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齐国清著 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121126390

商品编码：29741197787

包装：平装

出版时间：2010-12-01

基本信息

书名：信号检测与估计——原理及应用

定价：56.00元

作者：齐国清著

出版社：电子工业出版社

出版日期：2010-12-01

ISBN：9787121126390

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.622kg

编辑推荐

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内容提要

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噪声背景中信号的检测与参数估计技术是雷达、声呐、通信等领域信号处理中的重要问题。《信号检测与估计：原理及应用》系统地介绍了信号检测与参数估计的基本原理，结合作者本人的研究成果介绍了信号检测与估计在船舶导航雷达信号处理及正弦信号参数估计中的应用。主要内容包括：*过程与噪声基本知识、信号检测理论、波形检测理论、信号参量估计基本理论、信号波形估计、信号检测与估计在船舶导航雷达中的应用、正弦信号频率估计技术等。部分章节在理论分析的基础上给出了计算机仿真实验结果及仿真程序，便于读者理解和应用。
　　本书可供雷达、声呐、通信、卫星导航及相关领域的工程技术人员参考，也可作为上述专业的研究生教材。

目录

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章 随机过程与噪声基本知识
1.1 引言
1.2 随机变量的基本知识
1.2.1 随机事件与概率
1.2.2 随机变量的分布函数
1.2.3 随机变量的统计特征
1.2.4 多维高斯分布随机变量
1.2.5 随机变量函数的概率密度函数
1.3 随机过程的基本知识
1.3.1 随机过程的概念
1.3.2 随机过程的分布函数
1.3.3 随机过程的数字特征
1.3.4 随机过程的平稳性和遍历性
1.3.5 平稳随机过程的功率谱密度
1.3.6 平稳随机过程通过线性系统的输出
1.4 高斯过程与白噪声
1.4.1 高斯过程
1.4.2 白噪声
1.5 窄带高斯过程
1.5.1 希尔伯特变换与解析过程
1.5.2 窄带随机过程
1.6 白噪声的采样及信噪比的计算
1.7 白噪声的希尔伯特变换
1.7.1 理想实白噪声过程的希尔伯特变换
1.7.2 带限白噪声的希尔伯特变换
1.8 高斯白噪声序列的离散傅里叶变换
1.9 蒙特卡洛模拟与重要采样
1.9.1 蒙特卡洛试验原理
1.9.2 随机数的产生
1.9.3 重要采样原理
参考文献

第2章 信号检测理论
2.1 引言
2.2 二元假设检验及判决准则
2.2.1 二元假设检验基本概念
2.2.2 贝叶斯准则
2.2.3 小总错误概率准则
2.2.4 大后验概率准则
2.2.5 极大极小化准则
2.2.6 奈曼-皮尔逊准则
2.3 多元信号的检测
2.3.1 贝叶斯准则
2.3.2 大后验概率准则
2.3.3 大似然函数准则
2.4 复合假设检验
参考文献

第3章 波形检测理论
3.1 引言
3.2 高斯白噪声中二元确知信号的检测
3.2.1 二元通信系统
3.2.2 佳二元通信系统接收机检测性能
3.2.3 佳二元通信系统接收机与实际接收机的对比
3.2.4 佳接收机的仿真
3.2.5 ASK信号的自相关接收
3.3 匹配滤波器理论
3.3.1 输出信噪比大的线性滤波器
3.3.2 白噪声背景下的匹配滤波器
3.3.3 色噪声背景下的匹配滤波器
3.3.4 相关接收机与匹配滤波器的比较
3.3.5 匹配滤波器仿真
3.4 高斯白噪声中随机参量二元信号的检测
3.4.1 高斯白噪声中随机相位2ASK信号的检测
3.4.2 高斯白噪声中随机相位和随机幅度2ASK信号的检测
3.4.3 雷达系统检测性能及计算机仿真
参考文献

第4章 信号参量估计基本理论
4.1 引言
4.2 贝叶斯估计
4.2.1 小均方误差估计
4.2.2 条件中位数估计
4.2.3 大后验估计
4.3 大似然估计
4.4 估计量的性质
4.4.1 无偏性
4.4.2 有效性
4.4.3 一致性
4.4.4 估计量均方误差的Cramer-Rao下限
4.4.5 多参量联合估计的性能
4.5 线性均方估计
4.5.1 单参量线性小均方估计
4.5.2 多参量线性小均方估计
4.6 小二乘估计
4.6.1 线性小二乘估计
4.6.2 加权线性小二乘估计
参考文献

第5章 信号波形估计
5.1 引言
5.2 维纳滤波器原理
5.2.1 佳线性滤波器
5.2.2 维纳-霍夫方程
5.2.3 非因果系统维纳-霍夫方程的求解
5.2.4 因果系统维纳-霍夫方程的求解
5.2.5 离散时间系统的维纳滤波器
5.3 维纳滤波器仿真实例
5.3.1 信号模型
5.3.2 非因果维纳滤波器的系统函数和冲激响应
5.3.3 因果维纳滤波器的系统函数和冲激响应
5.3.4 因果维纳预测滤波器的系统函数和冲激响应
5.3.5 因果维纳平滑滤波器的系统函数和冲激响应
5.3.6 离散维纳滤波器的时域解
5.3.7 仿真实验结果
5.4 卡尔曼滤波器
5.4.1 离散线性系统的数学模型
5.4.2 正交投影定理
5.4.3 卡尔曼滤波方程
5.4.4 卡尔曼滤波的计算过程
5.4.5 离散卡尔曼滤波器的特点
5.4.6 标量卡尔曼滤波器
参考文献

第6章 信号检测与估计在船舶导航雷达中的应用
6.1 引言
6.2 船舶导航雷达杂波CFAR处理
6.2.1 雷达杂波及分布
6.2.2 恒虚警率检测原理
6.2.3 恒虚警率损失
6.2.4 CA-CFAR检测器
6.2.5 CA-CFAR检测器存在的问题及其改进
6.2.6 对数正态CFAR检测器
6.3 船舶导航雷达信号积累检测
6.3.1 积累检测原理
6.3.2 滑窗检测器
6.3.3 反馈积累检测器
6.4 船舶导航雷达运动目标跟踪
6.4.1 基于α-β滤波器的雷达运动目标跟踪
6.4.2 基于卡尔曼滤波器的雷达运动目标跟踪
6.4.3 卡尔曼滤波器与α-β滤波器对比
6.4.4 航迹相关与航迹外推
参考文献

第7章 正弦信号频率估计技术
7.1 引言
7.2 复正弦信号参数的ML估计及方差下限
7.2.1 复正弦信号参数的大似然估计
7.2.2 复正弦信号参数估计的Cramer-Rao方差下限
7.2.3 频率估计的信噪比阈值效应
7.3 基于瞬时相位的频率和初相估计方法
7.4 基于相位差的频率估计方法
7.4.1 Kay方法
7.4.2 L-W方法
7.5 基于相关函数相位的频率估计方法
7.5.1 L-R-P方法
7.5.2 L-R方法
7.5.3 Fitz方法
7.6 基于相关函数相位差的频率估计方法
7.7 基于DFT相位的频率和初相估计方法
7.7.1 单一正弦信号的DFT及频率粗估计
7.7.2 利用DFT相位估计频率和初相的原理
7.7.3 利用DFT相位估计频率和初相的精度分析
7.7.4 信号中间点相位的估计
7.8 DFT幅度插值法频率估计原理及精度分析
7.8.1 Rife-Jane方法频率估计原理
7.8.2 Rife-Jane方法频率估计精度分析
7.8.3 Quinn频率估计方法
7.9 FMCW液位测量雷达测距原理
7.9.1 FMCW雷达信号
7.9.2 FMCW雷达距离估计的方差下限
7.9.3 FMCW雷达距离测量原理
7.9.4 FMCW雷达距离测量精度分析
7.10 离散实正弦信号参数的ML估计及Cramer Rao方差下限
7.10.1 离散实正弦信号参数估计的Cramer Rao方差下限
7.10.2 实正弦信号序列参数的ML估计
7.10.3 加窗对实正弦信号频谱泄漏的抑制作用
参考文献

第8章 维纳滤波器在逆滤波问题中的应用
8.1 逆滤波问题
8.2 维纳滤波器在图像复原中的应用
8.3 维纳滤波器在信道均衡中的应用
参考文献
附录A
附录A.1 利用重要采样技术计算标准正态分布Q(Y)的Matlab程序
附录A.2 二元调制佳接收机的Matlab仿真程序
附录A.3 匹配滤波器对正弦信号的响应的Matlab仿真程序
附录A.4 雷达信号检测的Matlab仿真程序
附录A.5 维纳滤波器的Matlab仿真程序
附录A.6 雷达运动目标跟踪-滤波和Kalman滤波的C程序
附录A.7 复正弦信号频率频率估计的Matlab程序

作者介绍

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文摘

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序言

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《信息传递的奥秘：从接收到解读的科学》 在这纷繁复杂的世界中，我们时刻被各种信息所包围。从耳边掠过的低语，到屏幕上闪烁的光点，再到仪器设备中发出的嘀嘀声，信息如同潮水般涌来。然而，这些信息的“原始形态”往往并非我们直接感知到的清晰内容。它们常常被噪声干扰，被扭曲变形，甚至隐藏在微弱的信号之中。如何有效地从这些充满杂讯的原始数据中提取出我们真正需要的信息，并对其进行准确的解读和判断，这便是“信息传递的奥秘”所要探索的核心课题。 本书并非一本探讨具体通信协议或编码技术的教材，而是深入挖掘信息在接收和解读过程中所面临的普遍性挑战，以及解决这些挑战的理论基石与实践方法。我们将从信息论的基础出发，理解信息量、信源编码、信道编码的意义，为后续的信号接收和估计打下坚实的理论基础。但本书的重点，更在于关注信息在被“捕获”那一刻起，所经历的物理和统计学过程。 第一部分：信号的捕获与识别——辨别真伪的艺术 想象一下，你身处一个喧闹的市场，想要听清远处朋友的呼唤。这呼唤的声音就是你想要提取的“信号”，而市场的喧嚣则是“噪声”。如何从这嘈杂的环境中分辨出朋友的声音，并确认是他发出的呼唤，这就是一个典型的信号检测问题。 在本部分，我们将首先建立信号与噪声的概念模型。信号是什么？它可能是电磁波、声波、光波，甚至是某种物理量的变化。噪声又是什么？它可能是随机的热噪声、人为干扰，或是系统内部的不确定性。我们学习如何用数学语言来描述这些信号和噪声的特性，例如信号的强度、频率、周期性，以及噪声的概率分布、方差等。 接下来，我们将重点探讨“检测”这一过程。当一个接收器接收到一段信号时，它面临的核心问题是：这段接收到的信号，究竟是纯粹的噪声，还是包含了我们感兴趣的信号成分？或者，它是否包含了某种特定的信号模式？这就引出了“假设检验”的基本思想。我们会介绍 Neyman-Pearson 准则，它提供了一种在给定错误概率限制下，最大化检测出真实信号概率的方法。理解这个准则，就如同掌握了在信息迷雾中寻找灯塔的最初指南。 我们会深入分析不同类型的检测器。例如，对于已知信号在噪声中寻找的问题，我们学习如何设计“匹配滤波器”，它能够最大化输出信噪比，从而最有效地检测出预设的信号。对于信号的统计特性已知但具体形态不确定的情况，我们将介绍“广义似然比检验”等方法，它们能够在更复杂的情况下进行判断。 更进一步，我们还会触及“贝叶斯检测”的思想。在许多实际场景中，我们对信号出现的先验概率是有所了解的。结合接收到的数据，贝叶斯理论能够提供一个最优的决策规则，兼顾了信号存在的可能性以及观测到的数据信息。理解贝叶斯方法，能够帮助我们更灵活地处理不确定性，做出更明智的判断。 在本部分的最后，我们会探讨检测性能的度量。仅仅知道能否检测出信号是不够的，我们还需要量化检测的“好坏”。这就涉及到“漏检”（missed detection）和“虚警”（false alarm）的概念。我们会学习如何绘制“接收者工作特性曲线”（ROC 曲线），它直观地展示了在不同决策阈值下，系统的漏检概率和虚警概率之间的权衡关系。通过分析 ROC 曲线，我们可以选择最适合特定应用场景的检测策略。 第二部分：信号的刻画与量化——洞悉变化的本质 在成功检测出信号的存在之后，我们往往还需要进一步了解这个信号的“细节”。它究竟是什么样的？它的参数是什么？它包含了哪些具体的信息？这就进入了“信号估计”的范畴。 信号估计的目标，是从包含噪声的观测数据中，尽可能精确地推断出信号的未知参数。例如，如果我们在雷达系统中检测到了一个目标回波信号，我们不仅要知道有目标存在，还需要估计目标的距离、速度、方位等。在医学影像中，我们需要从模糊的图像中估计出病灶的精确位置和大小。 本部分将首先介绍“最小均方误差”（MMSE）估计。这是一种非常重要的估计准则，它旨在最小化估计值与真实值之间的均方误差。我们会推导出 MMSE 估计器的形式，并理解它与信号和噪声的概率分布之间的关系。在许多情况下，MMSE 估计器能够提供最优的估计性能。 然而，MMSE 估计器可能在计算上较为复杂，尤其是在信号或噪声的概率分布未知或难以解析的情况下。这时，我们就会转向“最大似然估计”（MLE）。MLE 的思想是，选择一个参数值，使得观测到的数据在给定该参数值时出现的概率最大。我们会学习如何应用 MLE 来估计信号的参数，并理解其在实际应用中的优势和局限性。 当我们需要对信号的动态过程进行估计时，例如跟踪一个移动的目标，线性时变系统中的状态估计，我们就需要用到“卡尔曼滤波”（Kalman Filter）。卡尔曼滤波是一种最优线性估计器，它能够利用系统的动态模型和测量模型，以及信号和噪声的统计特性，递归地估计系统的状态。我们会深入解析卡尔曼滤波的原理，包括状态预测和状态更新两个核心步骤，并理解它在导航、控制、目标跟踪等领域中的广泛应用。 对于非线性系统，传统的卡尔曼滤波可能不再适用。因此，我们会介绍“扩展卡尔曼滤波”（EKF）和“无迹卡尔曼滤波”（UKF）等非线性滤波技术。这些方法通过对非线性函数进行线性化或使用更精确的概率分布近似，来扩展卡尔曼滤波的应用范围。 此外，本部分还将探讨“极大后验概率”（MAP）估计。MAP 估计结合了先验信息和观测数据，它选择使信号的后验概率最大的参数值。MAP 估计在引入了对信号参数的先验知识时，能够提供比 MLE 更优的估计结果。 最后，我们将讨论估计的性能评估。一个好的估计器不仅要给出估计值，还需要知道估计的“不确定性”有多大。我们会介绍“克拉美-罗下界”（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB），它为任何无偏估计器的方差提供了一个理论上的下限。通过将估计器的方差与 CRLB 进行比较，我们可以判断该估计器是否接近理论最优。 第三部分：从理论到实践——应用中的挑战与解决方案 在掌握了信号检测与估计的基本原理后，我们将目光投向实际应用。这些理论如何在真实世界中落地生根，又会遇到哪些新的挑战？ 本部分将围绕多个典型应用场景，展示信号检测与估计技术的实际威力。例如，在通信系统中，如何从充满衰落和干扰的信道中准确地接收和解码信息，这需要精密的信号检测和估计技术。在雷达与声纳系统中，如何从海量的回波信号中识别出目标，并精确测量其位置和速度，是信号处理的核心任务。在医学成像领域，如何从原始的传感器数据中重构出清晰的解剖结构或病灶信息，离不开复杂的信号估计算法。 我们会讨论在实际应用中，信号模型的不确定性、参数的快速变化、计算资源的限制等问题。例如，现实中的噪声往往并非简单的加性白高斯噪声，而是可能具有复杂的时空相关性。信号的参数也可能随着时间发生显著变化。这些都要求我们设计更鲁棒、更高效的算法。 我们会介绍一些实用的工程化考虑。例如，如何进行离散化处理，将连续时间信号转化为数字信号进行处理；如何进行采样率的选择，以避免混叠；如何进行滤波器的设计，以满足特定的频率响应要求。 此外，我们还将探讨一些高级主题，例如自适应信号处理，即根据信号和噪声的实时变化，动态调整处理算法的参数。以及盲信号分离技术，即在不了解信源信号和信道特性的情况下，从混合信号中分离出独立的信源信号。 本书的目标是为读者提供一个全面而深入的视角，理解信息传递中“接收”与“解读”这两个环节背后的科学原理。通过学习信号的检测与估计，你将能够更好地理解各种现代技术是如何工作的，并为解决信息获取与处理方面的实际问题打下坚实的基础。这不仅仅是一门学科的知识，更是一种洞察世界、解读万物的方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格极其严谨，带有一种浓厚的学院派气息，这对于追求精确性的读者来说，是极大的优点。作者在定义术语时，用词一丝不苟，没有出现任何模棱两可的表达。每一个符号的引入、每一个假设的提出，都有清晰的上下文支撑。这使得在处理那些边界条件复杂、细节容易混淆的问题时，读者可以完全信赖书中的表述。当然，这种高度的严谨性也带来了一定的挑战性——对于非专业背景的读者来说，可能需要更频繁地查阅相关背景知识。但是，一旦你适应了这种节奏，你会发现，正是这种对精确性的不妥协，确保了知识传递的纯粹和可靠性。它不是一本“科普读物”，而是一本“专业工具书”，要求读者投入相应的专注度去解读每一个精确的陈述，这种高质量的学术对话体验是令人难忘的。

评分☆☆☆☆☆

深入研读下来，我体会到作者在内容组织上展现了极高的学术视野。这本书的覆盖面非常广，从基础的参数估计到高阶的时间序列分析，再到实际应用中的抗干扰技术，几乎形成了一个完整的知识闭环。特别值得一提的是，它对特定主题的深入挖掘达到了令人印象深刻的程度。例如，关于卡尔曼滤波的讨论，不仅涵盖了标准形式，还扩展到了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的原理及其局限性，并且非常巧妙地将这些技术与实际的状态观测问题联系起来。这种广度与深度的完美结合，使得这本书不仅适合作为本科高年级或研究生阶段的核心教材，对于已经工作的专业人士来说，也提供了极佳的系统性复习和知识升级的平台。它不是孤立地讲解技术，而是将各个子领域有机地编织在一起，体现了信号检测与估计作为一个交叉学科的整体美感。

评分☆☆☆☆☆

作为一名实践导向型的工程师，我最看重的是理论如何落地。这本书在这方面的表现超出了我的预期。它不仅仅是罗列公式，而是深入探讨了各种经典算法背后的权衡取舍。比如，在讨论最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计时，书中并没有停留在简单的公式对比上，而是详细分析了它们在不同先验信息条件下的性能差异、计算复杂度和收敛速度。更棒的是，许多关键的定理和性能界限（如Cramér-Rao界）的推导过程，都提供了详尽的中间步骤，这使得读者可以清晰地追踪每一步数学操作的物理意义，而不是简单地接受一个结论。此外，书中穿插的“案例分析”环节，虽然文字描述为主，但其对现实世界问题的抽象建模过程，为我们提供了宝贵的思路，教我们如何将一个模糊的工程问题转化为一个可解的信号处理模型。这种紧密联系理论与实践的撰写风格，让人感觉手中的这本书更像是一位经验丰富的导师在身边指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事逻辑和章节安排，给我留下了一种渐入佳境的深刻感受。它并非那种上来就抛出大量高深理论让人生畏的教材，而是采取了一种非常人性化的引导方式。开篇的绪论部分，用非常生动的语言描绘了信号检测和估计在实际工程中的应用场景，成功地抓住了读者的好奇心，让人立刻感受到这门学科的实用价值和魅力所在。随后，从基础的概率论和随机过程回顾开始，每一步的知识铺垫都显得那么自然而然，仿佛在搭建一座结构严谨的知识金字塔。作者在引入新概念时，总是先给出直观的物理意义解释，然后再深入到数学推导，这种“先知其然，后知其所以然”的顺序安排，极大地降低了初学者的理解门槛。读完前几章后，你会发现自己已经不再是零基础的门外汉，而是具备了对核心概念的初步框架认知，这为后续深入学习复杂的估计器和检验方法打下了坚实的认知基础，流畅度非常高。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计和纸张质量着实让人眼前一亮。初次拿到手时，那种沉甸甸的分量感就预示着内容的扎实。封面设计简洁而不失专业性，采用了经典的蓝白配色，中间的抽象图案似乎在暗示着信息处理的复杂与精妙。内页的排版清晰明了，字体大小适中，行距恰到好处，即便是长时间阅读也不会感到明显的视觉疲劳。尤其值得称赞的是，书中大量的公式和图表都得到了高质量的印刷，线条锐利，不易模糊，这对于需要频繁对照公式进行理解的学习者来说，无疑是一个巨大的福音。在细节处理上，作者和出版社显然下了不少功夫，比如书脊的装订牢固，翻阅时能够平摊，极大地提高了阅读体验。总的来说，这本书的物理形态完美地支撑了其作为一本专业教材的定位，从感官上就给予了读者一种“值得信赖”的初步印象，让人愿意沉下心来探索书中的世界。这种对实体书质感的坚持，在如今数字阅读盛行的时代，显得尤为可贵。