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齊國清著 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 信號檢測
• 估計理論
• 通信係統
• 雷達
• 統計信號處理
• 隨機過程
• 無綫通信
• 信息論
• 自適應濾波

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121126390

商品編碼：29741197787

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

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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 隨機過程與噪聲基本知識
1.1 引言
1.2 隨機變量的基本知識
1.2.1 隨機事件與概率
1.2.2 隨機變量的分布函數
1.2.3 隨機變量的統計特徵
1.2.4 多維高斯分布隨機變量
1.2.5 隨機變量函數的概率密度函數
1.3 隨機過程的基本知識
1.3.1 隨機過程的概念
1.3.2 隨機過程的分布函數
1.3.3 隨機過程的數字特徵
1.3.4 隨機過程的平穩性和遍曆性
1.3.5 平穩隨機過程的功率譜密度
1.3.6 平穩隨機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 窄帶隨機過程
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 隨機數的産生
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 高斯白噪聲中隨機參量二元信號的檢測
3.4.1 高斯白噪聲中隨機相位2ASK信號的檢測
3.4.2 高斯白噪聲中隨機相位和隨機幅度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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《信息傳遞的奧秘：從接收到解讀的科學》 在這紛繁復雜的世界中，我們時刻被各種信息所包圍。從耳邊掠過的低語，到屏幕上閃爍的光點，再到儀器設備中發齣的嘀嘀聲，信息如同潮水般湧來。然而，這些信息的“原始形態”往往並非我們直接感知到的清晰內容。它們常常被噪聲乾擾，被扭麯變形，甚至隱藏在微弱的信號之中。如何有效地從這些充滿雜訊的原始數據中提取齣我們真正需要的信息，並對其進行準確的解讀和判斷，這便是“信息傳遞的奧秘”所要探索的核心課題。 本書並非一本探討具體通信協議或編碼技術的教材，而是深入挖掘信息在接收和解讀過程中所麵臨的普遍性挑戰，以及解決這些挑戰的理論基石與實踐方法。我們將從信息論的基礎齣發，理解信息量、信源編碼、信道編碼的意義，為後續的信號接收和估計打下堅實的理論基礎。但本書的重點，更在於關注信息在被“捕獲”那一刻起，所經曆的物理和統計學過程。 第一部分：信號的捕獲與識彆——辨彆真僞的藝術 想象一下，你身處一個喧鬧的市場，想要聽清遠處朋友的呼喚。這呼喚的聲音就是你想要提取的“信號”，而市場的喧囂則是“噪聲”。如何從這嘈雜的環境中分辨齣朋友的聲音，並確認是他發齣的呼喚，這就是一個典型的信號檢測問題。 在本部分，我們將首先建立信號與噪聲的概念模型。信號是什麼？它可能是電磁波、聲波、光波，甚至是某種物理量的變化。噪聲又是什麼？它可能是隨機的熱噪聲、人為乾擾，或是係統內部的不確定性。我們學習如何用數學語言來描述這些信號和噪聲的特性，例如信號的強度、頻率、周期性，以及噪聲的概率分布、方差等。 接下來，我們將重點探討“檢測”這一過程。當一個接收器接收到一段信號時，它麵臨的核心問題是：這段接收到的信號，究竟是純粹的噪聲，還是包含瞭我們感興趣的信號成分？或者，它是否包含瞭某種特定的信號模式？這就引齣瞭“假設檢驗”的基本思想。我們會介紹 Neyman-Pearson 準則，它提供瞭一種在給定錯誤概率限製下，最大化檢測齣真實信號概率的方法。理解這個準則，就如同掌握瞭在信息迷霧中尋找燈塔的最初指南。 我們會深入分析不同類型的檢測器。例如，對於已知信號在噪聲中尋找的問題，我們學習如何設計“匹配濾波器”，它能夠最大化輸齣信噪比，從而最有效地檢測齣預設的信號。對於信號的統計特性已知但具體形態不確定的情況，我們將介紹“廣義似然比檢驗”等方法，它們能夠在更復雜的情況下進行判斷。 更進一步，我們還會觸及“貝葉斯檢測”的思想。在許多實際場景中，我們對信號齣現的先驗概率是有所瞭解的。結閤接收到的數據，貝葉斯理論能夠提供一個最優的決策規則，兼顧瞭信號存在的可能性以及觀測到的數據信息。理解貝葉斯方法，能夠幫助我們更靈活地處理不確定性，做齣更明智的判斷。 在本部分的最後，我們會探討檢測性能的度量。僅僅知道能否檢測齣信號是不夠的，我們還需要量化檢測的“好壞”。這就涉及到“漏檢”（missed detection）和“虛警”（false alarm）的概念。我們會學習如何繪製“接收者工作特性麯綫”（ROC 麯綫），它直觀地展示瞭在不同決策閾值下，係統的漏檢概率和虛警概率之間的權衡關係。通過分析 ROC 麯綫，我們可以選擇最適閤特定應用場景的檢測策略。 第二部分：信號的刻畫與量化——洞悉變化的本質 在成功檢測齣信號的存在之後，我們往往還需要進一步瞭解這個信號的“細節”。它究竟是什麼樣的？它的參數是什麼？它包含瞭哪些具體的信息？這就進入瞭“信號估計”的範疇。 信號估計的目標，是從包含噪聲的觀測數據中，盡可能精確地推斷齣信號的未知參數。例如，如果我們在雷達係統中檢測到瞭一個目標迴波信號，我們不僅要知道有目標存在，還需要估計目標的距離、速度、方位等。在醫學影像中，我們需要從模糊的圖像中估計齣病竈的精確位置和大小。 本部分將首先介紹“最小均方誤差”（MMSE）估計。這是一種非常重要的估計準則，它旨在最小化估計值與真實值之間的均方誤差。我們會推導齣 MMSE 估計器的形式，並理解它與信號和噪聲的概率分布之間的關係。在許多情況下，MMSE 估計器能夠提供最優的估計性能。 然而，MMSE 估計器可能在計算上較為復雜，尤其是在信號或噪聲的概率分布未知或難以解析的情況下。這時，我們就會轉嚮“最大似然估計”（MLE）。MLE 的思想是，選擇一個參數值，使得觀測到的數據在給定該參數值時齣現的概率最大。我們會學習如何應用 MLE 來估計信號的參數，並理解其在實際應用中的優勢和局限性。 當我們需要對信號的動態過程進行估計時，例如跟蹤一個移動的目標，綫性時變係統中的狀態估計，我們就需要用到“卡爾曼濾波”（Kalman Filter）。卡爾曼濾波是一種最優綫性估計器，它能夠利用係統的動態模型和測量模型，以及信號和噪聲的統計特性，遞歸地估計係統的狀態。我們會深入解析卡爾曼濾波的原理，包括狀態預測和狀態更新兩個核心步驟，並理解它在導航、控製、目標跟蹤等領域中的廣泛應用。 對於非綫性係統，傳統的卡爾曼濾波可能不再適用。因此，我們會介紹“擴展卡爾曼濾波”（EKF）和“無跡卡爾曼濾波”（UKF）等非綫性濾波技術。這些方法通過對非綫性函數進行綫性化或使用更精確的概率分布近似，來擴展卡爾曼濾波的應用範圍。 此外，本部分還將探討“極大後驗概率”（MAP）估計。MAP 估計結閤瞭先驗信息和觀測數據，它選擇使信號的後驗概率最大的參數值。MAP 估計在引入瞭對信號參數的先驗知識時，能夠提供比 MLE 更優的估計結果。 最後，我們將討論估計的性能評估。一個好的估計器不僅要給齣估計值，還需要知道估計的“不確定性”有多大。我們會介紹“剋拉美-羅下界”（Cramér-Rao Lower Bound, CRLB），它為任何無偏估計器的方差提供瞭一個理論上的下限。通過將估計器的方差與 CRLB 進行比較，我們可以判斷該估計器是否接近理論最優。 第三部分：從理論到實踐——應用中的挑戰與解決方案 在掌握瞭信號檢測與估計的基本原理後，我們將目光投嚮實際應用。這些理論如何在真實世界中落地生根，又會遇到哪些新的挑戰？ 本部分將圍繞多個典型應用場景，展示信號檢測與估計技術的實際威力。例如，在通信係統中，如何從充滿衰落和乾擾的信道中準確地接收和解碼信息，這需要精密的信號檢測和估計技術。在雷達與聲納係統中，如何從海量的迴波信號中識彆齣目標，並精確測量其位置和速度，是信號處理的核心任務。在醫學成像領域，如何從原始的傳感器數據中重構齣清晰的解剖結構或病竈信息，離不開復雜的信號估計算法。 我們會討論在實際應用中，信號模型的不確定性、參數的快速變化、計算資源的限製等問題。例如，現實中的噪聲往往並非簡單的加性白高斯噪聲，而是可能具有復雜的時空相關性。信號的參數也可能隨著時間發生顯著變化。這些都要求我們設計更魯棒、更高效的算法。 我們會介紹一些實用的工程化考慮。例如，如何進行離散化處理，將連續時間信號轉化為數字信號進行處理；如何進行采樣率的選擇，以避免混疊；如何進行濾波器的設計，以滿足特定的頻率響應要求。 此外，我們還將探討一些高級主題，例如自適應信號處理，即根據信號和噪聲的實時變化，動態調整處理算法的參數。以及盲信號分離技術，即在不瞭解信源信號和信道特性的情況下，從混閤信號中分離齣獨立的信源信號。 本書的目標是為讀者提供一個全麵而深入的視角，理解信息傳遞中“接收”與“解讀”這兩個環節背後的科學原理。通過學習信號的檢測與估計，你將能夠更好地理解各種現代技術是如何工作的，並為解決信息獲取與處理方麵的實際問題打下堅實的基礎。這不僅僅是一門學科的知識，更是一種洞察世界、解讀萬物的方式。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事邏輯和章節安排，給我留下瞭一種漸入佳境的深刻感受。它並非那種上來就拋齣大量高深理論讓人生畏的教材，而是采取瞭一種非常人性化的引導方式。開篇的緒論部分，用非常生動的語言描繪瞭信號檢測和估計在實際工程中的應用場景，成功地抓住瞭讀者的好奇心，讓人立刻感受到這門學科的實用價值和魅力所在。隨後，從基礎的概率論和隨機過程迴顧開始，每一步的知識鋪墊都顯得那麼自然而然，仿佛在搭建一座結構嚴謹的知識金字塔。作者在引入新概念時，總是先給齣直觀的物理意義解釋，然後再深入到數學推導，這種“先知其然，後知其所以然”的順序安排，極大地降低瞭初學者的理解門檻。讀完前幾章後，你會發現自己已經不再是零基礎的門外漢，而是具備瞭對核心概念的初步框架認知，這為後續深入學習復雜的估計器和檢驗方法打下瞭堅實的認知基礎，流暢度非常高。

評分☆☆☆☆☆

深入研讀下來，我體會到作者在內容組織上展現瞭極高的學術視野。這本書的覆蓋麵非常廣，從基礎的參數估計到高階的時間序列分析，再到實際應用中的抗乾擾技術，幾乎形成瞭一個完整的知識閉環。特彆值得一提的是，它對特定主題的深入挖掘達到瞭令人印象深刻的程度。例如，關於卡爾曼濾波的討論，不僅涵蓋瞭標準形式，還擴展到瞭擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）的原理及其局限性，並且非常巧妙地將這些技術與實際的狀態觀測問題聯係起來。這種廣度與深度的完美結閤，使得這本書不僅適閤作為本科高年級或研究生階段的核心教材，對於已經工作的專業人士來說，也提供瞭極佳的係統性復習和知識升級的平颱。它不是孤立地講解技術，而是將各個子領域有機地編織在一起，體現瞭信號檢測與估計作為一個交叉學科的整體美感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格極其嚴謹，帶有一種濃厚的學院派氣息，這對於追求精確性的讀者來說，是極大的優點。作者在定義術語時，用詞一絲不苟，沒有齣現任何模棱兩可的錶達。每一個符號的引入、每一個假設的提齣，都有清晰的上下文支撐。這使得在處理那些邊界條件復雜、細節容易混淆的問題時，讀者可以完全信賴書中的錶述。當然，這種高度的嚴謹性也帶來瞭一定的挑戰性——對於非專業背景的讀者來說，可能需要更頻繁地查閱相關背景知識。但是，一旦你適應瞭這種節奏，你會發現，正是這種對精確性的不妥協，確保瞭知識傳遞的純粹和可靠性。它不是一本“科普讀物”，而是一本“專業工具書”，要求讀者投入相應的專注度去解讀每一個精確的陳述，這種高質量的學術對話體驗是令人難忘的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計和紙張質量著實讓人眼前一亮。初次拿到手時，那種沉甸甸的分量感就預示著內容的紮實。封麵設計簡潔而不失專業性，采用瞭經典的藍白配色，中間的抽象圖案似乎在暗示著信息處理的復雜與精妙。內頁的排版清晰明瞭，字體大小適中，行距恰到好處，即便是長時間閱讀也不會感到明顯的視覺疲勞。尤其值得稱贊的是，書中大量的公式和圖錶都得到瞭高質量的印刷，綫條銳利，不易模糊，這對於需要頻繁對照公式進行理解的學習者來說，無疑是一個巨大的福音。在細節處理上，作者和齣版社顯然下瞭不少功夫，比如書脊的裝訂牢固，翻閱時能夠平攤，極大地提高瞭閱讀體驗。總的來說，這本書的物理形態完美地支撐瞭其作為一本專業教材的定位，從感官上就給予瞭讀者一種“值得信賴”的初步印象，讓人願意沉下心來探索書中的世界。這種對實體書質感的堅持，在如今數字閱讀盛行的時代，顯得尤為可貴。

評分☆☆☆☆☆

作為一名實踐導嚮型的工程師，我最看重的是理論如何落地。這本書在這方麵的錶現超齣瞭我的預期。它不僅僅是羅列公式，而是深入探討瞭各種經典算法背後的權衡取捨。比如，在討論最大似然估計（MLE）和貝葉斯估計時，書中並沒有停留在簡單的公式對比上，而是詳細分析瞭它們在不同先驗信息條件下的性能差異、計算復雜度和收斂速度。更棒的是，許多關鍵的定理和性能界限（如Cramér-Rao界）的推導過程，都提供瞭詳盡的中間步驟，這使得讀者可以清晰地追蹤每一步數學操作的物理意義，而不是簡單地接受一個結論。此外，書中穿插的“案例分析”環節，雖然文字描述為主，但其對現實世界問題的抽象建模過程，為我們提供瞭寶貴的思路，教我們如何將一個模糊的工程問題轉化為一個可解的信號處理模型。這種緊密聯係理論與實踐的撰寫風格，讓人感覺手中的這本書更像是一位經驗豐富的導師在身邊指導。