-5-4　广义序贯似然比检验 184

7-6　信号的序贯检测 187

7-6-1　确知脉冲串的接收 187

7-6-2 随机相位弱脉冲串的接收 188

习题 191

7-6-3　单个相干信号的序贯检测 191

第八章 信号的参量估值 193

8-1 从检测到估值 193

8-1-1 估值的数学模型 193

8-1-2 从检测到估值 194

8-2 最小均方误差估计与估计量的不变性 197

8-2-1 最小均方误差估计 197

8-2-2 估计量的不变性 198

8-3 有色高斯噪声中信号参量的最大后验概率估计 201

8-4 最大似然估计 205

8-5-1 单参量情况 208

8-5 估计均方误差的下界（非随机参量）——Cramer-Rao不等式1 208

8-5-2 单参量函数的情况 213

8-5-3 多参量情况 214

8-5-4 多参量函数的情况 219

8-6 估计均方误差的下界（随机参量）——Cramer-Rao不等式2 220

8-6-1 单参量情况 220

8-6-2 多参量情况 222

8-7 有色高斯噪声中信号参量的最大似然估计 223

8-8 有色高斯噪声中带通信号参量的最大似然估计 228

8-9 有色高斯噪声中多重带通信号参量的最大似然估计 231

8-10-1 测不准原理 233

8-10 若干实际信号参量的最大似然估计 233

8-10-2 信号幅度的估计 235

8-10-3 信号到达时刻的估计 236

8-10-4 信号到达时刻与Doppler频移的联合估计 237

习题 239

第九章 信号参量的最佳线性估计 244

9-1 线性最小均方误差估计 244

9-2 正交性原理 246

9-3 递归线性均方估计 250

9-4 最小二乘与加权最小二乘估计 252

9-4-1 最小二乘估计 252

9-4-2 加权最小二乘估计 254

9-5 线性估计的应用（一）——自适应信道特性估计 255

9-6 线性估计的应用（二）——自适应最小差错概率盲均衡 258

附录一　梯度算子？与？ 265

习题 266

第十章　具有未知参量信号的检测 269

10-1 极大（广义）似然检测 269

10-2 高斯噪声中信号的极大（广义）似然检测 270

10-2-1 未知幅度信号的检测 270

10-2-2 一般未知参量信号的检测 271

10-3 白噪声中未知幅度、载波频率与相位信号的检测 272

10-4 未知到达时刻信号的检测 273

10-5 未知到达时刻与载波频率及相位信号的检测 276

习题 277

第十一章　最小最大检测与Robust检测 279

11-1 最小最大检测 280

11-2　Robust检测中的博弈问题 288

11-3 平稳无记忆过程的Robust检测 289

11-4 若干实际信号的Robust检测 303

11-5　Robust序贯检验 309

习题 311

第十二章　非参量检测 313

12-1 基本定义与性能测度 314

12-2　符号检验 315

12-3　秩检验 319

12-4　t检验 325

12-5　若干其他非参量接收机 327

12-5-1 具有参考噪声输入的接收机 327

12-5-2 对称双输入接收机 328

12-5-3 自适应检测 329

习题 333

第十三章　符号干扰信道中的信号检测 336

13-1 符号干扰信道模型 336

13-1-2 符号干扰信道的Trellis图与状态图表示 338

13-1-1 符号干扰信道的树图表示 338

13-2 最大似然序列检测——Viterbi算法 341

13-3 最大似然序列检测接收机的差错概率性能 344

13-3-1 节点差错事件 344

13-3-2 节点与比特差错概率 345

13-3-3 一种比特差错概率上界 348

13-3-4 极高信噪比、无限长符号干扰信道的差错概率性能 354

13-4 与无符号干扰传输的比较 356

附录一 序列检测永不判决概率为零的证明 359

附录二 某些简易信道的α（K,s） 360

附录三　στ的分布 361

习题 362

第十四章　随机信号的检测 363

14-1 时变信道模型 363

14-2　齐次随机时变信道的潜在抗干扰性 367

14-2-1 限扩散信道、限频信号的潜在抗干扰性 370

14-2-2 最佳信号设计的物理可实现性 373

14-3 齐次随机时变符号干扰信道中的信号检测 376

14-3-1　接收广义似然比 376

14-3-2 失配序列检测器的差错概率 378

14-4　无限长符号干扰信道的差错概率 383

14-5　几点讨论 385

习题 386

参考文献 388