信号检测与估计(第2版)

从匹配滤波、信号检测及信号估计3个方面，本书系统地讨论了信号检测与估计的基本理论。第1章介绍信号检测与估计理论的研究对象、研究内容及研究方法。第2章讨论匹配滤波器很好准则、匹配滤波器方程、白噪声及色噪声背景下的匹配滤波器。第3章讨论信号检测的数学基础、基本理论及方法。第4章和第5章分别讨论高斯白噪声和高斯色噪声中信号检测的基本理论和方法。第6章介绍序列检测的基本原理和方法。第7章介绍非参量检测的基本概念和方法。第8章讨论信号参量估计的数学基础、基本理论及性能分析方法。第9章讨论高斯噪声中信号参量估计的基本理论和方法。第10章讨论信号波形估计的基本概念和方法，包括维纳滤波和卡尔曼滤波的基本概念、算法推导及应用。书中配有一定量的思考题和习题，供读者练习。附录B为实验指导书，供读者进行仿真实验。全书的思考题及习题解答、教学ppt和实验MATLAB参考程序等放在出版社的教材网站上，供读者使用。本书可作为高等院校电子信息类专业的研究生和高年级本科生教材或教学参考书，也可作为相关工程技术人员的参考书。

第1章绪论(1)
1.1信号检测与估计的研究对象及应用(1)
1.2信号检测与估计的内容及研究方法(4)
1.3信号检测与估计课程与其他相关课程的关系(6)
1.4内容编排和学习建议(6)
本章小结(8)
思考题(9)
第2章匹配滤波器(10)
2.1概述(10)
2.2匹配滤波器冲激响应及传输函数(11)
2.3白噪声背景下的匹配滤波器(15)
2.4色噪声背景下的匹配滤波器(20)
本章小结(22)
思考题(23)
习题(23)
第3章信号检测的基本理论(26)
3.1信号检测的实质(26)
3.2信号检测的数学基础(27)
3.2.1贝叶斯统计(27)
3.2.2信号检测的思路(30)
3.3信号检测的基本原理(31)
3.4二元确知信号检测(34)
3.4.1贝叶斯准则下的二元确知信号检测(34)
3.4.2最小平均错误概率准则下的二元确知信号检测(39)
3.4.3优选后验概率准则下的二元确知信号检测(40)
3.4.4极小极大准则下的二元确知信号检测(41)
3.4.5奈曼-皮尔逊准则下的二元确知信号检测(43)
3.4.6优选似然准则下的二元确知信号检测(44)
3.5多元确知信号检测(48)
3.5.1贝叶斯准则下的多元确知信号检测(48)
3.5.2优选后验概率准则下的多元确知信号检测(51)
3.5.3优选似然准则下的多元确知信号检测(52)
3.6随机参量信号检测(54)
3.6.1贝叶斯准则下的二元随机参量信号检测(54)
3.6.2优选平均后验概率准则下的二元随机参量信号检测(58)
3.6.3极小极大准则下的二元随机参量信号检测(59)
3.6.4奈曼-皮尔逊准则下的二元随机参量信号检测(60)
3.6.5优选广义似然准则下的二元随机参量信号检测(61)
3.6.6多元随机参量信号检测(64)
本章小结(65)
思考题(66)
习题(67)
第4章高斯白噪声中信号的检测(71)
4.1高斯白噪声(71)
4.2高斯白噪声中二元确知信号的检测(74)
4.2.1带限高斯白噪声中二元确知信号的检测(75)
4.2.2理想高斯白噪声中二元确知信号的检测(76)
4.2.3通信系统的检测性能分析(78)
4.2.4相干雷达系统的检测性能分析(82)
4.3高斯白噪声中多元确知信号的检测(84)
4.3.1高斯白噪声中多元确知信号的一般检测方法(84)
4.3.2高斯白噪声中多元确知信号的正交检测方法(86)
4.4高斯白噪声中二元随机参量信号的检测(90)
4.4.1随机相位信号的检测(90)
4.4.2随机振幅和相位信号的检测(99)
4.4.3随机频率和相位信号的检测(104)
4.4.4随机振幅、频率和相位信号的检测(107)
4.4.5随机相位和到达时间信号的检测(108)
4.4.6随机相位、频率和到达时间信号的检测(110)
4.5多重信号的检测(111)
4.5.1多重确知信号的检测(112)
4.5.2多重同振幅随机相位信号的检测(114)
4.5.3多重不同振幅随机相位信号的检测(117)
4.5.4多重随机振幅和相位信号的检测(118)
本章小结(120)
思考题(120)
习题(120)
第5章高斯色噪声中信号的检测(124)
5.1高斯色噪声中信号检测的思路(124)
5.2卡亨南-洛维展开(125)
5.3高斯色噪声中确知信号的检测(127)
5.4高斯色噪声中随机相位信号的检测(133)
5.4.1信号及噪声的复包络(133)
5.4.2简单二元随机相位信号的检测(134)
5.4.3一般二元随机相位信号的检测(138)
本章小结(140)
思考题(141)
习题(141)
第6章序列检测(143)
6.1序列检测的基本原理(143)
6.2采用修正的奈曼-皮尔逊准则的序列检测(144)
6.3序列检测与固定观测次数检测的比较(147)
本章小结(150)
思考题(150)
习题(150)
第7章非参量检测(152)
7.1非参量检测的基本原理(152)
7.2符号检测(153)
7.3秩检测(155)
7.4检测器的渐近相对效率与效验(158)
本章小结(160)
思考题(160)
习题(160)
第8章信号参量估计的基本理论(161)
8.1信号参量估计的实质(161)
8.2信号参量估计的基本原理(162)
8.3信号参量贝叶斯估计(166)
8.4优选似然估计(171)
8.5估计量的性能指标(173)
8.6克拉美-罗不等式(175)
8.7线性最小均方误差估计(183)
8.7.1单个参量的线性最小均方误差估计(184)
8.7.2参量向量的线性最小均方误差估计(186)
8.7.3线性最小均方误差估计的性质(186)
8.8最小二乘估计(187)
8.8.1最小二乘估计准则(187)
8.8.2单个参量的线性最小二乘估计(188)
8.8.3参量向量的线性最小二乘估计(189)
8.8.4加权线性最小二乘估计(190)
本章小结(191)
思考题(192)
习题(192)
第9章高斯噪声中信号参量估计(195)
9.1概述(195)
9.2高斯白噪声中信号单个参量估计(196)
9.2.1高斯白噪声中信号单个参量的优选似然估计(196)
9.2.2信号幅度的估计(198)
9.2.3信号相位的估计(201)
9.2.4信号频率的估计(204)
9.2.5信号时延的估计(207)
9.3高斯白噪声中信号多个参量估计(210)
9.4高斯色噪声中信号参量估计(212)
9.4.1非随机相位信号的参量估计(212)
9.4.2随机相位信号的参量估计(215)
本章小结(215)
思考题(216)
习题(216)
第10章信号波形估计(218)
10.1信号波形估计的概念及分类(218)
10.2维纳滤波(219)
10.2.1连续随机过程的维纳滤波(220)
10.2.2离散随机过程的维纳滤波(226)
10.3卡尔曼滤波(232)
10.3.1向量卡尔曼滤波(233)
10.3.2标量卡尔曼滤波(246)
本章小结(250)
思考题(251)
习题(251)
附录A本书内容编排的逻辑关系(255)
附录B实验指导书(257)
B.1匹配滤波器的仿真验证(257)
B.2信号检测的仿真验证(261)
B.3信号参量估计的仿真验证(265)
B.4卡尔曼滤波的仿真验证(268)
附录CQ函数和误差函数(276)
附录D很优化方法(278)
参考文献(282)