信號(hào)檢測與估計(jì)

內(nèi)容概要

噪聲背景中信號(hào)的檢測與參數(shù)估計(jì)技術(shù)是雷達(dá)、聲吶、通信等領(lǐng)域信號(hào)處理中的重要問題。本書系統(tǒng)地介紹了信號(hào)檢測與參數(shù)估計(jì)的基本原理，結(jié)合作者本人的研究成果介紹了信號(hào)檢測與估計(jì)在船舶導(dǎo)航雷達(dá)信號(hào)處理及正弦信號(hào)參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用。主要內(nèi)容包括：隨機(jī)過程與噪聲基本知識(shí)、信號(hào)檢測理論、波形檢測理論、信號(hào)參量估計(jì)基本理論、信號(hào)波形估計(jì)、信號(hào)檢測與估計(jì)在船舶導(dǎo)航雷達(dá)中的應(yīng)用、正弦信號(hào)頻率估計(jì)技術(shù)等。部分章節(jié)在理論分析的基礎(chǔ)上給出了計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果及仿真程序，便于讀者理解和應(yīng)用?！　”緯晒├走_(dá)、聲吶、通信、衛(wèi)星導(dǎo)航及相關(guān)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員參考，也可作為上述專業(yè)的研究生教材。

書籍目錄

第1章 隨機(jī)過程與噪聲基本知識(shí) 　1.1 引言 　1.2 隨機(jī)變量的基本知識(shí) 　　1.2.1 隨機(jī)事件與概率 　　1.2.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù) 　　1.2.3 隨機(jī)變量的統(tǒng)計(jì)特征 　　1.2.4 多維高斯分布隨機(jī)變量 　　1.2.5 隨機(jī)變量函數(shù)的概率密度函數(shù) 　1.3 隨機(jī)過程的基本知識(shí) 　　1.3.1 隨機(jī)過程的概念 　　1.3.2 隨機(jī)過程的分布函數(shù) 　　1.3.3 隨機(jī)過程的數(shù)字特征 　　1.3.4 隨機(jī)過程的平穩(wěn)性和遍歷性 　　1.3.5 平穩(wěn)隨機(jī)過程的功率譜密度 　　1.3.6 平穩(wěn)隨機(jī)過程通過線性系統(tǒng)的輸出 　1.4 高斯過程與白噪聲 　　1.4.1 高斯過程 　　1.4.2 白噪聲 　1.5 窄帶高斯過程 　　1.5.1 希爾伯特變換與解析過程 　　1.5.2 窄帶隨機(jī)過程 　1.6 白噪聲的采樣及信噪比的計(jì)算 　1.7 白噪聲的希爾伯特變換 　　1.7.1 理想實(shí)白噪聲過程的希爾伯特變換 　　1.7.2 帶限白噪聲的希爾伯特變換 　1.8 高斯白噪聲序列的離散傅里葉變換 　1.9 蒙特卡洛模擬與重要采樣 　　1.9.1 蒙特卡洛試驗(yàn)原理 　　1.9.2 隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生 　　1.9.3 重要采樣原理 　參考文獻(xiàn) 第2章 信號(hào)檢測理論 　2.1 引言 　2.2 二元假設(shè)檢驗(yàn)及判決準(zhǔn)則 　　2.2.1 二元假設(shè)檢驗(yàn)基本概念 　　2.2.2 貝葉斯準(zhǔn)則 　　2.2.3 最小總錯(cuò)誤概率準(zhǔn)則 　　2.2.4 最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則 　　2.2.5 極大極小化準(zhǔn)則 　　2.2.6 奈曼—皮爾遜準(zhǔn)則 　2.3 多元信號(hào)的檢測 　　2.3.1 貝葉斯準(zhǔn)則 　　2.3.2 最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則 　　2.3.3 最大似然函數(shù)準(zhǔn)則 　2.4 復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn) 　參考文獻(xiàn) 第3章 波形檢測理論 第4章 信號(hào)參量估計(jì)基本理論 第5章 信號(hào)波形估計(jì) 第6章 信號(hào)檢測與估計(jì)在船舶導(dǎo)航雷達(dá)中的應(yīng)用 第7章 正弦信號(hào)頻率估計(jì)技術(shù) 第8章 維納濾波器在逆濾波問題中的應(yīng)用 附錄a

章節(jié)摘錄

　　由于信道的時(shí)間色散特性，使得發(fā)送波形達(dá)到接收端后波形延長。對(duì)于xDSL信道，信號(hào)頻率越高，其時(shí)間色散越嚴(yán)重。前面分析均衡后非白噪聲的功率譜特性是根據(jù)延長后波形利用多次FFT平均得到的。但是，根據(jù)相關(guān)接收機(jī)原理，相關(guān)接收是利用原始發(fā)送信號(hào)的波形進(jìn)行的。因此相關(guān)接收過程所涉及到的噪聲與逆濾波后超出碼元長度的部分沒有關(guān)系。為此，對(duì)逆濾波后一個(gè)碼元長度內(nèi)（去除信道色散導(dǎo)致的時(shí)域波形延長部分）的非白噪聲通過多次FFT平均，得到的噪聲的功率譜密度的估計(jì)如圖8.3.10中虛線所示。可見非白噪聲與白噪聲有一個(gè)明顯的區(qū)別：利用。FFT估計(jì)平穩(wěn)白噪聲的功率譜密度的結(jié)果與FFT長度（即每次FFT利用的噪聲樣本個(gè)數(shù)）關(guān)系不大，只要對(duì)多次FFT取平均即可；但是對(duì)于非白噪聲截取不同的長度通過FFT得到的功率譜密度的估計(jì)是不同的，而且通過多次FFT也無法彌補(bǔ)。即對(duì)于白噪聲截取不同的長度得到的噪聲序列的功率譜特性是相同的；而對(duì)非白噪聲截取不同長度得到的噪聲序列具有不同的功率譜特性?！　∮蓤D8.3.10中虛線可見，逆濾波均衡后一個(gè)碼元長度的波形中包含的非白噪聲不僅僅是高頻成分被提升，而且與信號(hào)頻率接近的噪聲的功率譜強(qiáng)度明顯增加。而這些頻率成分的噪聲通過相關(guān)接收機(jī)是無法濾除的，從而導(dǎo)致解調(diào)性能下降。采用維納濾波器均衡輸出信號(hào)的頻譜仿真結(jié)果如圖8.3.11所示。

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