信號檢測與估計——原理及應用 齊國清著 9787121126390 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齊國清著 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 信號檢測
• 信號估計
• 通信工程
• 電子工程
• 隨機過程
• 高等數學
• 概率論
• 統計信號處理
• 無綫通信

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121126390

商品編碼：29518279177

包裝：平裝

齣版時間：2010-12-01

基本信息

書名：信號檢測與估計——原理及應用

定價：56.00元

作者：齊國清著

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2010-12-01

ISBN：9787121126390

字數：

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版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.622kg

編輯推薦

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內容提要

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噪聲背景中信號的檢測與參數估計技術是雷達、聲呐、通信等領域信號處理中的重要問題。《信號檢測與估計：原理及應用》係統地介紹瞭信號檢測與參數估計的基本原理，結閤作者本人的研究成果介紹瞭信號檢測與估計在船舶導航雷達信號處理及正弦信號參數估計中的應用。主要內容包括：*過程與噪聲基本知識、信號檢測理論、波形檢測理論、信號參量估計基本理論、信號波形估計、信號檢測與估計在船舶導航雷達中的應用、正弦信號頻率估計技術等。部分章節在理論分析的基礎上給齣瞭計算機仿真實驗結果及仿真程序，便於讀者理解和應用。
　　本書可供雷達、聲呐、通信、衛星導航及相關領域的工程技術人員參考，也可作為上述專業的研究生教材。

目錄

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章 過程與噪聲基本知識
1.1 引言
1.2 變量的基本知識
1.2.1 事件與概率
1.2.2 變量的分布函數
1.2.3 變量的統計特徵
1.2.4 多維高斯分布變量
1.2.5 變量函數的概率密度函數
1.3 過程的基本知識
1.3.1 過程的概念
1.3.2 過程的分布函數
1.3.3 過程的數字特徵
1.3.4 過程的平穩性和遍曆性
1.3.5 平穩過程的功率譜密度
1.3.6 平穩過程通過綫性係統的輸齣
1.4 高斯過程與白噪聲
1.4.1 高斯過程
1.4.2 白噪聲
1.5 窄帶高斯過程
1.5.1 希爾伯特變換與解析過程
1.5.2 窄帶過程
1.6 白噪聲的采樣及信噪比的計算
1.7 白噪聲的希爾伯特變換
1.7.1 理想實白噪聲過程的希爾伯特變換
1.7.2 帶限白噪聲的希爾伯特變換
1.8 高斯白噪聲序列的離散傅裏葉變換
1.9 濛特卡洛模擬與重要采樣
1.9.1 濛特卡洛試驗原理
1.9.2 數的産生
1.9.3 重要采樣原理
參考文獻

第2章 信號檢測理論
2.1 引言
2.2 二元假設檢驗及判決準則
2.2.1 二元假設檢驗基本概念
2.2.2 貝葉斯準則
2.2.3 小總錯誤概率準則
2.2.4 大後驗概率準則
2.2.5 極大極小化準則
2.2.6 奈曼-皮爾遜準則
2.3 多元信號的檢測
2.3.1 貝葉斯準則
2.3.2 大後驗概率準則
2.3.3 大似然函數準則
2.4 復閤假設檢驗
參考文獻

第3章 波形檢測理論
3.1 引言
3.2 高斯白噪聲中二元確知信號的檢測
3.2.1 二元通信係統
3.2.2 佳二元通信係統接收機檢測性能
3.2.3 佳二元通信係統接收機與實際接收機的對比
3.2.4 佳接收機的仿真
3.2.5 ASK信號的自相關接收
3.3 匹配濾波器理論
3.3.1 輸齣信噪比大的綫性濾波器
3.3.2 白噪聲背景下的匹配濾波器
3.3.3 色噪聲背景下的匹配濾波器
3.3.4 相關接收機與匹配濾波器的比較
3.3.5 匹配濾波器仿真
3.4 高斯白噪聲中參量二元信號的檢測
3.4.1 高斯白噪聲中相位2ASK信號的檢測
3.4.2 高斯白噪聲中相位和幅度2ASK信號的檢測
3.4.3 雷達係統檢測性能及計算機仿真
參考文獻

第4章 信號參量估計基本理論
4.1 引言
4.2 貝葉斯估計
4.2.1 小均方誤差估計
4.2.2 條件中位數估計
4.2.3 大後驗估計
4.3 大似然估計
4.4 估計量的性質
4.4.1 無偏性
4.4.2 有效性
4.4.3 一緻性
4.4.4 估計量均方誤差的Cramer-Rao下限
4.4.5 多參量聯閤估計的性能
4.5 綫性均方估計
4.5.1 單參量綫性小均方估計
4.5.2 多參量綫性小均方估計
4.6 小二乘估計
4.6.1 綫性小二乘估計
4.6.2 加權綫性小二乘估計
參考文獻

第5章 信號波形估計
5.1 引言
5.2 維納濾波器原理
5.2.1 佳綫性濾波器
5.2.2 維納-霍夫方程
5.2.3 非因果係統維納-霍夫方程的求解
5.2.4 因果係統維納-霍夫方程的求解
5.2.5 離散時間係統的維納濾波器
5.3 維納濾波器仿真實例
5.3.1 信號模型
5.3.2 非因果維納濾波器的係統函數和衝激響應
5.3.3 因果維納濾波器的係統函數和衝激響應
5.3.4 因果維納預測濾波器的係統函數和衝激響應
5.3.5 因果維納平滑濾波器的係統函數和衝激響應
5.3.6 離散維納濾波器的時域解
5.3.7 仿真實驗結果
5.4 卡爾曼濾波器
5.4.1 離散綫性係統的數學模型
5.4.2 正交投影定理
5.4.3 卡爾曼濾波方程
5.4.4 卡爾曼濾波的計算過程
5.4.5 離散卡爾曼濾波器的特點
5.4.6 標量卡爾曼濾波器
參考文獻

第6章 信號檢測與估計在船舶導航雷達中的應用
6.1 引言
6.2 船舶導航雷達雜波CFAR處理
6.2.1 雷達雜波及分布
6.2.2 恒虛警率檢測原理
6.2.3 恒虛警率損失
6.2.4 CA-CFAR檢測器
6.2.5 CA-CFAR檢測器存在的問題及其改進
6.2.6 對數正態CFAR檢測器
6.3 船舶導航雷達信號積纍檢測
6.3.1 積纍檢測原理
6.3.2 滑窗檢測器
6.3.3 反饋積纍檢測器
6.4 船舶導航雷達運動目標跟蹤
6.4.1 基於α-β濾波器的雷達運動目標跟蹤
6.4.2 基於卡爾曼濾波器的雷達運動目標跟蹤
6.4.3 卡爾曼濾波器與α-β濾波器對比
6.4.4 航跡相關與航跡外推
參考文獻

第7章 正弦信號頻率估計技術
7.1 引言
7.2 復正弦信號參數的ML估計及方差下限
7.2.1 復正弦信號參數的大似然估計
7.2.2 復正弦信號參數估計的Cramer-Rao方差下限
7.2.3 頻率估計的信噪比閾值效應
7.3 基於瞬時相位的頻率和初相估計方法
7.4 基於相位差的頻率估計方法
7.4.1 Kay方法
7.4.2 L-W方法
7.5 基於相關函數相位的頻率估計方法
7.5.1 L-R-P方法
7.5.2 L-R方法
7.5.3 Fitz方法
7.6 基於相關函數相位差的頻率估計方法
7.7 基於DFT相位的頻率和初相估計方法
7.7.1 單一正弦信號的DFT及頻率粗估計
7.7.2 利用DFT相位估計頻率和初相的原理
7.7.3 利用DFT相位估計頻率和初相的精度分析
7.7.4 信號中間點相位的估計
7.8 DFT幅度插值法頻率估計原理及精度分析
7.8.1 Rife-Jane方法頻率估計原理
7.8.2 Rife-Jane方法頻率估計精度分析
7.8.3 Quinn頻率估計方法
7.9 FMCW液位測量雷達測距原理
7.9.1 FMCW雷達信號
7.9.2 FMCW雷達距離估計的方差下限
7.9.3 FMCW雷達距離測量原理
7.9.4 FMCW雷達距離測量精度分析
7.10 離散實正弦信號參數的ML估計及Cramer Rao方差下限
7.10.1 離散實正弦信號參數估計的Cramer Rao方差下限
7.10.2 實正弦信號序列參數的ML估計
7.10.3 加窗對實正弦信號頻譜泄漏的抑製作用
參考文獻

第8章 維納濾波器在逆濾波問題中的應用
8.1 逆濾波問題
8.2 維納濾波器在圖像復原中的應用
8.3 維納濾波器在信道均衡中的應用
參考文獻
附錄A
附錄A.1 利用重要采樣技術計算標準正態分布Q(Y)的Matlab程序
附錄A.2 二元調製佳接收機的Matlab仿真程序
附錄A.3 匹配濾波器對正弦信號的響應的Matlab仿真程序
附錄A.4 雷達信號檢測的Matlab仿真程序
附錄A.5 維納濾波器的Matlab仿真程序
附錄A.6 雷達運動目標跟蹤-濾波和Kalman濾波的C程序
附錄A.7 復正弦信號頻率頻率估計的Matlab程序

作者介紹

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文摘

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序言

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《信號的海洋：探測、洞察與應用》 在這個信息爆炸的時代，我們被海量的數據和紛繁的信號所包圍。從微觀的生命體徵到宏觀的天體運行，從通信網絡的低語到金融市場的脈搏，一切皆信號，一切皆信息。然而，信號並非總是清晰明朗，它們常常隱藏在噪聲的迷霧之中，或被微弱的乾擾所模糊。如何從這片信號的海洋中準確地捕捉到我們所需的信息，如何有效地分離齣信號的本質，這便是“信號檢測與估計”這門科學的核心課題。 本書《信號的海洋：探測、洞察與應用》將帶領讀者踏上一段探索信號奧秘的旅程。我們將深入淺齣地剖析信號檢測與估計的基本原理，揭示其背後深刻的數學與統計學思想，並將其廣泛應用於現實世界的各種場景。本書旨在為讀者構建一個堅實的理論基礎，同時提供豐富的實踐指導，幫助讀者掌握從復雜信號中提取有價值信息的能力，從而在科研、工程、金融、醫療等諸多領域應對挑戰，抓住機遇。 第一篇：信號的哲學——檢測的邊界與本質 在信號檢測的世界裏，我們首先要麵對的是“有”與“無”的界限。一項檢測任務，本質上是在一個充滿不確定性的環境中，判斷某個目標信號是否存在。這並非簡單的“是”或“反”，而是一個概率性的決策過程。 概率模型的基石： 任何信號檢測都離不開概率模型的構建。我們將從隨機變量、概率密度函數、條件概率等基本概念入手，為後續的分析打下基礎。理解不同類型的概率分布，如高斯分布、泊鬆分布等，對於準確描述信號及其噪聲至關重要。 統計決策的藝術： 如何在有限的信息下做齣最優的決策？本書將引入統計決策理論的核心概念。我們將探討如何定義“錯誤”，例如將噪聲誤判為信號（假陽性）或將信號漏判為噪聲（假陰性），以及如何權衡這些錯誤帶來的代價。 判決準則的演進： 從簡單的閾值判斷到復雜的貝葉斯判決，我們將逐步揭示各種判決準則的原理與適用範圍。例如，最大似然判決準則（ML）如何在給定觀測數據的情況下，選擇最有可能産生這些數據的模型。而貝葉斯判決準則則更進一步，考慮瞭先驗概率，能夠在信息不完整時提供更魯棒的解決方案。 最優檢測的追求： 在統計決策理論的框架下，最優檢測指的是能夠最小化特定代價函數（例如，最小化錯誤概率、最小化平均代價）的檢測器。我們將介紹 Neyman-Pearson 準則，它能夠在固定一個類彆的錯誤率（如假陽性率）時，最大化另一個類彆的正確率（如真陽性率），這在許多實際應用中具有重要意義。 信號與噪聲的博弈： 噪聲是信號檢測中最頑固的敵人。我們將深入探討不同類型的噪聲，如加性高斯白噪聲（AWGN）、乘性噪聲等，以及它們對信號檢測性能的影響。理解噪聲的統計特性，是設計有效檢測器的關鍵。 第二篇：信號的畫像——估計的精度與深度 當確定信號存在時，我們的下一個任務便是“估計”。估計的目標是將觀測到的含有噪聲的信號，轉化為對原始信號參數的精確測量。這不僅僅是找到一個值，更是要量化我們對這個值的信心。 參數估計的語言： 我們將從參數估計的基本概念開始，理解點估計與區間估計的區彆。點估計試圖用一個單一的值來代錶未知參數，而區間估計則提供一個參數可能存在的範圍，並伴隨一定的置信度。 無偏性、一緻性與有效性： 評估估計器好壞的標準有哪些？我們將深入探討無偏性（估計量的期望值等於真實參數）、一緻性（隨著樣本量的增加，估計量收斂於真實參數）和有效性（估計量的方差最小）。一個優秀的估計器應該盡可能滿足這些標準。 最大似然估計（MLE）： MLE 是一種強大的點估計方法，它通過最大化觀測數據在給定參數下的似然函數來確定參數的估計值。我們將詳細闡述 MLE 的計算過程，並分析其在各種信號模型下的錶現。 最小均方誤差（MMSE）估計： MMSE 估計追求的是最小化估計量與真實參數之間差值的平方的期望。我們將介紹 MMSE 估計的原理，並探討它與 MLE 之間的聯係與區彆。 卡爾曼濾波的智慧： 在動態係統中，信號及其參數往往隨時間變化。卡爾曼濾波器是一種經典的綫性遞歸估計算法，能夠根據一係列包含噪聲的測量值，估計齣係統的狀態。我們將深入解析卡爾曼濾波的數學模型，包括狀態方程、測量方程、過程噪聲和測量噪聲，以及濾波器的預測步和更新步。 擴展卡爾曼濾波（EKF）與無跡卡爾曼濾波（UKF）： 對於非綫性係統，標準卡爾曼濾波器不再適用。我們將介紹 EKF 和 UKF 等非綫性濾波方法，它們通過近似或采樣來處理非綫性關係，從而擴展瞭卡爾曼濾波的應用範圍。 貝葉斯估計的深度： 貝葉斯估計將先驗知識納入估計過程，通過貝葉斯定理更新參數的後驗概率分布。我們將探討如何利用先驗信息改善估計的精度，尤其是在數據量有限的情況下。 第三篇：信號的應用——從理論到現實 信號檢測與估計的理論價值最終體現在其廣泛的應用之中。我們將展示如何在各種實際場景中運用這些工具，解決復雜的問題。 通信係統的脈搏： 在無綫通信中，信號檢測用於識彆和解碼信息，例如在接收端判斷接收到的信號是數據還是噪聲。信號估計則用於恢復原始信號的精確值，如信道估計、符號定時恢復、頻率偏移校正等。這將直接影響通信的速率、可靠性和穩定性。 雷達與聲納的洞察： 雷達和聲納係統依賴於信號檢測來探測目標，並通過信號估計來確定目標的距離、速度、方位等關鍵信息。我們將探討脈衝壓縮、多普勒效應在這些應用中的作用。 醫學影像的清晰化： 在醫學影像領域，如 CT、MRI，圖像本質上是二維或三維信號。信號檢測技術用於識彆病竈，而信號估計則用於重建清晰的醫學圖像，減少噪聲和僞影，提高診斷的準確性。 金融市場的預警： 金融數據如股價、交易量，都可以被視為一種信號。信號檢測可以用於識彆異常交易模式，預測市場趨勢，而信號估計則可以用於量化風險，優化投資組閤。 自動駕駛的眼睛： 自動駕駛汽車依賴於各種傳感器（攝像頭、激光雷達、毫米波雷達）獲取周圍環境信息。這些傳感器産生大量的信號，信號檢測用於識彆行人、車輛、障礙物，信號估計則用於精確測量它們的距離、速度和運動軌跡，確保行車安全。 科學實驗的精確測量： 在物理、化學、生物等科學研究中，從實驗數據中提取有意義的信號，並對其進行精確估計，是得齣科學結論的基礎。例如，從傳感器讀數中估計物理量，從光譜數據中識彆化學成分。 環境保護的監測： 環境監測，如空氣質量、水質監測，也涉及對各種信號的檢測和估計。例如，檢測汙染物是否存在，估計汙染物的濃度。 學習本書的收獲： 通過對本書的學習，讀者將能夠： 理解信號檢測與估計的數學基礎： 掌握描述信號和噪聲的概率模型，以及進行統計決策和參數估計的核心數學工具。 掌握各種檢測與估計算法： 熟悉最大似然、貝葉斯、卡爾曼濾波等經典算法的原理和應用。 分析信號處理係統的性能： 能夠評估不同算法在不同噪聲和信號模型下的性能，並進行優化。 將理論應用於實際問題： 能夠將所學知識遷移到具體的工程、科研或實際應用場景中，解決實際問題。 培養科學思維和解決問題的能力： 掌握從復雜、不確定信息中提取有價值洞察的方法。 《信號的海洋：探測、洞察與應用》是一扇通往信號世界的窗口，它將帶領您穿越噪聲的迷霧，抵達信息的彼岸。無論您是初學者，還是希望深化理解的專業人士，本書都將是您在這片廣闊領域中不可或缺的導航。準備好，一起在信號的海洋中探索，發現那些隱藏在數據深處的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度，讓我非常滿意。它不僅覆蓋瞭信號處理領域最核心的檢測與估計基礎，比如韋納濾波、維納-霍夫曼理論（雖然名字沒直接提，但思想貫穿其中），更重要的是，它對現代的一些前沿課題也有所涉獵，比如子空間方法、盲源分離的一些基本思路也被巧妙地融入到瞭章節的討論中。我個人最欣賞它在處理“非高斯”信號時的章節布局。在很多教材中，高斯白噪聲是“萬能鑰匙”，一旦跳齣這個框架，講解就變得非常薄弱。但這本書專門闢齣章節詳細討論瞭各種非高斯噪聲下的魯棒性問題，並介紹瞭如M估計、LMS等算法的適用場景。這種對現實復雜性的尊重，讓這本書的理論價值得到瞭極大的提升。我發現，當我嘗試將書中的理論應用到我自己的項目中——一個涉及到復雜電磁環境下的目標定位——時，這本書提供的工具箱是多麼的豐富和實用。它不隻是教你怎麼算，更重要的是教你如何“選擇”對的工具去解決特定的工程難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書，說實話，拿到手裏的時候，我其實是帶著一點忐忑的。畢竟“信號檢測與估計”這個領域，聽起來就不是那種能輕鬆消化的內容。我之前接觸過一些基礎的概率論和隨機過程，但真正要深入到具體的方法論和實際應用，總感覺隔著一層紗。然而，當我翻開這本書的目錄時，那種感覺就慢慢消散瞭。它的結構安排得非常巧妙，從最基礎的概率論迴顧開始，然後平滑地過渡到各種經典和現代的估計理論。作者在講解每一個核心概念時，都會用非常清晰的數學推導來支撐，但又不會陷入純粹的理論堆砌。我印象特彆深刻的是它對最大似然估計（MLE）和最大後驗概率估計（MAP）的對比分析，那一段寫得深入淺齣，讓我這個初學者都能理解它們背後的哲學差異。更難得的是，它並沒有止步於理論，而是緊接著提供瞭大量的工程實例，比如在雷達和通信係統中如何應用這些算法，這種理論與實踐的緊密結閤，對於我們這些希望真正能用上這些知識的人來說，簡直是太寶貴瞭。這本書更像是一位經驗豐富的老師，耐心地引導你一步步走過迷霧，而不是簡單地拋齣一堆公式讓你自己去琢磨。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的裝幀和紙張質量，完全符閤一本優秀理工科參考書的標準——耐翻、耐寫。但更讓我感到驚喜的是它在“可讀性”上的平衡把握。作者的敘事風格非常嚴謹，但又保持瞭一種恰到好處的節奏感。它避免瞭那種一口氣把所有復雜性都拋給讀者的做法，而是像搭積木一樣，用清晰的小模塊構建起整個理論大廈。比如，在引入“估計的剋拉美-羅下界”（Cramer-Rao Lower Bound, CRLB）時，作者沒有直接給齣復雜的矩陣形式，而是先從一維隨機變量的方差界開始解釋其物理意義，展示瞭它在理論上對估計精度的極限約束。這種層層遞進、先易後難的編排，使得即便是初次接觸這些概念的讀者，也不會在開篇就被勸退。它真正做到瞭讓復雜的知識變得“可接近”，同時又保證瞭其學術上的深度和權威性，這對於我們這種需要在專業領域持續深耕的讀者來說，無疑是一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

作為一本偏嚮工程應用的教材，這本書在習題設計上絕對是下瞭血本的。很多教材的課後習題要麼是簡單的公式代入，要麼是難度過高的證明題，讓人抓狂。而這裏的習題，真正做到瞭“學以緻用”。很多習題的設計思路，就是模擬一個小型工程問題，要求讀者不僅要推導齣結果，還要用編程語言（雖然書中沒有指定，但結構上很適閤MATLAB/Python）來實現並分析結果。例如，有一個關於恒虛警率（CFAR）檢測器的設計題，它要求我們不僅要推導齣基於不同窗口的CFAR判決閾值，還要在仿真中比較它們在雜波環境下的性能錶現。這種“設計-仿真-分析”的完整訓練模式，極大地增強瞭讀者的動手能力和對理論的內化程度。我花瞭不少時間去攻剋這些習題，雖然過程有些麯摺，但每完成一個，都感覺自己的技術棧又嚮上攀升瞭一級。這本書不僅僅是知識的傳遞，更是一種工程思維的培養過程。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我買瞭很多本關於這個方嚮的教材，很多都是國外引進的經典譯本，它們往往在數學上非常嚴謹，但閱讀體驗嘛……有時候就像在啃一塊硬邦邦的乾糧，佶屈聱牙。這本書給我的感覺則完全不同，它有一種非常“本土化”的親切感。作者在闡述那些抽象的統計決策理論時，總能找到一些貼近我們日常思維的類比，使得那些原本晦澀難懂的判決函數、貝葉斯準則，一下子變得立體起來。比如講到檢測理論中的“最小錯誤概率準則”，作者引用瞭一個關於醫療診斷的例子，一下子就把抽象的“錯誤代價”具象化瞭。而且，書中的插圖和圖錶繪製得非常用心，它們不是那種生硬的計算機生成圖，而是經過精心設計的，能直觀地展示齣不同算法在不同信噪比下的性能差異。我尤其喜歡它在介紹卡爾曼濾波那一部分的處理方式，它沒有直接跳到復雜的矩陣運算，而是先用一個簡單的二維跟蹤問題建立直觀理解，然後再逐步引入狀態空間模型，這種循序漸進的教學法，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。讀完這一部分，我感覺自己對濾波的“自適應”能力有瞭全新的認識。