信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)

內(nèi)容概要

　　信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)是現(xiàn)代信息理論的一個(gè)重要分支。本書系統(tǒng)地講述了信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)的理論及其應(yīng)用。首先介紹統(tǒng)計(jì)接收中信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)的基本理論；然后分別討論高斯白噪聲和高斯色噪聲中信號(hào)的檢測(cè)；接著介紹了序列檢測(cè)、非參量檢測(cè)和Robust檢測(cè)以及雷達(dá)中信號(hào)檢測(cè)的過(guò)程；最后分別講述了信號(hào)參量估計(jì)和波形估計(jì)，這些內(nèi)容均屬于現(xiàn)代檢測(cè)與估計(jì)理論的范疇?！　”緯鵀楣た齐娮有畔㈩悓I(yè)信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)的導(dǎo)論性教材，取材注意結(jié)構(gòu)的完整性和內(nèi)容的典型性，注意理論聯(lián)系實(shí)際和新概念、新理論的介紹，深入淺出，易于讀者學(xué)習(xí)?！　”緯晒╇娮优c通信學(xué)科各專業(yè)的研究生和高年級(jí)本科生使用，也可供從事電子與通信技術(shù)的廣大科技人員做參考書。

書籍目錄

第1章　統(tǒng)計(jì)接收中信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)的基本理論1.1　引言1.2　簡(jiǎn)單的實(shí)例1.3　雙擇檢測(cè)及其最佳準(zhǔn)則1.4　多元信號(hào)檢測(cè)及其最佳準(zhǔn)則1.5　隨機(jī)參量信號(hào)的檢測(cè)1.6　誤差的定義和分類1.7　信號(hào)參量估計(jì)的性能1.8　信號(hào)參量估計(jì)基本理論1.9　區(qū)間估計(jì)本章小結(jié)習(xí)題一參考文獻(xiàn)第2章　高斯信道中確知信號(hào)的檢測(cè)2.1　概述2.2　高斯白噪聲下確知信號(hào)的檢測(cè)2.3　匹配濾波器理論2.4　隨機(jī)參量信號(hào)的檢測(cè)2.5　信號(hào)的多脈沖檢測(cè)本章小結(jié)習(xí)題二參考文獻(xiàn)第3章　高斯色噪聲中的信號(hào)檢測(cè)3.1　概述3.2　基于相關(guān)函數(shù)的一種最佳變換——K-L展開3.3　平穩(wěn)高斯色噪聲中確知信號(hào)的檢測(cè)3.4　隨機(jī)相位信號(hào)的檢測(cè)本章小結(jié)習(xí)題三參考文獻(xiàn)第4章　序列檢測(cè)4.1　概述4.2　瓦爾特序列檢測(cè)4.3　序列檢測(cè)與固定樣本檢測(cè)的比較本章小結(jié)習(xí)題四參考文獻(xiàn)第5章　非參量檢測(cè)5.1　概述5.2　非參量檢測(cè)原理本章小結(jié)習(xí)題五參考文獻(xiàn)第6章　穩(wěn)?。≧obust）檢測(cè)6.1　概述6.2　混合模型的Robust假設(shè)檢測(cè)6.3　確知弱信號(hào)的漸近Robust檢測(cè)本章小結(jié)習(xí)題六參考文獻(xiàn)第7章　雷達(dá)中信號(hào)檢測(cè)的過(guò)程7.1　概述7.2　單樣本檢測(cè)7.3　多樣本檢測(cè)7.4　多脈沖積累7.5　兩種實(shí)用的二進(jìn)制檢測(cè)器7.6　自動(dòng)檢測(cè)概述本章小結(jié)習(xí)題七參考文獻(xiàn)第8章　信號(hào)參量估計(jì)8.1　概述8.2　在白色高斯信道中單參量信號(hào)估計(jì)8.3　多個(gè)信號(hào)參量的同時(shí)估計(jì)8.4　高斯色噪聲情況下的估計(jì)簡(jiǎn)介本章小結(jié)習(xí)題八參考文獻(xiàn)第9章　波形估計(jì)9.1　概述9.2　維納濾波9.3　平穩(wěn)序列的維納預(yù)測(cè)器9.4　標(biāo)量卡爾曼濾波9.5　標(biāo)量卡爾曼預(yù)測(cè)9.6　矢量信號(hào)模型和觀測(cè)模型9.7　矢量卡爾曼濾波9.8　矢量卡爾曼預(yù)測(cè)9.9　用于雷達(dá)跟蹤的卡爾曼濾波算法9.10　常增益濾波方法本章小結(jié)習(xí)題九參考文獻(xiàn)附錄A　隨機(jī)信號(hào)分析概述附錄B　弗雷德霍姆積分方程的解參考文獻(xiàn)

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