9787121126390 信号检测与估计——原理及应用 电子工业出版社 齐国清著 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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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：29358663593

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 过程与噪声基本知识
1.1 引言
1.2 变量的基本知识
1.2.1 事件与概率
1.2.2 变量的分布函数
1.2.3 变量的统计特征
1.2.4 多维高斯分布变量
1.2.5 变量函数的概率密度函数
1.3 过程的基本知识
1.3.1 过程的概念
1.3.2 过程的分布函数
1.3.3 过程的数字特征
1.3.4 过程的平稳性和遍历性
1.3.5 平稳过程的功率谱密度
1.3.6 平稳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 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 高斯白噪声中参量二元信号的检测
3.4.1 高斯白噪声中相位2ASK信号的检测
3.4.2 高斯白噪声中相位和幅度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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信号的奥秘：从捕捉到解读的旅程 在我们身边，信息无处不在，它们以各种形式存在，等待着被我们捕捉、理解和利用。从清晨鸟儿的啁啾，到夜晚城市的喧嚣，从智能手机传输的微弱电波，到医疗设备监测的心电信号，这些都统称为“信号”。然而，信号并非总是清晰明了，它们常常被噪声污染、被干扰扭曲，如何从中提取出真正有用的信息，是科学技术领域一个永恒的挑战。 本书旨在带领读者深入探索信号处理的核心奥秘，特别是信号检测与估计这两个至关重要的环节。我们将一同踏上一段从信号的原始形态到其深层含义的解析之旅，揭示隐藏在数据背后的信息规律。 第一章：信号的本质与分类——世界的语言 在踏入信号的世界之前，我们首先需要理解信号究竟是什么。信号，顾名思义，是信息的载体，它能够传递某种状态、特征或意图。它可以是连续变化的，比如一段平滑的音乐旋律，也可以是离散的，比如数字通信中的一个个比特。我们将会详细介绍连续时间信号和离散时间信号的概念，它们各自的数学表示方式以及在现实世界中的典型应用。 信号的种类繁多，根据其性质，我们可以将其划分为多种类型。例如，周期信号和非周期信号，它们在时间轴上呈现出不同的规律性；确定性信号和随机信号，后者具有内在的不确定性，更贴近真实世界的复杂性。我们还将探讨信号的能量和功率，这些物理量对于信号的分析和处理至关重要。此外，傅里叶变换等一系列强大的数学工具将作为我们理解信号频谱特性的基石，帮助我们从频域的角度审视信号的组成，挖掘其内在的频率成分，这对于信号的滤波、压缩和识别等应用具有不可替代的作用。 第二章：噪声的困扰与信号的保护——战场上的较量 现实世界中的信号往往不是孤立存在的，它们会与各种“噪声”混杂在一起。噪声，就好比战场上的干扰，它会削弱信号的真实信息，甚至完全淹没它。本章我们将深入剖析噪声的来源、特性及其对信号的影响。我们将介绍几种常见的噪声模型，例如加性白高斯噪声（AWGN），它是许多通信系统和信号处理模型中的基础假设。理解噪声的统计特性，例如其概率密度函数和功率谱密度，是我们后续进行信号检测和估计的关键。 在认识了噪声的“敌人”之后，我们自然需要思考如何保护我们宝贵的信号。信号的增强和滤波技术将是本章的重点。我们将介绍各种滤波器的原理和设计方法，包括低通、高通、带通和带阻滤波器，它们能够有选择性地允许或抑制特定频率范围内的信号成分。线性滤波器和非线性滤波器，时域滤波和频域滤波，不同的方法将根据信号的特性和噪声的类型而被巧妙地运用。此外，我们还会探讨一些更高级的信号去噪技术，例如维纳滤波，它能够以最小均方误差为目标，设计出最优的滤波器来恢复被噪声污染的信号。 第三章：信号检测的基础——“是什么”的抉择 当一个信号存在于噪声环境中，或者我们想要从一系列观测中判断是否存在某种特定的信号时，信号检测的任务就应运而生。这是一个“是”或“否”的决策过程，我们试图回答“信号是否出现？”、“信号属于哪种类别？”等问题。本章将围绕信号检测的基本原理展开。 我们首先会引入概率论和统计学在信号检测中的核心作用。由于噪声的存在，我们无法百分之百确定信号的存在，因此我们需要利用概率的语言来描述检测的可靠性。贝叶斯准则将作为我们进行最优检测的理论基础，它能够根据先验概率和观测数据，计算出后验概率，从而做出最合理的决策。我们将详细介绍两种主要的检测准则：最大似然检测和最小错误概率检测。 在实际应用中，我们常常需要面对各种复杂的检测场景。例如，单目标检测，即判断一个观测序列中是否存在一个已知的信号；多目标检测，即在存在多个可能信号的情况下进行区分；以及信号存在性检验，即判断观测序列中是否存在任何有意义的信号。本书将深入探讨这些场景下的检测算法，包括匹配滤波器、能量检测器等，并分析它们的性能指标，如概率、虚警率（False Alarm Rate）和漏检率（Miss Detection Rate），帮助读者理解如何在不同条件下权衡检测的精度和效率。 第四章：信号估计的挑战——“是什么”的量化 如果说信号检测是判断“有没有”，那么信号估计则是进一步去量化“是什么”。一旦我们确定了信号的存在，我们往往还需要知道信号的具体参数。例如，我们希望估计出信号的幅度、频率、相位，或者更复杂的信号模型中的未知参数。本章将聚焦于信号估计的理论和方法。 与信号检测类似，信号估计也离不开概率论和统计学。我们将从参数估计的角度出发，介绍几种关键的估计方法。最大似然估计（MLE）是最常用的一种方法，它通过寻找使得观测数据出现概率最大的参数值来实现估计。最小均方误差（MMSE）估计则是另一种重要的方法，它旨在最小化估计值与真实值之间的均方误差。我们还将探讨无偏估计、有效估计等概念，理解它们对于估计质量的影响。 在实际的信号估计过程中，往往会遇到各种挑战。例如，如何在高噪声环境下准确估计信号参数？如何处理多变量信号的联合估计？针对这些问题，我们将介绍卡尔曼滤波器（Kalman Filter）这一强大的工具。卡尔曼滤波器是一种递归的最小均方误差估计器，特别适用于线性系统和高斯噪声下的状态估计问题，在导航、跟踪、控制等领域有着广泛的应用。对于非线性系统，我们还会简要介绍扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）等变种。 第五章：信号检测与估计的应用——科技进步的驱动力 信号检测与估计的原理并非仅仅存在于书本之中，它们早已渗透到我们现代生活的方方面面，成为推动科技进步的重要驱动力。本章将通过一系列生动的应用案例，展示信号检测与估计的强大威力。 在通信领域，从手机通信到卫星通信，信号检测与估计是实现可靠数据传输的基础。我们需要检测微弱的信号，估计信号的衰减和相位失真，并通过先进的算法来恢复原始信息。在雷达和声纳系统中，信号检测与估计用于探测目标，测量目标的位置、速度和运动状态，是国防和安全领域不可或缺的技术。 在医学领域，从心电图（ECG）的分析到核磁共振成像（MRI）的图像重建，都离不开信号处理技术。通过检测和估计生物信号的微小变化，医生能够诊断疾病，监测病情。在人工智能领域，语音识别、图像识别以及各种传感器数据的处理，都依赖于精确的信号检测与估计能力，为智能设备的出现奠定了基础。 我们还将探讨在金融、地震勘探、环境监测等领域的应用，展示信号检测与估计技术如何帮助我们理解复杂系统，做出更明智的决策。通过这些实际案例，读者将能够更深刻地理解信号处理的价值，并激发对这一领域进一步探索的兴趣。 结语 信号的世界是丰富多彩的，而信号检测与估计则是我们理解和利用这个世界信息的重要工具。本书从信号的本质出发，逐步深入到噪声的挑战、检测的抉择和估计的量化，最终展现了其在各个领域的广泛应用。希望通过本书的学习，读者能够建立起扎实的信号处理理论基础，掌握分析和解决实际问题的能力，并能够以更敏锐的洞察力去发现和解读我们身边无处不在的信号之美。

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考价值和工具书属性也极为突出。我发现自己经常会把它放在手边，作为快速查阅和回顾特定算法细节的“速查手册”。作者在描述每一种检测或估计方法时，都提供了极其详尽的参数设定和性能分析。特别是关于特定场景下不同算法的适用性对比部分，简直是教科书级别的梳理。我曾遇到一个关于目标跟踪的难题，在查阅了书中关于卡尔曼滤波和粒子滤波的对比章节后，立刻找到了症结所在，并迅速优化了我的模型。这种在遇到实际困难时，能够迅速从书中找到可靠指导的能力，体现了作者知识体系的完整性和条理性。可以说，它已经超越了一本普通的教材范畴，更像是一部兼具教学与实践指导的权威工具书，未来在我的专业工作中，它会是不可或缺的案头良伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是一绝，从封面的材质到字体选择，都透露着一股沉稳与专业的气息。我拿起它时，首先被那种略带磨砂质感的封面吸引，握持感很舒服，不至于太滑溜。插图和图表的排版也做得相当用心，线条清晰，布局合理，即便是初学者也能很快抓住重点。尤其是一些复杂的数学推导过程，作者很巧妙地用视觉化的方式呈现出来，让人在阅读枯燥的公式时，不至于产生强烈的畏难情绪。纸张的质量也值得称赞，内页的白度适中，印刷字迹油墨饱满，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。这显然是出版社在制作工艺上投入了大量心血的结果，绝对不是那种粗制滥造的教材可以比拟的。每次翻阅它，都像是在享受一场视觉和触觉的盛宴，这种对细节的关注，本身就体现了对知识的尊重。对于我这种习惯在实体书中做笔记的读者来说，纸张的适宜程度和书本的平整度至关重要，这本倒是完全满足了我的需求，我可以很轻松地在空白处写下自己的心得体会，而不用担心墨水洇开。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容覆盖面广度与深度达到了一个非常令人满意的平衡点。从基础的随机过程到高级的滤波算法，几乎涵盖了信号处理领域的核心脉络。我之前接触过一些相关领域的资料，要么过于侧重理论推导而忽略了实际可行性，要么就是流于表面应用而缺乏坚实的理论基础。但这本则成功地将两者熔于一炉。它没有回避那些必要的数学推导，但同时，每当推导结束后，作者都会立刻将我们拉回到实际工程的语境中，解释这些数学工具在现实世界中究竟能解决什么问题，以及它们各自的优缺点。这种“理论-应用”的紧密结合，让我对所学知识的应用前景有了更清晰的认识，极大地增强了我将理论知识转化为实际工程能力的热情与信心。对于需要将学术研究成果落地的人来说，这种指导价值是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，对我来说更像是一场酣畅淋漓的思维训练。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一套完整的思维框架构建指南。作者在每一个章节的结尾处，都会有一个小结，这个小结非常精炼地概括了本章的核心思想和方法论，帮助读者巩固刚刚建立起来的知识网络。更难能可贵的是，书中提供的习题设计得极具启发性，它们并非简单的重复演算，而是巧妙地引导你去思考不同模型之间的联系与取舍。我花了大量时间在那些“思考题”上，它们迫使我跳出书本的固定框架，尝试用不同的角度去解决同一个问题。这种主动探索和构建知识体系的过程，比被动接受信息有效得多。这本书的价值，不仅仅在于教会你“怎么做”，更在于告诉你“为什么要这么做”，这种对底层原理的深入挖掘，才是真正能提升个人技术深度的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格简直像是一位经验老到的导师在耳边娓娓道来，没有那种高高在上的学术腔调，更像是带着你一步步揭开迷雾的过程。作者的叙述逻辑性极强，知识点的组织层层递进，从最基础的概念讲起，逐步过渡到复杂的实际应用场景，过渡得非常自然流畅。我特别欣赏作者在讲解一些抽象理论时，总能穿插一些形象生动的比喻或者贴近生活的例子，这极大地降低了理解的门槛。比如，对于概率密度函数的理解，他用了某种日常现象来类比，一下子就让原本晦涩的概念变得鲜活起来。这种“润物细无声”的教学方式，让我在不知不觉中就掌握了看似艰深的知识体系。我甚至感觉，作者在撰写时，仿佛把自己也代入了初学者的视角，提前预判了我们可能在哪里卡壳，并提前准备好了“通关秘籍”。这种为读者着想的细腻笔触，是很多教材所欠缺的，也正是这本书能让我爱不释手的重要原因之一。