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内容简介

　　《信号检测与估计理论（第2版）》系统论述噪声干扰环境中信号状态的统计检测、信号参量的统计估计和信号波形的最佳滤波的概念、理论、方法和性能，这些内容是研究随机信号处理必备的理论知识，也为信号处理的工程应用提供了理论基础。
　　《信号检测与估计理论（第2版）》的内容包括三个部分。观测信号（接收信号）的随机性及其统计特性描述；噪声干扰环境中信号属于哪个状态的统计检测准则、判决方式和性能分析，信号波形检测的最佳判决式、系统结构、检测性能和最佳信号波形设计；噪声干扰环境中信号未知参量或随机参量的统计估计准则、估计量的构造和主要性质，信号波形最佳估计的维纳滤波、自适应滤波和卡尔曼滤波的概念、算法和特点。
　　《信号检测与估计理论（第2版）》可作为电子与通信工程领域信号与信息处理、通信与信息系统等学科的研究生和高年级本科生的教材，也可作为从事通信系统、雷达系统、信号与信息处理等工作的工程技术人员的培训教材或参考书。

目录

第1章 信号检测与估计概论
1.1 引言
1.2 信号的随机性及其统计处理方法
1.3 信号检测与估计理论概述
习题1

第2章 信号检测与估计理论的基础知识
2.1 引言
2.2 离散随机信号的统计特性描述
2.2.1 离散随机信号的概率密度函数
2.2.2 离散随机信号的统计平均量
2.2.3 常用的离散随机信号
2.2.4 离散随机信号矢量的联合概率密度函数
2.2.5 离散随机信号矢量的统计平均量
2.2.6 离散随机信号矢量各分量之间的互不相关性和相互统计独立性
2.2.7 高斯离散随机信号矢量的统计特性
2.2.8 离散随机信号的函数
2.2.9 离散随机信号的特征函数
2.3 连续随机信号的统计特性描述
2.3.1 连续随机信号的概率密度函数
2.3.2 连续随机信号的统计平均量
2.3.3 连续随机信号的平稳性
2.3.4 平稳连续随机信号的各态历经性
2.3.5 连续随机信号的正交性、互不相关性和相互统计独立性
2.3.6 平稳连续随机信号的功率谱密度
2.3.7 高斯连续随机信号
2.4 复随机信号的统计特性描述
2.4.1 复随机信号
2.4.2 复离散随机信号的统计特性描述
2.4.3 复连续随机信号的统计特性描述
2.4.4 广义平稳的复连续随机信号
2.4.5 复高斯连续随机信号
2.5 线性时不变系统对平稳连续随机信号的响应
2.5.1 连续随机信号yt的平稳性
2.5.2 平稳连续随机信号yt的主要统计平均量
2.6 噪声及其统计特性描述
2.7 信号及其统计特性描述
习题2

第3章 信号状态的统计检测理论
3.1 引言
3.2 信号状态统计检测理论的概念
3.2.1 二元信号状态的统计检测
3.2.2 M元信号状态的统计检测
3.3 二元信号的贝叶斯检测准则
3.3.1 平均代价与贝叶斯检测准则的概念
3.3.2 最佳判决式
3.3.3 检测性能分析
3.4 二元信号的派生贝叶斯检测准则
3.4.1 最小平均错误概率检测准则
3.4.2 最大后验概率检测准则
3.4.3 极小化极大检测准则
3.4.4 奈曼-皮尔逊检测准则
3.5 高斯观测信号时二元信号状态的统计检测
3.5.1 信号检测的最佳判决式
3.5.2 不等均值矢量、等协方差矩阵时信号的检测
3.5.3 等均值矢量、不等协方差矩阵时信号的检测
3.6 M元信号状态的统计检测
3.6.1 M元信号的贝叶斯检测准则
3.6.2 M元信号的最小平均错误概率检测准则
3.7 随机或未知参量信号状态的统计检测
3.8 复信号状态的统计检测
3.8.1 二元复确知信号状态的统计检测
3.8.2 二元复随机参量信号状态的统计检测
3.9 信号状态的非参量检测
3.9.1 非参量符号检测
3.9.2 非参量广义符号检测
3.9.3 非参量二维广义符号检测器
3.10 信号状态的稳健性检测
3.10.1 信号状态稳健性检测的概念
3.10.2 混合信号模型的稳健性检测
3.10.3 高斯噪声中污染的二元信号状态的稳健性检测
3.10.4 稳健性检测的简要总结
3.11 信号状态的序列检测
3.11.1 信号状态序列检测的概念
3.11.2 序列检测的似然比检验判决式
3.11.3 序列检测的平均观测次数
习题3

第4章 信号波形的检测
4.1 引言
4.2 匹配滤波器理论
4.2.1 匹配滤波器的概念
4.2.2 匹配滤波器的设计
4.2.3 匹配滤波器的特性
4.3 连续随机信号的正交级数展开
4.3.1 正交函数集概述
4.3.2 连续随机信号的正交级数展开
4.3.3 平稳连续随机信号的卡亨南-洛维展开
4.3.4 白噪声情况下正交函数集的任意性
4.3.5 平稳连续随机参量信号的正交级数展开
4.4 高斯白噪声中确知信号波形的检测
4.4.1 简单二元确知信号波形的检测
4.4.2 一般二元确知信号波形的检测
4.4.3 M元确知信号波形的检测
4.5 高斯有色噪声中确知信号波形的检测
4.5.1 二元确知信号波形的检测
4.5.2 M元确知信号波形的检测
4.6 高斯白噪声中随机参量信号波形的检测
4.6.1 简单二元随机相位信号波形的检测
4.6.2 一般二元随机相位信号波形的检测
4.6.3 M元随机相位信号波形的检测
4.6.4 简单二元随机振幅与随机相位信号波形的检测
4.6.5 一般二元随机振幅与随机相位信号波形的检测
4.6.6 随机频率信号波形的检测
4.7 复高斯白噪声中复信号波形的检测
4.7.1 复高斯白噪声概述
4.7.2 复正交函数集概述
4.7.3 复高斯白噪声中一般二元复确知信号波形的检测
4.7.4 复高斯白噪声中简单二元复随机相位信号波形的检测
4.7.5 复高斯白噪声中简单二元复随机振幅与复随机相位信号波形的检测
习题4

第5章 信号参量的统计估计理论
5.1 引言
5.2 信号参量统计估计理论的概念
5.3 随机单参量的贝叶斯估计
5.3.1 平均代价与贝叶斯估计的概念
5.3.2 贝叶斯估计量的构造
5.4 非随机单参量的最大似然估计
5.4.1 最大似然估计的原理
5.4.2 最大似然估计量的构造
5.4.3 信号参量函数的最大似然估计
5.5 估计量的性质
5.5.1 估计量的主要性质
5.5.2 克拉美-罗不等式和克拉美-罗下界
5.6 随机矢量的贝叶斯估计和非随机矢量的最大似然估计
5.6.1 随机矢量的贝叶斯估计
5.6.2 非随机矢量的最大似然估计
5.6.3 估计矢量的性质
5.6.4 非随机矢量函数的最大似然估计
5.6.5 非随机矢量函数估计的克拉美-罗下界
5.7 高斯观测信号时信号参量的统计估计
5.7.1 线性观测模型
5.7.2 高斯噪声中非随机矢量的最大似然估计
5.7.3 高斯噪声中高斯随机矢量的贝叶斯估计
5.7.4 随机矢量的伪贝叶斯估计
5.7.5 随机矢量的经验伪贝叶斯估计
5.8 线性最小均方误差估计
5.8.1 线性最小均方误差估计的概念
5.8.2 线性最小均方误差估计矢量的构造
5.8.3 线性最小均方误差估计矢量的性质
5.8.4 线性最小均方误差估计的递推算法
5.8.5 随机矢量函数的线性最小均方误差估计
5.8.6 单参量的线性最小均方误差估计
5.9 最小二乘估计
5.9.1 最小二乘估计的概念
5.9.2 线性最小二乘估计
5.9.3 线性最小二乘加权估计
5.9.4 线性最小二乘估计的递推算法
5.9.5 单参量的线性最小二乘估计
5.9.6 非线性最小二乘估计
5.10 信号波形中的参量估计
5.10.1 信号振幅的估计
5.10.2 信号相位的估计
5.10.3 信号频率的估计
5.10.4 信号到达时间的估计
5.10.5 信号频率和到达时间的同时估计
习题5

第6章 信号波形的估计
6.1 引言
6.1.1 信号波形估计的基本概念
6.1.2 信号波形估计的准则和方法
6.2 连续随机信号的维纳滤波
6.2.1 连续随机信号的最佳线性滤波
6.2.2 连续随机信号的维纳-霍夫方程
6.2.3 连续随机信号维纳滤波器的非因果解
6.2.4 连续随机信号维纳滤波器的因果解
6.3 离散随机信号的维纳滤波
……

前言/序言

　　随着现代通信理论、信息理论、计算机科学与技术及微电子技术与器件的飞速发展，随机信号统计处理的理论和技术也在向干扰环境更复杂、信号形式多样化、处理技术更先进、指标要求更高、应用范围越来越广的方向发展，已成功应用于电子信息系统、航空航天系统、自动控制、模式识别、遥测遥控、生物医学工程等领域。信号检测与估计理论是随机信号统计处理的基础理论知识之一。所以，学习信号检测与估计理论，将为深入研究随机信号统计处理的理论、提高信号处理的水平，打下扎实的理论基础；同时，它的基本概念、基本理论和分析问题的基本方法，也为信号处理系统的设计等实际应用提供了理论依据。
　　本书是作者为电子与通信工程领域研究生和高年级本科生编写的《信号检测与估计理论》教材(清华大学出版社，2005年)的修编版，主要内容按46～64学时编写。全书的数学推演基本保持在高年级本科生和研究生，以及具有线性代数、矩阵理论、概率论和随机信号分析基础知识的工程技术人员所能理解的水平上。本书编写中，重视信号检测与估计理论概念的阐述；注意内容选择的系统性、完整性与突出重点的合理安排；保持数学分析、推演的严谨性；强调所研究理论和所得结论的含义及与实际问题的联系。为了加深对所论述内容的理解，并适当扩展知识面，各章后附有较丰富的练习题，供选做。
　　本书的内容包括三部分。第一部分(第1章、第2章)概述全书的主要基础知识。说明观测信号(接收信号)的随机性及随机信号统计处理的含义，简述信号检测与估计的基本含义；扼要复习信号检测与估计理论的主要基础知识，即离散随机信号和连续随机信号的统计特性描述，随机噪声干扰和随机参量信号的数学模型及特性。第二部分(第3章、第4章)研究信号状态的统计检测理论和信号波形的检测。在概述信号状态统计检测基本概念的基础上，讨论噪声环境中确知信号最佳检测的准则、判决式和性能分析及随机参量信号的统计检测，简述高斯观测信号时信号状态的统计检测及信号的非最佳检测问题；在介绍匹配滤波器理论和连续随机信号正交级数展开两个预备知识后，讨论高斯噪声环境中确知信号波形和随机参量信号波形的最佳检测，检测器结构和检测性能，阐明所得结论的含义，研究最佳信号波形设计等。第三部分(第5章、第6章)研究信号参量的统计估计理论和信号波形的最佳估计。讨论噪声环境中随机参量和未知非随机参量最佳估计的准则、估计量的构造和估计量的主要性质及信号波形中参量的估计和性质；研究信号波形的最佳滤波，重点讨论连续、离散随机信号维纳滤波的概念和滤波器的设计，随机信号自适应滤波的概念、原理、算法和性能；离散卡尔曼滤波的信号模型、递推公式及算法、特点和性质等。
　　书中标有“*”的内容建议不讲，标有“*”的习题建议不选做。
　　本书由赵树杰、赵建勋编著。本书编写中，参考了国内外有关著作和文献，在此向所有参考著作和文献的作者表示诚挚的感谢。
　　由于作者水平有限，书中难免存在一些缺点和错误，敬请读者不吝批评指正。
　　作者
　　2013年7月

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