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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 6

§1．2 简单实例 6

§1．3 双择检测及其最佳准则 10

1．3．1 贝叶斯准则 11

1．3．2 最小错误概率准则和最大后验概率准则 13

1．3．3 极大极小化准则 15

1．3．4 纽曼-皮尔孙准则 17

§1．4 多元信号检测及其最佳准则 19

§1．5 随机参量信号的检测 22

1．5．1 贝叶斯准则 23

1．5．2 纽曼-皮尔孙准则 25

1．6．1 经典估计方法 27

§1．6 信号参量估计基本原理 27

1．6．2 贝叶斯估计 30

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(1) 38

§2．1 引言 38

§2．2 高斯白噪声下确知信号的检测 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 46

2．2．4 似然函数 47

§2．3 匹配滤波器理论 48

2．3．1 线性滤波非的一种最佳准则——信噪比准则 48

2．3．2 白噪声背景下的匹配滤波器 50

2．3．3 色噪声背景下的广义匹配滤波器 53

§2．4 随机参量信号的检测 55

2．4．1 随机相位信号的检测 55

2．4．2 随机相位和振幅信号的检测 61

2．4．3 随机频率信号的检测 63

2．4．4 随机到达时间信号的检测 67

§2．5 信号的多脉冲检测 69

2．5．1 确知脉冲串信号的检测 70

2．5．2 随机相位脉冲串(非相F脉冲串)信号的检测 72

2．5．3 随机振幅和相位脉冲串信号的检测 75

本章小结 77

习题 78

参考文献 80

第三章 信号检测理论(Ⅱ) 81

§3．1 高斯色噪声下的信号检测 81

3．1．1 卡亨南-洛维展开 81

3．1．2 确知信号的检测 83

3．1．3 检测系统性能 87

3．1．4 相位未知信号的检测 89

§3．2 非参量检测 93

3．2．1 引言 93

3．2．2 定义和术语 95

3．2．3 基本非参量检测器 97

3．2．4 在雷达中的应用 105

3．2．5 关于Robust检测 108

3．3．1 引言 112

§3．3 序列检测 112

3．3．2 瓦尔特序列检测 114

3．3．3 最佳序列检测准则 118

3．3．4 序列检测与固定样本检测的比较 119

本章小结 122

习题 122

参考文献 124

第四章 信号参量估计 125

§4．1 引言 125

§4．2 信号参量估计量的性质 126

§4．3 单个信号参量的估计 135

4．3．1 一般公式 135

4．3．2 振幅估计 138

4．3．3 相位估计 140

4．3．4 时延估计 142

4．3．5 频率估计 147

§4．4 多个信号参量的同时估计 148

4．4．1 估计方法 149

4．4．2 估计性能 150

4．4．3 估计实例 152

4．4．4 测不准原理 155

§4．5 最佳线性估计 157

4．5．1 线性均方估计 157

4．5．2 白噪声情况下线性均方估计实例 159

4．5．3 白噪声情况 162

4．5．4 正交原理 164

§4．6 最小二乘估计 165

本章小结 167

习题 167

参考文献 170

§5．1 引言 171

第五章 波形估计 171

§5．2 维纳滤波 172

5．2．1 非因果解 174

5．2．2 因果解 176

5．2．3 非平稳问题 179

5．2．4 正交性 181

5．2．5 取样数据滤波器的加权函数法 183

§5．3 标量卡尔曼滤波 185

5．3．1 引言 185

5．3．2 标量信号模型和观测模型 187

5．3．3 标量卡尔曼滤波算法 188

§5．4 标量卡尔曼预测 191

§5．5 矢量信号模型和观测模型 195

5．6．1 引言 199

§5．6 矢量卡尔曼滤波 199

5．6．2 矢量卡尔曼滤波算法 200

5．6．3 矢景卡尔曼滤波器的实现 201

§5．7 矢量卡尔曼预测 202

§5．8 用于雷达跟踪的卡尔曼滤波算法 203

§5．9 卡尔曼滤波的发散现象 209

§5．10 连续时间的卡尔曼滤波 211

§5．11 推广卡尔曼滤波 212

5．11．1 非线性模型的线性化 212

5．11．2 推广卡尔曼滤波公式 213

5．11．3 推广卡尔曼滤波器的性质 214

本章小结 216

习题 216

参考文献 218

附录 积分方程的解 219