{RT}信号检测与估计理论-甘俊英,孙进平,余义斌 科学出版社有限责任公司 9787030 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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甘俊英，孙进平，余义斌 著

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• 信号检测
• 信号估计
• 通信原理
• 雷达信号处理
• 统计信号处理
• 随机过程
• 信息论
• 无线通信
• 科学出版社
• 甘俊英

店铺： 华裕京通图书专营店

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030477910

商品编码：29744504643

包装：平装-胶订

出版时间：2017-01-01

图书基本信息
图书名称	信号检测与估计理论	作者	甘俊英,孙进平,余义斌
定价	88.00元	出版社	科学出版社有限责任公司
ISBN	9787030477910	出版日期	2017-01-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订

内容简介

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作者简介

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目录

目录 前言 章绪论 1.1引言 1.2信号处理发展概况 1.3信号检测与估计理论概述 1.4内容编排 第2章信号基础 2.1引言 2.2概率与变量 2.2.1概率论基础 2.2.2变量 2.2.3变量的数字特征 2.2.4常用概率分布 2.3过程 2.3.1过程的基本概念 2.3.2平稳过程 2.3.3各态历经（遍历）过程 2.3.4功率谱密度 2.3.5白噪声过程 2.3.6信号通过线性系统 2.4离散信号 2.4.1序列的统计描述 2.4.2平稳序列 2.4.3信号的采样定理 2.4.4时间序列信号模型 2.5卡亨南—洛维展开 2.5.1积分方程的推导 2.5.2积分方程的性质 2.6信号仿真 2.6.1MATLAB的统计函数 2.6.2数与序列的产生 2.6.3序列的数字特征估计 2.6.4蒙特卡罗方法 习题 第3章检测理论基础 3.1引言 3.2经典检测理论 3.2.1假设检验 3.2.2优化准则 3.3信号检测性能 3.4判决准则 3.4.1贝叶斯准则 3.4.2均错误概率准则 3.4.3极小化极大准则 3.4.4奈曼—皮尔逊准则 3.5多样本检测 3.6多元假设检验 3.6.1多元假设检验的贝叶斯准则 3.6.2多元假设检验的均错误概率准则 3.7复合假设检验 3.7.1复合假设检验的基本概念 3.7.2复合假设检验方法 3.8序列检测 3.8.1序列检测的基本概念 3.8.2优序列检测准则 3.8.3序列检测的平均观测次数 3.9非参量检测 3.9.1非参量检测的基本概念 3.9.2基本非参量检测器 3.10鲁棒检测 3.10.1混合模型描述 3.10.2判决规则 3.10.3小有利分布对 3.10.4信号的鲁棒检测 习题 第4章信号波形的检测 4.1引言 4.2匹配滤波器理论 4.2.1匹配滤波器的概念 4.2.2匹配滤波器的设计 4.2.3匹配滤波器的主要特性 4.3高斯白噪声中确知信号的检测 4.3.1简单二元信号波形的检测 4.3.2一般二元信号波形的检测 4.3.3多元信号波形的检测 4.4高斯色噪声中确知信号的检测 4.4.1正交函数展开法 4.4.2白化法 4.4.3广义匹配滤波器法 4.5参量信号的检测 4.5.1相位信号波形的检测 4.5.2振幅与相位信号波形的检测 4.5.3频率信号波形的检测 习题 第5章估计理论基础 5.1引言 5.2信号参量估计性能 5.2.1无偏性 5.2.2有效性 5.2.3一致性（收敛性） 5.2.4充分性 5.2.5克拉默—拉奥不等式 5.3信号参量估计基本理论 5.3.1经典估计（矩估计） 5.3.2贝叶斯估计 5.3.3大后验估计 5.3.4大似然估计 5.3.5极大极小估计（Minimax Estimation） 5.3.6线性均方估计 5.3.7小二乘估计 5.4多参量估计基本理论 5.4.1多参量估计方法 5.4.2非多参量估计的误差边界 5.4.3多参量估计的误差边界 5.5连续波估计理论 5.5.1连续波估计问题 5.5.2无记忆调制系统 5.5.3有记忆调制系统 5.5.4均方估计误差下界 5.5.5多维波形估计 5.6高斯色噪声中信号参量的估计 5.6.1非参量的估计 5.6.2参量的估计 习题 第6章信号波形的估计 6.1引言 6.2维纳滤波 6.2.1波形佳线性滤波 6.2.2维纳—霍普夫（Wiener—Hopf）积分方程 6.2.3维纳滤波器 6.3离散系统的维纳滤波 6.4标量信号的卡尔曼滤波 6.4.1信号模型与观测模型 6.4.2佳线性递推滤波 6.4.3佳线性递推预测 6.4.4滤波与预测的关系 6.5矢量信号的卡尔曼滤波 6.5.1信号模型与观测模型 6.5.2佳线性滤波和预测 6.5.3一步递推预测 6.5.4递推滤波 6.5.5卡尔曼滤波与预测公式集 6.5.6卡尔曼滤波的特点 6.6卡尔曼滤波的发散问题 6.6.1发散现象及其原因 6.6.2克服发散的方法 6.7卡尔曼滤波的推广 6.7.1色噪声环境下的卡尔曼滤波 6.7.2扩展卡尔曼滤波 6.7.3不敏卡尔曼滤波算法 6.8常增益滤波方法 6.8.1α—β滤波 6.8.2α—β—γ滤波 6.8.3常增益滤波应用 6.9应用示例 6.9.1基于维纳滤波器的噪声抑制 6.9.2简单的卡尔曼滤波示例 习题 …… 第7章通信系统中的应用 第8章数字图像处理中的应用 第9章其他应用 参考文献

编辑推荐

导语_点评_推荐词《信号检测与估计理论》系统阐述了信号检测与估计理论及其应用，主要内容包括*信号基础、检测理论基础、信号波形的检测、估计理论基础、信号波形的估计及其应用等。《信号检测与估计理论》适合信息与通信工程等专业及相关专业的高校师生阅读，也适合通信、雷达、图像处理、模式识别、自动控制、系统辨识、导航、遥控遥测、声呐、地质勘探等领域的科研和工程技术人员参考。

文摘

序言

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信号处理的基石：从理论到实践的深度解析 在现代科技飞速发展的浪潮中，信息无处不在，而信号正是承载这些信息的载体。无论是通信系统的脉冲，雷达的探测波，还是生物医学的脑电图，抑或是天文学的射电信号，它们都蕴含着我们渴望获取的知识和指令。然而，这些信号往往伴随着各种噪声和干扰，使得直接提取有用信息变得困难重重。因此，理解并掌握信号检测与估计的理论，就如同掌握了揭示隐藏在噪声之下的真相的钥匙，成为了众多科学技术领域不可或缺的核心技能。 本书旨在深入浅出地剖析信号检测与估计理论的精髓，带领读者从基础概念出发，逐步探索其在高阶应用中的演变与融合。我们并非简单地罗列公式与定理，而是致力于展现理论的逻辑脉络，阐述其背后的物理意义与工程直觉，并辅以丰富的实例，力求让抽象的数学模型在读者的脑海中变得鲜活而具象。 第一篇：信号检测理论——在噪声的海洋中辨别真伪 信号检测，顾名思义，是判断在接收到的信号中是否存在目标信号的过程。这个过程天然地伴随着不确定性，因为真实世界中的信号总是与噪声交织在一起。因此，信号检测的核心在于如何在概率的框架下，构建最优的决策规则，以最小化错误发生的概率。 我们将从概率论与数理统计的基础知识入手，回顾必要的概念，例如随机变量、概率密度函数、统计量等。这是理解后续所有检测方法的地基。 接着，我们将深入探讨 Neyman-Pearson 准则，这是二元假设检验理论中最基本也最重要的一种准则。我们将详细解析其推导过程，理解似然比检验法的核心思想，并展示如何根据不同的应用场景（例如，信号存在与否的简单二元假设）构建最优的检测器。例如，在雷达系统中，当我们需要判断接收到的信号是否来源于某个目标时，Neyman-Pearson 准则就能提供理论指导，帮助我们权衡漏检（未能探测到目标）和虚警（误将噪声判定为目标）的风险。 随后，我们将转向贝叶斯决策理论。与 Neyman-Pearson 准则不同，贝叶斯理论引入了先验概率，即在进行观测之前，我们对信号存在的可能性就有所了解。通过引入代价函数，贝叶斯决策理论能够更全面地考虑不同决策的后果，从而设计出在平均意义上最优的检测器。我们将解析贝叶斯因子、最小风险贝叶斯检测器等概念，并探讨其在实际中的应用，例如在通信系统中，我们可以利用已知的信道统计特性作为先验信息，来改进信号的检测性能。 在探索了二元假设检验之后，我们将进一步扩展到多元假设检验。当我们需要区分多个可能的信号模型，或者判断信号是否属于某一个特定类别时，多元假设检验就显得尤为重要。我们将介绍基于似然比的方法，以及在复杂情况下的近似方法。 理解了理论基础，我们自然会关注检测器的性能评估。如何量化一个检测器的优劣？我们将详细介绍ROC曲线（接收者操作特性曲线）、P(FA)（虚警概率）、P(MD)（漏检概率）等关键指标，并讲解如何通过它们来分析和比较不同检测器的性能。通过ROC曲线，我们可以直观地看到不同阈值设置下，虚警和漏检之间的权衡关系。 此外，对于一些特定的应用场景，我们还会介绍一些经典的检测算法，例如能量检测器、匹配滤波器等。匹配滤波器是线性系统理论在信号检测中的经典应用，它能够最大化输出信噪比，从而在特定条件下实现最优检测。我们将分析匹配滤波器的结构、设计方法以及其在许多通信和雷达系统中的广泛应用。 第二篇：信号估计理论——在噪声中还原真实的面貌 如果说信号检测是“有”或“没有”的判断，那么信号估计则更进一步，它试图在存在信号的情况下，尽可能准确地“还原”信号的真实参数。这些参数可能包括信号的幅度、频率、相位、到达时间，甚至是信号的波形本身。 我们首先回顾概率论与数理统计中的估计理论基础，例如点估计和区间估计。我们将深入理解最大似然估计（MLE），这是最常用的点估计方法之一。我们将解析其原理，理解如何通过最大化观测数据在给定模型下的似然函数来获得参数的最佳估计。我们将探讨MLE的性质，例如渐近无偏性、渐近有效性等，并分析其在各种信号处理问题中的应用，例如在通信系统中估计载波频率和相位。 接着，我们将重点介绍最小均方误差（MMSE）估计。与MLE不同，MMSE估计不仅考虑了数据，还考虑了参数本身的先验分布。它旨在最小化估计值与真实参数之间的均方误差。我们将详细推导MMSE估计器的形式，并分析其与MLE的关系。特别是在高斯噪声环境下，MMSE估计器可以退化为MLE。我们将通过卡尔曼滤波器等经典算法来展示MMSE估计的强大威力。 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）无疑是信号估计领域中最具代表性和实用价值的算法之一。我们将花费大量篇幅来详细阐述卡尔曼滤波器的原理，包括其状态方程、观测方程、以及预测与更新的两个核心步骤。我们将深入理解其递推计算过程，并分析其在处理线性系统、高斯噪声环境下的最优性。从导航定位到目标跟踪，再到经济预测，卡尔曼滤波器的身影无处不在。 对于非线性系统或非高斯噪声环境，标准的卡尔曼滤波器将不再适用。因此，我们将引入扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）。EKF通过对非线性函数进行泰勒级数展开进行线性化来近似处理，而UKF则采用一种更优越的“无迹变换”来近似概率分布。我们将分析它们的原理、优缺点，以及适用的场景。 除了这些基于统计优化的估计方法，我们还将探讨基于几何的估计方法。例如，在某些情况下，我们可以利用信号在不同传感器上的到达时间差（TDOA）或到达角度（DOA）来估计目标的位置。我们将介绍相关的算法，例如多重信号分类（MUSIC）算法和旋转不变子空间（ESPRIT）算法，它们在阵列信号处理中具有重要地位。 性能评估同样是信号估计理论中不可或缺的一环。我们将介绍克拉美-罗界（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB），它为任何无偏估计量提供了性能的理论下限。理解CRLB有助于我们评估现有估计方法的潜力，并指导我们寻找更优的估计策略。我们还将讨论均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等指标，用于量化估计的精度。 第三篇：理论的融合与实践——从经典到前沿 在掌握了信号检测与估计的基本理论之后，我们将进一步探索它们在实际工程中的融合与发展。 多用户检测是通信系统中一个非常重要的问题，尤其是在码分多址（CDMA）系统中。我们将分析多用户干扰（MAI）如何影响单个用户的检测与估计，并介绍线性检测器、最大似然检测器（MLD）以及迭代式检测算法，例如串行干扰消除（SIC）和并行干扰消除（PIC）。 自适应信号处理是另一个至关重要的领域。在许多应用中，信号的统计特性或环境参数会随时间变化，这时就需要能够根据观测数据不断调整自身参数的自适应滤波器。我们将介绍最小均方（LMS）算法和递归最小均方（RLMS）算法，并讨论它们在噪声抑制、均衡等方面的应用。 随着人工智能和机器学习的蓬勃发展，基于机器学习的信号检测与估计也日益受到关注。我们将简要介绍如何利用神经网络、支持向量机等工具来解决信号检测和参数估计问题，并探讨其在处理复杂非线性、非高斯信号方面的优势。 最后，我们将展望现代信号处理的前沿方向。例如，在稀疏信号处理领域，如何利用信号的稀疏性来提高检测和估计的效率和精度；在大数据背景下的信号处理，如何处理海量、高维的信号数据；以及在智能感知与认知系统中，信号检测与估计所扮演的关键角色。 本书的编写风格力求严谨而不失趣味，深入而不失易懂。我们相信，通过对这些理论知识的系统学习，读者将能够深刻理解信号检测与估计的威力，并将其成功应用于各自的研究与工程实践中，从而更好地驾驭信息时代的挑战与机遇。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究雷达信号处理中的杂波抑制问题，对传统卡尔曼滤波器的局限性感到很困扰。偶然翻到这本《随机过程的精妙应用》，真是相见恨晚啊！这本书的叙事风格非常流畅且富有启发性，它没有直接堆砌复杂的公式，而是先从物理现象入手，引出背后的随机性，再自然地过渡到概率论和随机过程的工具箱。特别是它对马尔可夫链在状态空间建模中的应用讲解，配上清晰的图示，让我一下子明白了为什么在处理非高斯噪声时，粒子滤波会比扩展卡尔曼滤波更具优势。书中对于时间序列分析中协方差函数的构造和谱估计的各种方法（从经典到现代）都有详尽的对比，分析了各自的优劣势和适用场景。对于我这种偏爱工程应用，但又对理论基础不够扎实的读者来说，这本书的讲解方式简直是福音，它既有足够的理论深度，又不失工程实践的指导意义，读起来一点都不觉得枯燥，反而像是在听一位经验丰富的前辈在娓娓道来。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始看到《概率论在工程决策中的新视角》这本书的书名，我还有点抗拒，觉得是不是又是那种枯燥的纯理论教材。结果完全出乎意料！这本书的结构设计非常巧妙，它没有采用传统的数学教科书的章节安排，而是以一系列实际的工程案例为驱动，比如金融风险评估中的蒙特卡洛模拟、医疗诊断中的贝叶斯网络应用等，来串联起所需的概率知识。这种“问题驱动”的学习方式极大地提高了我的学习兴趣。作者在讲解条件概率和最大似然估计时，引用了大量的真实世界数据进行演示，这使得抽象的概念变得具体可感。我特别喜欢它对信息熵和决策论的讨论部分，它清晰地阐述了如何在信息不完全的情况下做出“最优”的决策，这对于我们日常工作中处理不确定性至关重要。这本书的文字简洁有力，逻辑层次分明，读起来酣畅淋漓，强烈推荐给所有需要将概率思维融入日常工作的技术人员。

评分☆☆☆☆☆

我最近在忙着做一个关于传感器网络数据融合的项目，急需一本能够系统梳理估计理论在多源异构数据融合中应用的参考书。市面上很多书要么只谈估计，要么只谈融合，像这本《多传感器融合中的最优估计与滤波方法》这样将两者完美结合的实在太少见了。这本书的价值在于它详尽地比较了诸如扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波（PF）在处理高精度、非线性融合任务时的性能差异和参数敏感性。作者不仅提供了理论公式，还特别设置了一章专门讨论了实际实施中的计算复杂度优化问题，这对于资源受限的嵌入式系统设计者来说简直是黄金信息。它的论述风格非常务实，注重方法论的可行性和鲁棒性，读完之后，我立刻就能将书中的Luenberger观测器思想应用到我的数据校准模块中，效果立竿见影。这本书为解决复杂的实时系统问题提供了坚实的理论支撑和实用的操作指南。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正体现了“深入浅出”精髓的著作——《数字通信系统的性能极限分析》。我过去对香农定理及其后续的各种信道编码理论一直处于“似懂非懂”的状态，总觉得理论和实际应用之间隔着一层厚厚的迷雾。然而，这本书用极其严谨但又极其清晰的数学语言，一步步推导出了现代编码技术（如LDPC和Turbo码的某些关键性能界限）背后的原理。它的出色之处在于，它没有满足于仅仅给出结论，而是详细阐述了证明过程中的关键技巧，比如如何构造特定的矩阵或者如何运用对概率函数的逼近。对于我这种对编码理论有深入研究需求的人来说，这本书提供了足够的理论深度去挑战更前沿的研究课题。虽然阅读过程中需要反复推敲某些推导步骤，但每一次克服困难后，都会带来巨大的成就感和对该领域更深刻的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

这本《[你懂的] 信号处理前沿探索》简直是为我这种在通信领域摸爬滚打多年的工程师量身定做的！书里对现代通信系统中的一些核心难题，比如信道估计的非线性补偿和低信噪比环境下的盲识别技术，给出了相当深入的剖析。作者们显然不是纸上谈兵，书中引用的案例和仿真结果都非常扎实，很多处理方法都考虑到了实际硬件实现的复杂性，这一点非常难得。我尤其欣赏它在贝叶斯推断框架下对各种估计器的统一描述，让那些原本看似零散的知识点一下子串联起来，形成了一个完整的理论体系。读完后，感觉自己对那些晦涩的数学公式背后代表的物理意义有了更直观的理解，不再是死记硬背，而是真正掌握了“为什么这么做”。对于希望从入门级知识迈向精深研究的读者来说，这本书无疑是一座宝贵的灯塔，它引导你看到更广阔的技术前沿，并且告诉你如何用严谨的数学工具去攻克那些看似无解的工程难题。那种豁然开朗的感觉，真是久违了。