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