信号检测与估计——原理及应用 齐国清著 9787121126390 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：29518279177

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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《信号的海洋：探测、洞察与应用》 在这个信息爆炸的时代，我们被海量的数据和纷繁的信号所包围。从微观的生命体征到宏观的天体运行，从通信网络的低语到金融市场的脉搏，一切皆信号，一切皆信息。然而，信号并非总是清晰明朗，它们常常隐藏在噪声的迷雾之中，或被微弱的干扰所模糊。如何从这片信号的海洋中准确地捕捉到我们所需的信息，如何有效地分离出信号的本质，这便是“信号检测与估计”这门科学的核心课题。 本书《信号的海洋：探测、洞察与应用》将带领读者踏上一段探索信号奥秘的旅程。我们将深入浅出地剖析信号检测与估计的基本原理，揭示其背后深刻的数学与统计学思想，并将其广泛应用于现实世界的各种场景。本书旨在为读者构建一个坚实的理论基础，同时提供丰富的实践指导，帮助读者掌握从复杂信号中提取有价值信息的能力，从而在科研、工程、金融、医疗等诸多领域应对挑战，抓住机遇。 第一篇：信号的哲学——检测的边界与本质 在信号检测的世界里，我们首先要面对的是“有”与“无”的界限。一项检测任务，本质上是在一个充满不确定性的环境中，判断某个目标信号是否存在。这并非简单的“是”或“反”，而是一个概率性的决策过程。 概率模型的基石： 任何信号检测都离不开概率模型的构建。我们将从随机变量、概率密度函数、条件概率等基本概念入手，为后续的分析打下基础。理解不同类型的概率分布，如高斯分布、泊松分布等，对于准确描述信号及其噪声至关重要。 统计决策的艺术： 如何在有限的信息下做出最优的决策？本书将引入统计决策理论的核心概念。我们将探讨如何定义“错误”，例如将噪声误判为信号（假阳性）或将信号漏判为噪声（假阴性），以及如何权衡这些错误带来的代价。 判决准则的演进： 从简单的阈值判断到复杂的贝叶斯判决，我们将逐步揭示各种判决准则的原理与适用范围。例如，最大似然判决准则（ML）如何在给定观测数据的情况下，选择最有可能产生这些数据的模型。而贝叶斯判决准则则更进一步，考虑了先验概率，能够在信息不完整时提供更鲁棒的解决方案。 最优检测的追求： 在统计决策理论的框架下，最优检测指的是能够最小化特定代价函数（例如，最小化错误概率、最小化平均代价）的检测器。我们将介绍 Neyman-Pearson 准则，它能够在固定一个类别的错误率（如假阳性率）时，最大化另一个类别的正确率（如真阳性率），这在许多实际应用中具有重要意义。 信号与噪声的博弈： 噪声是信号检测中最顽固的敌人。我们将深入探讨不同类型的噪声，如加性高斯白噪声（AWGN）、乘性噪声等，以及它们对信号检测性能的影响。理解噪声的统计特性，是设计有效检测器的关键。 第二篇：信号的画像——估计的精度与深度 当确定信号存在时，我们的下一个任务便是“估计”。估计的目标是将观测到的含有噪声的信号，转化为对原始信号参数的精确测量。这不仅仅是找到一个值，更是要量化我们对这个值的信心。 参数估计的语言： 我们将从参数估计的基本概念开始，理解点估计与区间估计的区别。点估计试图用一个单一的值来代表未知参数，而区间估计则提供一个参数可能存在的范围，并伴随一定的置信度。 无偏性、一致性与有效性： 评估估计器好坏的标准有哪些？我们将深入探讨无偏性（估计量的期望值等于真实参数）、一致性（随着样本量的增加，估计量收敛于真实参数）和有效性（估计量的方差最小）。一个优秀的估计器应该尽可能满足这些标准。 最大似然估计（MLE）： MLE 是一种强大的点估计方法，它通过最大化观测数据在给定参数下的似然函数来确定参数的估计值。我们将详细阐述 MLE 的计算过程，并分析其在各种信号模型下的表现。 最小均方误差（MMSE）估计： MMSE 估计追求的是最小化估计量与真实参数之间差值的平方的期望。我们将介绍 MMSE 估计的原理，并探讨它与 MLE 之间的联系与区别。 卡尔曼滤波的智慧： 在动态系统中，信号及其参数往往随时间变化。卡尔曼滤波器是一种经典的线性递归估计算法，能够根据一系列包含噪声的测量值，估计出系统的状态。我们将深入解析卡尔曼滤波的数学模型，包括状态方程、测量方程、过程噪声和测量噪声，以及滤波器的预测步和更新步。 扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）： 对于非线性系统，标准卡尔曼滤波器不再适用。我们将介绍 EKF 和 UKF 等非线性滤波方法，它们通过近似或采样来处理非线性关系，从而扩展了卡尔曼滤波的应用范围。 贝叶斯估计的深度： 贝叶斯估计将先验知识纳入估计过程，通过贝叶斯定理更新参数的后验概率分布。我们将探讨如何利用先验信息改善估计的精度，尤其是在数据量有限的情况下。 第三篇：信号的应用——从理论到现实 信号检测与估计的理论价值最终体现在其广泛的应用之中。我们将展示如何在各种实际场景中运用这些工具，解决复杂的问题。 通信系统的脉搏： 在无线通信中，信号检测用于识别和解码信息，例如在接收端判断接收到的信号是数据还是噪声。信号估计则用于恢复原始信号的精确值，如信道估计、符号定时恢复、频率偏移校正等。这将直接影响通信的速率、可靠性和稳定性。 雷达与声纳的洞察： 雷达和声纳系统依赖于信号检测来探测目标，并通过信号估计来确定目标的距离、速度、方位等关键信息。我们将探讨脉冲压缩、多普勒效应在这些应用中的作用。 医学影像的清晰化： 在医学影像领域，如 CT、MRI，图像本质上是二维或三维信号。信号检测技术用于识别病灶，而信号估计则用于重建清晰的医学图像，减少噪声和伪影，提高诊断的准确性。 金融市场的预警： 金融数据如股价、交易量，都可以被视为一种信号。信号检测可以用于识别异常交易模式，预测市场趋势，而信号估计则可以用于量化风险，优化投资组合。 自动驾驶的眼睛： 自动驾驶汽车依赖于各种传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）获取周围环境信息。这些传感器产生大量的信号，信号检测用于识别行人、车辆、障碍物，信号估计则用于精确测量它们的距离、速度和运动轨迹，确保行车安全。 科学实验的精确测量： 在物理、化学、生物等科学研究中，从实验数据中提取有意义的信号，并对其进行精确估计，是得出科学结论的基础。例如，从传感器读数中估计物理量，从光谱数据中识别化学成分。 环境保护的监测： 环境监测，如空气质量、水质监测，也涉及对各种信号的检测和估计。例如，检测污染物是否存在，估计污染物的浓度。 学习本书的收获： 通过对本书的学习，读者将能够： 理解信号检测与估计的数学基础： 掌握描述信号和噪声的概率模型，以及进行统计决策和参数估计的核心数学工具。 掌握各种检测与估计算法： 熟悉最大似然、贝叶斯、卡尔曼滤波等经典算法的原理和应用。 分析信号处理系统的性能： 能够评估不同算法在不同噪声和信号模型下的性能，并进行优化。 将理论应用于实际问题： 能够将所学知识迁移到具体的工程、科研或实际应用场景中，解决实际问题。 培养科学思维和解决问题的能力： 掌握从复杂、不确定信息中提取有价值洞察的方法。 《信号的海洋：探测、洞察与应用》是一扇通往信号世界的窗口，它将带领您穿越噪声的迷雾，抵达信息的彼岸。无论您是初学者，还是希望深化理解的专业人士，本书都将是您在这片广阔领域中不可或缺的导航。准备好，一起在信号的海洋中探索，发现那些隐藏在数据深处的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度，让我非常满意。它不仅覆盖了信号处理领域最核心的检测与估计基础，比如韦纳滤波、维纳-霍夫曼理论（虽然名字没直接提，但思想贯穿其中），更重要的是，它对现代的一些前沿课题也有所涉猎，比如子空间方法、盲源分离的一些基本思路也被巧妙地融入到了章节的讨论中。我个人最欣赏它在处理“非高斯”信号时的章节布局。在很多教材中，高斯白噪声是“万能钥匙”，一旦跳出这个框架，讲解就变得非常薄弱。但这本书专门辟出章节详细讨论了各种非高斯噪声下的鲁棒性问题，并介绍了如M估计、LMS等算法的适用场景。这种对现实复杂性的尊重，让这本书的理论价值得到了极大的提升。我发现，当我尝试将书中的理论应用到我自己的项目中——一个涉及到复杂电磁环境下的目标定位——时，这本书提供的工具箱是多么的丰富和实用。它不只是教你怎么算，更重要的是教你如何“选择”对的工具去解决特定的工程难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书，说实话，拿到手里的时候，我其实是带着一点忐忑的。毕竟“信号检测与估计”这个领域，听起来就不是那种能轻松消化的内容。我之前接触过一些基础的概率论和随机过程，但真正要深入到具体的方法论和实际应用，总感觉隔着一层纱。然而，当我翻开这本书的目录时，那种感觉就慢慢消散了。它的结构安排得非常巧妙，从最基础的概率论回顾开始，然后平滑地过渡到各种经典和现代的估计理论。作者在讲解每一个核心概念时，都会用非常清晰的数学推导来支撑，但又不会陷入纯粹的理论堆砌。我印象特别深刻的是它对最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）的对比分析，那一段写得深入浅出，让我这个初学者都能理解它们背后的哲学差异。更难得的是，它并没有止步于理论，而是紧接着提供了大量的工程实例，比如在雷达和通信系统中如何应用这些算法，这种理论与实践的紧密结合，对于我们这些希望真正能用上这些知识的人来说，简直是太宝贵了。这本书更像是一位经验丰富的老师，耐心地引导你一步步走过迷雾，而不是简单地抛出一堆公式让你自己去琢磨。

评分☆☆☆☆☆

作为一本偏向工程应用的教材，这本书在习题设计上绝对是下了血本的。很多教材的课后习题要么是简单的公式代入，要么是难度过高的证明题，让人抓狂。而这里的习题，真正做到了“学以致用”。很多习题的设计思路，就是模拟一个小型工程问题，要求读者不仅要推导出结果，还要用编程语言（虽然书中没有指定，但结构上很适合MATLAB/Python）来实现并分析结果。例如，有一个关于恒虚警率（CFAR）检测器的设计题，它要求我们不仅要推导出基于不同窗口的CFAR判决阈值，还要在仿真中比较它们在杂波环境下的性能表现。这种“设计-仿真-分析”的完整训练模式，极大地增强了读者的动手能力和对理论的内化程度。我花了不少时间去攻克这些习题，虽然过程有些曲折，但每完成一个，都感觉自己的技术栈又向上攀升了一级。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种工程思维的培养过程。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的装帧和纸张质量，完全符合一本优秀理工科参考书的标准——耐翻、耐写。但更让我感到惊喜的是它在“可读性”上的平衡把握。作者的叙事风格非常严谨，但又保持了一种恰到好处的节奏感。它避免了那种一口气把所有复杂性都抛给读者的做法，而是像搭积木一样，用清晰的小模块构建起整个理论大厦。比如，在引入“估计的克拉美-罗下界”（Cramer-Rao Lower Bound, CRLB）时，作者没有直接给出复杂的矩阵形式，而是先从一维随机变量的方差界开始解释其物理意义，展示了它在理论上对估计精度的极限约束。这种层层递进、先易后难的编排，使得即便是初次接触这些概念的读者，也不会在开篇就被劝退。它真正做到了让复杂的知识变得“可接近”，同时又保证了其学术上的深度和权威性，这对于我们这种需要在专业领域持续深耕的读者来说，无疑是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我买了很多本关于这个方向的教材，很多都是国外引进的经典译本，它们往往在数学上非常严谨，但阅读体验嘛……有时候就像在啃一块硬邦邦的干粮，佶屈聱牙。这本书给我的感觉则完全不同，它有一种非常“本土化”的亲切感。作者在阐述那些抽象的统计决策理论时，总能找到一些贴近我们日常思维的类比，使得那些原本晦涩难懂的判决函数、贝叶斯准则，一下子变得立体起来。比如讲到检测理论中的“最小错误概率准则”，作者引用了一个关于医疗诊断的例子，一下子就把抽象的“错误代价”具象化了。而且，书中的插图和图表绘制得非常用心，它们不是那种生硬的计算机生成图，而是经过精心设计的，能直观地展示出不同算法在不同信噪比下的性能差异。我尤其喜欢它在介绍卡尔曼滤波那一部分的处理方式，它没有直接跳到复杂的矩阵运算，而是先用一个简单的二维跟踪问题建立直观理解，然后再逐步引入状态空间模型，这种循序渐进的教学法，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。读完这一部分，我感觉自己对滤波的“自适应”能力有了全新的认识。