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目录 1

第一章 通信系统概论 1

1-1通信系统的模型 1

1.1.1数字通信系统模型 2

1.1.2信息源 3

1.1.3信源编码器－译码器 3

1.1.4通信信道 4

1.1.5调制器 4

1.1.6解调器 5

1.1.7信道编码器－译码器 5

1.1.8数据通信系统模型 6

1-2随机信号和噪声 7

1.3.1线性调制 9

1-3模拟连续波（CW）调制 9

1.3.2角度调制 15

1-4脉冲调制 17

1.41脉冲模拟调制 18

1.4.2脉冲数字调制 19

1-5多路复用 22

1.5.1频分多路（FDM） 22

1.5.2正交多路（QM） 23

1.5.3时分多路（TDM） 24

1-6数字基带信号的载波调制 25

1.6.1数字基带信号 25

1.6.2数字载波调制 26

习题 28

2.1.1事件与概率 33

第二章 概率与随机变量 33

2-1概率的基本概念 33

2.1.2概率加法与乘法规则 35

2.1.3全概率公式和贝叶斯公式 36

2-2随机变量及其分布 38

2.2.1随机变量 38

2.2.2概率分布函数（累积分布函数） 38

2.2.3概率密度函数 40

2.2.4联合分布函数和概率密度 41

2.2.5条件概率密度 42

2-3随机变量函数的分布 44

2.3.1两个随机变量的变换 45

2.3.2两个随机变量和的分布律 46

2-4数字特征 47

2.4.1统计平均值（数学期望） 48

2.4.2方差 50

2.4.3矩 51

2.4.4特征函数 52

2-5几种常用的概率密度函数 53

2.5.1贝努利试验、二项式分布 53

2.5.2普阿松分布 55

2.5.3高斯分布（正态分布） 55

习题 60

第三章 随机信号和噪声 63

3-1随机过程的基本概念 63

3.1.1随机过程定义 63

3.1.2分布函数与概率密度 64

3.1.3数字特征 65

3.1.4随机过程的分类 66

3-2平稳随机过程及各态历经性 67

3.2.1平稳随机过程 67

3.2.2时间平均 69

3.2.3各态历经性 69

3-3随机过程的功率谱密度 71

3.3.1功率谱密度 71

3.3.2功率谱密度与自相关函数之间的关系 73

3-4平稳过程相关函数和功率谱密度的性质 76

3.4.1自相关函数的性质 76

3.4.2功率谱密度的性质 78

3.4.3互相关函数 79

3.4.4互谱密度（互功率谱密度） 79

3.5.1高斯噪声 80

3-5高斯噪声与白噪声 80

3.5.2白噪声 81

3-6复随机过程 82

3-7随机信号通过线性系统 83

3.7.1随机过程的连续性、微分和积分变换 84

3.7.2线性系统输出端随机过程的相关函数与功率谱密度函数 89

3-8白噪声通过线性系统 90

3.8.1输出端的功率谱和相关函数 90

3.8.2线性系统的噪声等效通频带 91

3.8.3白噪声通过R-C电路 91

3.8.4白噪声通过窄带线性系统 92

习题 94

4.1.1输入端过程为正态过程的情况 100

4-1线性系统输出端随机过程概率分布的讨论 100

第四章 窄带过程和连续波模拟调制系统的噪声性能分析 100

4.1.2线性系统输出端过程接近于正态过程的条件 101

4-2平稳窄带过程的正交表示 102

4.2.1正交表示式的导出 102

4.2.2正交表示式的重要性质 103

4-3窄带正态随机过程的包络和相位的分布 107

4.3.1窄带过程的包络－相位表示 107

4.3.2窄带正态随机过程的包络和相位的分布 107

4-4正弦波加窄带噪声的包络和相位 108

4.4.1包络A（t）的分布 109

4.4.2相角ψ（t）的分布 111

4-5模拟基带通信系统 112

4.5.1基带系统模型和参量 112

4.5.2基带系统的输出信噪比 113

4.5.3预加重－去加重滤波器使信噪比改善 114

4-6线性CW调制系统中的噪声 117

4.6.1系统模型和参量 117

4.6.2DSB系统噪声 118

4.6.3SSB系统噪声 120

4.6.4AM系统的噪声 121

4-7角度调制系统的噪声 125

4.7.1角度调制系统输出信噪比 126

4.7.2角调系统的门限效应 130

4-8CW调制系统的预加重－去加重滤波 132

4-9CW调制系统的比较 135

习题 136

5-1最大信噪比准则——匹配滤波器 141

第五章 最佳线性系统 141

5.1.1最大信噪比准则 142

5.1.2匹配滤波器导出 143

5-2关于匹配滤波器性质的讨论 145

5-3匹配滤波器计算 148

5-4有色（非白）噪声化为白噪声的处理方法 152

5-5相关器及其与匹配滤波器的关系 153

5.5.1信号相关 153

5.5.2自相关器 156

5.5.3互相关器 157

5.5.4相关器与匹配滤波器的关系 158

5-6匹配滤波器的实现问题 159

5.6.1匹配滤波器的近似实现 159

5.6.2动态滤波器 161

5.7.1最小均方误差准则 165

5-7最小均方误差准则维纳滤波器 165

5.7.2维纳滤波器导出 166

5.7.3最小均方误差 167

习题 169

第六章 信号统计检测 174

6-1假设检验 175

6.1.1假设检验和最大后验概率准则 175

6.1.2似然比检验 176

6.1.3错误概率计算 177

6-2贝叶斯准则 179

6.2.1条件平均风险最小 181

6.2.2检测器的错误概率 181

6.2.4最大似然准则 182

6.2.3最小错误概率准则 182

6-3纽曼－皮尔逊准则 183

6-4极大极小化准则 185

6.4.1等风险条件 187

6.4.2接收机工作特性（ROC） 187

6-5多次测量 189

6-6备择假设检验 191

6-7高斯自噪声中二元已知信号的检测 193

6.7.1二元系统最佳接收机 194

6.7.2通信接收机性能 196

6.7.3相关接收机的等效实现 199

6-8随机相位信号检测 199

6.8.1随机参量信号与复合假设检验 199

6.8.2随机相位信号检测 200

6.8.3正交接收机模型及其等效实现 203

6-9二元ASK信号检测 204

6.9.1相干ASK 204

6.9.2非相干ASK 205

6-10二元FSK信号检测 208

6.10.1相干FSK 208

6.10.2非相干FSK 209

6-11二元PSK信号检测 212

6.11.1相干PSK 212

6.11.2差分相干移相键控DPSK 213

6.11.3三种数字调制信号检测性能比较 216

6-12信号参量估值 217

6.12.1贝叶斯估值 218

6.12.2最大后验估值 219

6.12.3最大似然估值 219

6.12.4估计量的性质 220

6.12.5白噪声下信号单个参量的估计 221

6.12.6信号振幅的估计 222

6.12.7信号相位的估计 223

习题 223

第七章 伪随机序列 228

7-1伪随机序列的性质 228

7.1.1随机序列的性质 228

7.1.2伪随机序列的产生 229

7.1.3m序列 231

7-2m序列的随机特性 232

7-3产生m序列的条件 236

7.3.1母函数与特征多项式 236

7.3.2变换矩阵 239

7.3.3线性移位寄存器序列的周期 241

7.3.4产生m序列的充要条件 242

7.3.5本原多项式的个数 245

7-4m序列的功率谱 247

7-5其它伪随机序列简介 248

7.5.1二次剩余序列 249

7.5.2双素数序列 250

7.5.3巴克序列 250

7-6伪随机序列产生器的逻辑设计 251

7.6.1直接逻辑法 251

7.6.2间接逻辑法 254

7-7伪随机序列的应用 257

7.7.1扩展频谱通信系统 257

7.7.2码分多址通信 262

7.7.3保密通信 263

7.7.4伪随机码在测距中的应用 264

习题 267

第八章 信息论的基本知识 269

8-1信息的度量 269

8.1.1消息的信息量 269

8.1.2平均信息量 270

8.1.3信息速率 271

8.1.4马尔可夫信源的熵和信息率 272

8.2.1离散信道表示法 275

8-2离散信道 275

8.2.2熵函数 277

8.2.3离散无记忆信道的容量 278

8-3高斯连续信道 280

8.3.1连续信源的熵 281

8.3.2高斯连续信道的容量 282

8-4信源编码 285

8.4.1香农－范诺编码法 287

8.4.2霍夫曼编码法 289

习题 290

附录一 施瓦茨（Schwarz）不等式 293

附录二 概率积分表 294

附录三 误差函数 295

参考文献 297