信號檢測、估計理論與識別技術

《信號檢測、估計理論與識別技術》是2020年5月電子工業出版社出版的圖書，作者是肖海林。

基本介紹

• 書名：信號檢測、估計理論與識別技術
• 作者：肖海林
• ISBN：9787121378737
• 出版社：電子工業出版社
• 出版時間：2020年5月
• 頁數：376
• 字數：601千字
• 開本：16開
• 版次：01-01

內容簡介

本書全面、系統地闡述了信號檢測、估計理論與識別技術。全書共10章，主要內容包括信號檢測、估計理論與識別技術基礎知識，信號狀態的統計檢測與信號波形檢測理論，信號參量的統計估計理論與信號波形估計理論，通信和雷達信號調製識別與參數估計，無線頻譜檢測技術與微弱信號檢測方法。本書系統性強，內容連貫；注重基本概念、基本原理的概述，對系統基本性能及物理意義的解釋明確；強調通信雷達在實際通信系統中的套用；注重知識的歸納、總結，並附有適量的習題。教學參考學時為40～60學時。本書內容深入淺出，概念清晰，語言流暢。本書可作為電子與通信工程領域信號與信息處理、通信與信息系統等學科的研究生和高年級本科生的教材，也可作為從事通信系統、雷達系統、信號與信息處理等工作的工程技術人員的培訓教材或參考書。

圖書目錄

目 錄

第1章 信號檢測、估計理論與識別技術概述1

1.1 引言1

1.2 信號的隨機性及其處理方法1

1.3 信號檢測與估計理論概述3

1.4 信號識別技術概述5

習題16

第2章 隨機過程與隨機信號的相關理論7

2.1 隨機過程的基本概念7

2.1.1 隨機過程的基本描述7

2.1.2 隨機過程的分類8

2.1.3 隨機過程的機率分布與統計分析10

2.2 隨機信號的基本概念12

2.2.1 隨機過程與隨機信號12

2.2.2 隨機信號分析的一般方法13

習題215

第3章 信號狀態的統計檢測理論16

3.1 概述16

3.2 二元信號的貝葉斯檢測準則16

3.2.1 平均代價與貝葉斯檢測準則的概念18

3.2.2 最佳判決式18

3.2.3 檢測性能分析20

3.3 二元信號的派生貝葉斯檢測準則20

3.3.1 最小平均錯誤機率檢測準則21

3.3.2 最大後驗機率檢測準則22

3.3.3 極小化極大檢測準則22

3.3.4 奈曼-皮爾遜檢測準則25

3.4 多元信號狀態的統計檢測28

3.4.1 M元信號狀態的統計檢測28

3.4.2 M元信號的貝葉斯檢測準則29

3.4.3 M元信號的最小平均錯誤機率檢測準則29

3.5 隨機（或未知）參量信號狀態的統計檢測31

3.6 信號狀態的序列檢測37

3.6.1 信號狀態序列檢測的概念37

3.6.2 序列檢測的似然比檢驗判決式38

3.6.3 判決域的劃分38

3.6.4 序列檢測的平均觀測次數39

習題341

第4章 信號波形檢測理論44

4.1 概述44

4.2 匹配濾波器理論44

4.2.1 匹配濾波器的概念44

4.2.2 匹配濾波器的定義45

4.2.3 匹配濾波器的設計45

4.2.4 匹配濾波器的特性47

4.2.5 套用舉例50

4.3 確知信號的檢測53

4.3.1 獨立樣本的獲取53

4.3.2 接收機的結構形式54

4.3.3 接收機的檢測性能56

4.4 參量信號的檢測——貝葉斯方法59

4.4.1 貝葉斯原理59

4.4.2 高斯白噪聲中的隨機相位信號波形檢測60

4.5 參量信號的檢測——廣義似然比方法64

4.5.1 廣義似然比方法原理64

4.5.2 高斯白噪聲中的幅度未知信號波形檢測66

4.5.3 高斯白噪聲中的未知到達時間信號波形檢測68

4.5.4 高斯白噪聲中的正弦信號波形檢測70

4.6 一致最大勢檢測器73

習題475

第5章 信號參量的統計估計理論77

5.1 概述77

5.1.1 信號處理中的估計問題77

5.1.2 參量估計的數學模型和估計量的構造78

5.1.3 估計性能的評估79

5.2 隨機參量的貝葉斯估計81

5.2.1 常用代價函式和貝葉斯估計的概念81

5.2.2 貝葉斯估計量的構造83

5.2.3 最佳估計的不變性89

5.3 最大似然估計90

5.3.1 最大似然估計原理90

5.3.2 最大似然估計量的構造90

5.3.3 最大似然估計的不變性92

5.4 估計量的性質93

5.4.1 估計量的主要性質94

5.4.2 克拉美-羅不等式和克拉美-羅界96

5.4.3 無偏有效估計量的均方誤差與克拉美-羅不等式103

5.4.4 非隨機參量函式估計的克拉美-羅界104

5.5 矢量估計107

5.5.1 隨機矢量的貝葉斯估計108

5.5.2 非隨機矢量的最大似然估計109

5.5.3 矢量估計量的性質109

5.5.4 非隨機矢量函式估計的克拉美-羅界115

5.6 信號波形中參量的估計118

5.6.1 信號振幅的估計120

5.6.2 信號相位的估計121

5.6.3 信號頻率的估計122

5.6.4 信號到達時間的估計127

5.6.5 信號頻率和到達時間的同時估計132

習題5134

第6章 信號波形估計理論137

6.1 概述137

6.2 維納濾波138

6.2.1 非因果解140

6.2.2 因果解（頻譜因式分解法）142

6.2.3 正交性147

6.2.4 離散觀測情況148

6.2.5 平穩序列的因果和非因果維納濾波器149

6.3 平穩序列的維納預測器156

6.3.1 預測器計算公式157

6.3.2 離散因果和非因果平穩序列維納預測器158

6.4 標量卡爾曼濾波159

6.4.1 概述159

6.4.2 標量信號模型和觀測模型161

6.4.3 標量卡爾曼濾波算法162

6.5 矢量卡爾曼濾波167

6.5.1 從標量運算向矢量運算的過渡167

6.5.2 矢量卡爾曼濾波算法168

6.5.3 矢量卡爾曼濾波器的實現169

習題6170

第7章 通信信號調製識別與參數估計173

7.1 概述173

7.1.1 基於決策理論的最大似然假設檢驗方法173

7.1.2 基於特徵提取的統計模式識別方法174

7.1.3 基於人工神經網路（ANN）的識別方法174

7.2 通信信號調製理論與識別流程175

7.2.1 通信信號調製信號理論175

7.2.2 通信信號檢測與識別流程181

7.3 信號特徵參數與調製分類182

7.3.1 統計量特徵183

7.3.2 譜相關191

7.3.3 小波變換特徵195

7.3.4 複雜度特徵197

7.3.5 分類器201

7.4 基於聚類與粒子群重構星座圖的MQAM信號識別方法207

7.4.1 MQAM信號模型207

7.4.2 載波頻率估計208

7.4.3 減法聚類算法與粒子群算法理論209

7.4.4 基於聚類與粒子群重構星座圖的M-QAM信號識別方法流程211

7.5 多徑瑞利衰落信道下的單載波信號識別方法研究216

7.5.1 高階累積量基本原理216

7.5.2 基於高階累積量的信號識別方法研究217

7.5.3 基於高階累積量的調製信號類間識別220

7.5.4 多徑瑞利衰落信道下基於頻域均衡與高階累積量的信號識別方法221

7.6 通信信號的參數估計226

7.6.1 引言226

7.6.2 信噪比估計226

7.6.3 載頻估計228

7.6.4 碼元速率估計233

習題7237

第8章 雷達信號調製識別與參數估計238

8.1 概述238

8.2 時頻分析基礎理論238

8.2.1 短時傅立葉變換239

8.2.2 Wigner-Ville時頻分布240

8.2.3 Cohen類時頻分布240

8.2.4 重排類時頻分布241

8.3 支持向量機分類器242

8.3.1 結構風險最小化243

8.3.2 支持向量機分類器原理243

8.4 基於時頻圖像形狀特徵的雷達信號識別245

8.4.1 信號的平滑偽Wigner時頻分布246

8.4.2 時頻圖像的預處理247

8.4.3 時頻圖像形狀特徵的提取247

8.4.4 訓練和分類249

8.5 基於時頻圖像處理提取瞬時頻率的雷達信號識別250

8.5.1 時頻分布的選取250

8.5.2 時頻圖像處理250

8.5.3 行索引特徵提取252

8.6 雷達信號參數估計252

8.6.1 多項式相位信號的處理算法252

8.6.2 正弦調頻信號的處理算法260

8.6.3 調頻調相信號的處理算法265

習題8270

第9章 無線頻譜檢測技術271

9.1 概述271

9.2 頻譜檢測技術分類271

9.2.1 物理層檢測271

9.2.2 MAC層檢測272

9.2.3 協作檢測273

9.3 發射機檢測273

9.3.1 匹配濾波器檢測273

9.3.2 能量檢測275

9.3.3 循環平穩特性檢測277

9.4 接收機檢測281

9.4.1 本振泄漏檢測原理281

9.4.2 本振泄漏檢測分析284

9.5 協作檢測285

9.5.1 單門限協作檢測286

9.5.2 多門限協作檢測287

9.6 基於D-S證據理論的分散式頻譜檢測290

9.6.1 D-S證據理論的基本概念290

9.6.2 D-S證據理論的合成規則291

9.6.3 基於信任度的分散式頻譜檢測293

9.7 多天線頻譜檢測技術295

9.7.1 基於功率譜的多天線等增益合併檢測296

9.7.2 基於循環譜的多天線頻譜檢測299

9.7.3 基於最優線性加權合併的多天線頻譜檢測302

習題9304

第10章 微弱信號檢測方法305

10.1 概述305

10.2 隨機共振檢測方法306

10.2.1 隨機共振背景知識306

10.2.2 雙穩態隨機共振系統310

10.2.3 基於雙穩態隨機共振系統的能量檢測算法315

10.2.4 廣義隨機共振系統320

10.2.5 基於噪聲增強能量檢測器321

10.3 混沌振子檢測方法324

10.3.1 非線性動力學系統中的混沌324

10.3.2 混沌運動的分析方法326

10.3.3 Duffing振子的運動特性研究328

10.3.4 參數對混沌振子運動的影響334

10.4 粒子濾波檢測方法337

10.4.1 粒子濾波背景知識337

10.4.2 狀態空間模型和後驗機率密度函式338

10.4.3 卡爾曼濾波和擴展卡爾曼濾波339

10.4.4 粒子濾波算法344

10.4.5 各種粒子濾波算法348

10.4.6 代價參考粒子濾波算法352

10.5 壓縮感知檢測方法356

10.5.1 背景知識356

10.5.2 壓縮感知理論的基本框架357

10.5.3 壓縮感知的核心問題358

習題10362

參考文獻364