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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