信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)

          第1部分 隨機(jī)信號(hào)分析1 隨機(jī)信號(hào)處理基礎(chǔ) 1.1 信號(hào)處理概述 1.2 隨機(jī)變量與特征函數(shù) 1.3 信號(hào)處理新方法簡(jiǎn)介 2 隨機(jī)信號(hào)分析 2.1 隨機(jī)過(guò)程 2.2 隨機(jī)信號(hào)通過(guò)線性系統(tǒng) 2.3 隨機(jī)過(guò)程通過(guò)非線性系統(tǒng) 2.4 隨機(jī)信號(hào)的高階譜           第2部分 信號(hào)檢測(cè)3 信號(hào)檢測(cè)的基本理論 3.1 引言 3.2 假設(shè)檢測(cè)的基本概念 3.3 判決堆則 3.4 假設(shè)檢驗(yàn)的性能——接收機(jī)的工作特性 3.5 M擇一假設(shè)檢驗(yàn) 3.6 序列檢測(cè)-瓦爾德檢驗(yàn)4 確知信號(hào)的檢測(cè) 4.1 引言 4.2 匹配濾波器 4.3 卡享南-洛維展開 4.4 高斯白噪聲中信號(hào)的檢測(cè) 5 隨機(jī)參量信號(hào)的檢測(cè) 5.1 復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn) 5.2 隨機(jī)相位信號(hào)的非相參檢驗(yàn) 5.3 最優(yōu)接收機(jī)的構(gòu)成 5.4 隨收機(jī)的工作特性 5.5 隨機(jī)相位和振幅信號(hào)的檢測(cè) 5.6 隨機(jī)頻率信號(hào)的檢測(cè) 5.7 隨機(jī)到達(dá)時(shí)間信號(hào)的檢測(cè) 5.8 隨機(jī)頻率和隨機(jī)到達(dá)時(shí)間信號(hào)的檢測(cè) 5.9 相參檢測(cè)與非相參檢測(cè)的比較 6 脈沖串信號(hào)的檢測(cè) 6.1 確知脈沖串的檢測(cè) 6.2 隨機(jī)參數(shù)脈沖串的檢測(cè) 6.3 分集技術(shù)簡(jiǎn)介 7 恒虛警處理 7.1 引言 7.2 瑞利噪聲中的恒虛警處理 7.3 平穩(wěn)瑞利雜波中的恒虛警性能 7.4 恒虛警損失 7.5 非平穩(wěn)雜波中的恒虛警處理 7.6 地物雜波恒虛警處理 8 非參量檢測(cè) 8.1 引言 8.2 非相參檢測(cè)原理 8.3 非參量檢測(cè)器的檢測(cè)性能 8.4 非參量檢測(cè)器的漸進(jìn)效率 9 魯棒檢測(cè)簡(jiǎn)介 9.1 引言 9.2 混合模型的魯棒檢測(cè) 9.3 偏差不確定模型的魯棒檢測(cè) 9.4 高斯型噪聲中已知信號(hào)的魯棒檢測(cè)           第3部分 信號(hào)估計(jì)1 估計(jì)的基本理論——參數(shù)估計(jì) 1.1 引言 1.2 隨機(jī)參數(shù)的貝葉斯估計(jì) 1.3 最大似然估計(jì) 1.4 估計(jì)量的性質(zhì) 1.5 多個(gè)參數(shù)的同時(shí)估計(jì) 1.6 偽貝葉斯估計(jì) 1.7 線性均方估計(jì)  1.8 最小二乘估計(jì) 11 信號(hào)波形估計(jì) 11.1 引言 11.2 平穩(wěn)過(guò)程的估計(jì)——維納濾波 11.3 離散時(shí)間系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型 11.4 離散線性系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型 11.5 正交投影 11.6 卡爾曼濾波方程 11.7 信號(hào)為標(biāo)量時(shí)的卡爾曼濾波 11.8 卡爾曼濾波的推廣 11.9 卡爾曼濾波的發(fā)散現(xiàn)象和克服發(fā)散的方法 11.1 卡爾曼濾波在雷達(dá)目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用 12 功率譜估計(jì) 12.1 引言 12.2 經(jīng)典譜估計(jì)方法 12.3 譜估計(jì)的參數(shù)化模型 12.4 自回歸模型方法 12.5 白噪聲中正弦波頻率13 隨機(jī)信號(hào)的雙譜估計(jì) 13.1 引言 13.2 非參數(shù)雙譜估計(jì) 13.3 參數(shù)化雙譜估計(jì) 13.4 應(yīng)用實(shí)例