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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：29488005692

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：0.4kg

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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《信息之海的罗盘：从微弱信号到清晰洞察》 在这个信息爆炸的时代，我们每日被海量的数据洪流所裹挟。从遥远的宇宙深处传来的微弱射电信号，到人体内极其隐蔽的生物电信号，再到金融市场中瞬息万变的股价波动，以及通信系统中承载着我们日常沟通的无线电波，无不包含着至关重要的信息。然而，这些信息往往被噪声所掩盖，以至于它们如同一粒粒金沙，被淹没在信息的“大海”之中，难以辨别。如何在这片混沌的信息之海中，找到那闪耀着价值的光芒？如何从看似杂乱无章的数据中，提炼出清晰、可靠的洞察？《信息之海的罗盘》正是为解决这些挑战而生，它是一本深入探索信息世界奥秘的指南，旨在为读者揭示从微弱信号中提取关键信息、并对其进行精确估计的原理和方法。 本书并非简单罗列技术，而是着力于构建一个关于“信号”与“噪声”之间博弈的宏大叙事。它将带领我们走进一个充满智慧与挑战的世界，在这个世界里，理解信号的本质、认识噪声的形态、并掌握与噪声抗争的策略，是获取知识、做出决策的关键。 第一篇：信号的低语——理解信号的本质与检测的艺术 我们将从最基础的概念出发，构建对“信号”的深刻理解。信号是什么？它不仅仅是电磁波的起伏，也不仅仅是数据序列的变化，它更是信息的一种载体，是自然界或人造系统中某种状态或规律的体现。我们会探讨不同类型的信号，如确定性信号和随机信号，它们的数学模型和特性，以及在实际应用中如何表征和分析它们。 接着，本书将深入探讨“信号检测”的核心问题。想象一下，你在嘈杂的环境中试图听到一个微弱的说话声，或者在雷达屏幕上辨认出一个远处的飞行器。这就是信号检测的本质——在噪声背景下，判断一个特定信号是否存在。我们将详细介绍信号检测的理论基础，包括贝叶斯决策理论，以及如何根据观测到的数据，计算出某种假设（例如，“存在信号”）为真的概率。 在此过程中，我们会遇到许多经典而重要的检测准则。例如，“最大似然准则”（Maximum Likelihood, ML）和“最小均方误差准则”（Minimum Mean Squared Error, MMSE），它们分别代表了不同的优化目标：前者旨在找到最有可能生成观测数据的参数，后者则力求最小化估计误差。本书将用直观的例子和严谨的数学推导，阐释这些准则的内涵和应用场景。 更重要的是，我们将揭示“尼曼-皮尔逊准则”（Neyman-Pearson criterion）在信号检测中的核心地位。这个准则允许我们在固定某个错误概率（例如，将噪声误判为信号的概率，即虚警率）的前提下，最大化另一个重要概率（将真实信号正确检测出来的概率，即识别率）。这对于许多实际应用至关重要，因为在某些场景下，某些类型的错误带来的后果可能远比其他类型更严重。 本书还将探讨一系列实际的信号检测技术。从简单的二元检测（是信号还是不是信号），到更复杂的多元检测（是信号A、信号B还是信号C）。我们会学习如何设计最优的检测器，以及在实际系统中，由于模型不确定性或计算复杂性，我们往往需要采用次优但实用的检测方法。例如，恒虚警率（Constant False Alarm Rate, CFAR）检测器，它在动态变化的噪声环境下，能够保持虚警率的稳定，在雷达、声纳等领域有着广泛的应用。 当然，信号检测并非仅仅是理论上的推演，它与噪声的性质息息相关。我们会详细分析各种常见的噪声模型，如高斯白噪声、泊松噪声等，并探讨不同噪声模型对检测性能的影响。理解噪声的统计特性，是设计有效检测器的前提。 第二篇：信息之眼——精准估计的艺术与统计学基础 在成功检测出信号的存在后，我们往往还需要进一步了解信号的更多信息。例如，信号的强度是多少？它的频率是多少？它的相位是多少？或者，我们想知道某个测量值背后的真实参数是什么，即使这个测量值受到了噪声的干扰。这就是“信号估计”的任务。 本书将深入讲解统计估计的基本原理。我们会从频率学派和贝叶斯学派的视角，探讨估计的不同思想。频率学派的估计器，如“最大似然估计”（Maximum Likelihood Estimation, MLE）和“矩估计”（Method of Moments），着眼于找到一个“最佳”的参数估计值，使其在多次重复测量中表现良好。而贝叶斯估计则引入了先验知识，将参数视为随机变量，并通过后验概率来更新我们的估计。 我们将重点介绍“最小均方误差估计”（Minimum Mean Squared Error, MMSE）这一重要的估计准则。它旨在找到一个估计量，使得估计值与真实值之间的均方误差最小。这对于许多需要精确数值的任务至关重要，例如，在通信系统中估计信道的衰落参数，或者在传感器网络中估计某个物理量的真实值。 书中还将介绍“卡尔曼滤波”（Kalman Filter）这一强大的估计工具。卡尔曼滤波是一种递归算法，能够从一系列不完整或包含噪声的测量数据中，估计出动态系统的状态。它在导航、目标跟踪、经济预测等领域发挥着不可替代的作用。我们会从其递推的数学形式，到其核心的预测-更新机制，进行详细的阐述，并讨论其在各种实际问题中的应用。 此外，本书还将探讨“最小二乘估计”（Least Squares Estimation, LSE）在参数估计中的应用。特别是在线性模型中，最小二乘法能够找到使残差平方和最小的参数估计值。我们会分析其数学推导，并展示其在数据拟合、回归分析等领域的强大威力。 在估计的过程中，我们还需要了解估计量的“优良性”指标。例如，估计量是否无偏（期望值等于真实值）？估计量的方差是多少（衡量估计值的分散程度）？我们将介绍“克拉美-罗下界”（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB），这是一个理论上的下限，它给出了任何无偏估计器的方差所能达到的最小值。通过与CRLB的比较，我们可以评估我们设计的估计器的性能是否接近最优。 第三篇：实战演练——信号检测与估计的应用场景 理论知识的掌握最终要落脚到实际应用。本书将通过丰富的案例分析，展示信号检测与估计在各个领域的广泛应用。 在通信系统中，信号检测是接收端判决发送的比特流，而信号估计则是对信道参数（如衰减、相位偏移）、噪声方差、甚至是信源信号本身进行估计，从而实现可靠的数据传输。例如，在数字通信中，如何从包含噪声的接收信号中，准确地判决出发送的是“0”还是“1”，这正是信号检测的核心任务。而在信道均衡、相干解调等环节，则需要精确的信道参数估计。 在雷达与声纳系统中，信号检测是发现目标的关键。雷达需要从环境中杂乱的回波信号中，检测出微弱的、由目标反射回来的信号。而信号估计则可以用来确定目标的距离、速度、角度等信息。CFAR检测器在这种应用中尤为重要，因为环境噪声和干扰可能会随时间和地点而变化。 在医学工程领域，医学信号的检测与估计同样至关重要。例如，心电图（ECG）信号的检测，用于诊断心脏疾病；脑电图（EEG）信号的分析，用于研究大脑活动。从微弱的生理信号中检测出异常特征，或者估计出大脑的活动模式，都需要先进的信号处理技术。 在金融工程中，虽然听起来有些抽象，但金融数据的分析也蕴含着信号检测与估计的原理。例如，从大量的市场数据中检测出异常交易模式，或者估计出某种金融资产的未来价格走势，都可以借鉴这些理论。 在遥感与图像处理领域，如何从受噪声干扰的卫星图像或医学影像中，检测出特定的地物、病灶，或者对图像进行去噪、增强，都离不开信号检测与估计的手段。 本书并非仅仅停留在理论层面，而是注重将抽象的数学模型与具体的工程实践联系起来。我们会讨论实际系统中可能遇到的各种挑战，如非线性系统、非高斯噪声、模型不确定性等，并介绍相应的解决方法。 《信息之海的罗盘》旨在为广大读者提供一个全面而深入的知识体系，帮助他们掌握从海量信息中发现宝藏的钥匙。无论您是通信工程师、雷达专家、生物医学研究者，还是对数据分析感兴趣的初学者，本书都将为您开启一扇通往信号世界的大门，让您能够以更加敏锐的“信息之眼”，洞察世界的真相，驾驭信息的洪流，在知识的海洋中乘风破浪。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文逻辑简直是教科书级别的典范。作者的叙述方式极其严谨，从最基础的概念出发，层层递进，每引入一个新的理论点，都会有清晰的铺垫和前瞻性的预告，让人在阅读时始终能把握住整体的脉络，不会轻易迷失在复杂的数学推导中。我发现它在解释那些抽象的概率论和随机过程概念时，常常会辅以非常直观的类比，比如用日常生活中的例子来解释贝叶斯更新的原理，一下子就让原本高高在上的理论变得“接地气”了。而且，章节之间的过渡衔接得天衣无缝，读完前一章的知识点，自然而然地就能理解下一章需要解决的问题背景，这种流畅性在很多技术书籍中是很难得一见的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和注释体系简直是良心之作。我经常遇到一些国外引进的教材，翻译腔很重，或者术语翻译不统一，阅读体验很差。但这本书的中文表达非常地道和专业，术语使用精确且一致，这极大地提升了阅读的效率。此外，书中的图表质量极高，无论是时间域的波形图还是频域的频谱分析，线条都清晰锐利，坐标轴的标注详尽无遗。最值得称赞的是，每当引用到一个重要的定理或者需要特别强调的假设时，作者都会用醒目的方式进行标记，有些关键点的补充说明甚至被放在了页边空白处，这种精心设计的阅读引导机制，让我在查阅和回顾知识点时，能够迅速定位到重点，避免了在厚厚的书页中“迷路”。

评分☆☆☆☆☆

作为一个实践者，我更看重的是书中的应用价值和案例分析。这本书在这方面做得非常出色，它不仅仅停留在理论公式的罗列上，而是花了大篇幅去探讨这些理论在实际工程问题中的具体实现路径。我特别留意了其中关于“最优估计器设计”的那一节，作者不仅推导了经典滤波器的原理，还对比了不同场景下各种估计方法的优缺点和适用范围，这一点对于我们项目组选择技术方案时提供了极大的帮助。更重要的是，书中的许多示例代码或者仿真思路的描述，都显得非常真实可靠，而不是那种为了凑篇幅而编造的理想化场景，这大大增强了这本书的工具属性，让它从“可读”升级到了“可用”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了深邃的蓝色调，搭配着银白色的字体，简约而不失科技感，很有那种经典教材的风范。光是掂在手里，就能感受到它扎实的厚度，预示着内容的丰富和深度。我尤其喜欢它在细节处理上的用心，比如书脊的烫金工艺，在光线下折射出低调的光泽，体现了出版社对品质的追求。内页的纸张质地也相当不错，触感细腻，印刷清晰锐利，即便是密集的公式和图表，看起来也毫不费力，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。这样的物理质感，无疑为阅读体验增添了许多仪式感和愉悦感。它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得珍藏的知识载体，摆在书架上，本身就是一种知识的宣告。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的数学深度是相当可观的，对于初学者来说，可能需要投入相当的精力去消化。不过，作者似乎也考虑到了这一点，在那些关键的推导环节，他总是会非常耐心地给出每一步变换的依据，甚至会标注出所依赖的先验知识，这种“细心”让人感到温暖。我感觉，这更像是一本为研究生或资深工程师准备的“深度参考手册”，它要求读者对高数和线性代数有扎实的基础。但正是这种不妥协的深度，使得这本书的知识壁垒很高，一旦彻底掌握，相信在相关领域的工作会受益匪浅，毕竟，理论的深度决定了工程实践的上限。