信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)理論是隨機(jī)信號(hào)統(tǒng)計(jì)處理的基礎(chǔ)。本書(shū)在扼要復(fù)習(xí)信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)理論基礎(chǔ)知識(shí)后,首先論述信號(hào)的統(tǒng)計(jì)檢測(cè)理論和信號(hào)波形的檢測(cè),介紹了基于簡(jiǎn)單假設(shè)檢驗(yàn)的確知信號(hào)最佳檢測(cè)的概念、理論、技術(shù)和性能以及基于復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)的隨機(jī)參量信號(hào)的最佳檢測(cè)問(wèn)題;然后論述信號(hào)參量的統(tǒng)計(jì)估計(jì)理論和信號(hào)波形的濾波理論,討論了在貝葉斯估計(jì)等各種估計(jì)準(zhǔn)則下估計(jì)量的構(gòu)造和性質(zhì),介紹了維納濾波器的設(shè)計(jì)方法,導(dǎo)出了卡爾曼濾波的遞推算法,并研究了它們的性質(zhì);最后介紹噪聲或雜波干擾環(huán)境中的恒虛警率檢測(cè)技術(shù)和性能,簡(jiǎn)要討論了信號(hào)的非參量檢測(cè)和穩(wěn)健性檢測(cè)的理論和方法。
本書(shū)取材注意結(jié)構(gòu)的完整性和內(nèi)容的系統(tǒng)性;重視理論聯(lián)系實(shí)際及物理概念與含義的闡述,注意對(duì)新概念、新理論的介紹;內(nèi)容的編排由簡(jiǎn)單到復(fù)雜,由需要較多的先驗(yàn)知識(shí)到逐步減少先驗(yàn)知識(shí),由約束條件較嚴(yán)格到逐步放寬約束,便于讀者閱讀和理解。第2章~第7章提供有大量習(xí)題,供讀者練習(xí),以鞏固基本概念和理論,拓寬知識(shí)面,掌握基本的運(yùn)算技能。
本書(shū)可供信號(hào)與信息處理、通信與信息系統(tǒng)、電路與系統(tǒng)等電子信息類學(xué)科的研究生和高年級(jí)本科生作教材使用,也可供從事電子信息系統(tǒng)、信號(hào)處理研究與設(shè)計(jì)的工程技術(shù)人員參考。
信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)理論前言前言隨著現(xiàn)代通信理論、信息理論、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)及微電子技術(shù)等的飛速發(fā)展,隨機(jī)信號(hào)統(tǒng)計(jì)處理的理論和技術(shù)也在向干擾環(huán)境更復(fù)雜、信號(hào)形式多樣化、技術(shù)指標(biāo)要求更高、應(yīng)用范圍越來(lái)越廣的方向發(fā)展,并已廣泛應(yīng)用于電子信息系統(tǒng)、生物醫(yī)學(xué)工程、航空航天系統(tǒng)工程、模式識(shí)別、自動(dòng)控制等領(lǐng)域。隨機(jī)信號(hào)統(tǒng)計(jì)處理的基礎(chǔ)理論是信號(hào)的檢測(cè)理論與估計(jì)理論。所以,學(xué)習(xí)信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)理論,將為進(jìn)一步學(xué)習(xí)、研究隨機(jī)信號(hào)統(tǒng)計(jì)處理打下扎實(shí)的理論基礎(chǔ);同時(shí),它的基本概念、基本理論和分析問(wèn)題的基本方法也為解決實(shí)際應(yīng)用,如信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)等問(wèn)題打下良好的基礎(chǔ)。這是我們編寫(xiě)本書(shū)的目的。
本書(shū)是在作者為研究生和高年級(jí)本科生講授“信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)理論”、“統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理”課程所用教材的基礎(chǔ)上,總結(jié)多年教學(xué)經(jīng)驗(yàn),參考國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)資料,并吸取了部分科學(xué)研究成果編寫(xiě)而成的。全書(shū)的數(shù)學(xué)推演基本保持在高年級(jí)本科生和研究生,以及具有線性代數(shù)、矩陣?yán)碚、概率論和隨機(jī)過(guò)程基礎(chǔ)知識(shí)的工程技術(shù)人員所能理解的水平上。在內(nèi)容的安排上,一般由約束較多的特殊情況到約束較少的一般情況,由簡(jiǎn)單問(wèn)題到復(fù)雜問(wèn)題;還有的內(nèi)容是從確知信號(hào)再到隨機(jī)參量信號(hào),從實(shí)信號(hào)再到復(fù)信號(hào),或者是從線性問(wèn)題再到非線性問(wèn)題。我們認(rèn)為,這樣的數(shù)學(xué)推演和內(nèi)容安排,便于讀者閱讀和理解。
本書(shū)第1章,重點(diǎn)論述了信號(hào)的隨機(jī)性及統(tǒng)計(jì)處理方法;概述了信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)的基本概念;給出了本書(shū)的內(nèi)容安排和閱讀建議。第2章扼要復(fù)習(xí)了信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)理論的基研知識(shí),即隨機(jī)變量、隨機(jī)過(guò)程及其統(tǒng)計(jì)描述和主要統(tǒng)計(jì)特性,復(fù)隨機(jī)過(guò)程及其統(tǒng)計(jì)描述,隨機(jī)參量信號(hào)及其統(tǒng)計(jì)描述等。第3章在論述信號(hào)統(tǒng)計(jì)檢測(cè)基本概念的基礎(chǔ)上,討論了確知信號(hào)的最佳檢測(cè)準(zhǔn)則、判決式和性能分析,隨機(jī)參量信號(hào)的統(tǒng)計(jì)檢測(cè),以及一般高斯信號(hào)和復(fù)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)檢測(cè)問(wèn)題。第4章在研究了匹配濾波器理論和隨機(jī)過(guò)程的正交級(jí)數(shù)展開(kāi)兩個(gè)預(yù)備知識(shí)后,討論了高斯白噪聲中確知信號(hào)波形的檢測(cè)、高斯有色噪聲中確知信號(hào)波形的檢測(cè)及高斯白噪聲中隨機(jī)參量信號(hào)波形的檢測(cè);還討論了復(fù)信號(hào)波形的檢測(cè)問(wèn)題。第5章重點(diǎn)討論了信號(hào)參量的統(tǒng)計(jì)估計(jì)準(zhǔn)則、估計(jì)量的構(gòu)造和性質(zhì)、非隨機(jī)矢量函數(shù)的估計(jì)及信號(hào)波形中參量的估計(jì);對(duì)線性最小均方誤差估計(jì)和線性最小二乘估計(jì)導(dǎo)出了它們的遞推算法公式,并簡(jiǎn)要討論了非線性最小二乘估計(jì)問(wèn)題。第6章是信號(hào)波形的估計(jì)問(wèn)題,重點(diǎn)討論了連續(xù)、離散維納濾波器的設(shè)計(jì),均方誤差的計(jì)算,離散卡爾曼濾波的信號(hào)模型,利用正交投影及其引理導(dǎo)出的離散卡爾曼濾波遞推算法公式、含義、遞推計(jì)算方法、特點(diǎn)和性質(zhì)及其擴(kuò)展;還簡(jiǎn)要討論了非線性離散狀態(tài)估計(jì)問(wèn)題。第7章論述的噪聲、雜波環(huán)境中信號(hào)的恒虛警率檢測(cè),可看作是信號(hào)檢測(cè)與參量估計(jì)相結(jié)合的具體應(yīng)用;本章還簡(jiǎn)要討論了信號(hào)的非參量檢測(cè)和穩(wěn)健性檢測(cè)的基本理論和方法。
本書(shū)是為研究生的“信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)理論”課程編寫(xiě)的教材,但內(nèi)容略有擴(kuò)充,基本內(nèi)容也適用于高年級(jí)本科生。作為46學(xué)時(shí)的研究生教材,建議講授第1章、第2章(扼要)的全部?jī)?nèi)容,第3章~第6章的大部分主要內(nèi)容,第7章的內(nèi)容作為機(jī)動(dòng)內(nèi)容。作為46學(xué)時(shí)高年級(jí)本科生教材,建議講授第1章~第6章的基本內(nèi)容,而且,根據(jù)不同專業(yè),可對(duì)檢測(cè)理論、估計(jì)理論和濾波理論等內(nèi)容有所側(cè)重。作為工程技術(shù)人員的參考書(shū),根據(jù)需要可選看有關(guān)部分內(nèi)容。
本書(shū)在編寫(xiě)過(guò)程中,得到了西安電子科技大學(xué)研究生院和電子工程學(xué)院的大力支持。楊萬(wàn)海教授審閱了全稿,并提出了很寶貴的意見(jiàn),作者對(duì)他表示衷心的感謝,并向所有參考文獻(xiàn)的作者表示誠(chéng)摯的謝意。
由于作者水平有限,書(shū)中難免存在一些缺點(diǎn)或錯(cuò)誤,我們殷切希望廣大讀者批評(píng)指正。
作者于西安電子科技大學(xué)
2005年4月
第1章信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)概論1
1.1引言1
1.2信號(hào)處理發(fā)展概況1
1.3信號(hào)的隨機(jī)性及其統(tǒng)計(jì)處理方法2
1.4信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)理論概述4
1.5內(nèi)容編排和建議6
第2章信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)理論的基礎(chǔ)知識(shí)8
2.1引言8
2.2隨機(jī)變量、隨機(jī)矢量及其統(tǒng)計(jì)描述8
2.2.1隨機(jī)變量的基本概念8
2.2.2隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)9
2.2.3隨機(jī)變量的統(tǒng)計(jì)平均量10
2.2.4一些常用的隨機(jī)變量12
2.2.5隨機(jī)矢量及其統(tǒng)計(jì)描述17
2.2.6隨機(jī)變量的函數(shù)20
2.2.7隨機(jī)變量的特征函數(shù)21
2.2.8隨機(jī)矢量的聯(lián)合特征函數(shù)27
2.2.9χ和χ2統(tǒng)計(jì)量的統(tǒng)計(jì)特性28
2.3隨機(jī)過(guò)程及其統(tǒng)計(jì)描述30
2.3.1隨機(jī)過(guò)程的概念和定義30
2.3.2隨機(jī)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)描述30
2.3.3隨機(jī)過(guò)程的統(tǒng)計(jì)平均量32
2.3.4隨機(jī)過(guò)程的平穩(wěn)性33
2.3.5隨機(jī)過(guò)程的遍歷性35
2.3.6隨機(jī)過(guò)程的正交性、不相關(guān)性和統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性36
2.3.7平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程的功率譜密度38
2.4復(fù)隨機(jī)過(guò)程及其統(tǒng)計(jì)描述40
2.4.1復(fù)隨機(jī)過(guò)程的概率密度函數(shù)40
2.4.2復(fù)隨機(jī)過(guò)程的二階統(tǒng)計(jì)平均量40
2.4.3復(fù)隨機(jī)過(guò)程的正交性、不相關(guān)性和統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性41
2.4.4復(fù)高斯隨機(jī)過(guò)程42
2.5線性系統(tǒng)對(duì)隨機(jī)過(guò)程的響應(yīng)44
2.5.1響應(yīng)的平穩(wěn)性44
2.5.2響應(yīng)的統(tǒng)計(jì)平均量45
2.6高斯噪聲、白噪聲和有色噪聲46
2.6.1高斯噪聲46
2.6.2白噪聲和高斯白噪聲48
2.6.3有色噪聲48
2.6.4隨機(jī)過(guò)程概率密度函數(shù)表示法的說(shuō)明49
2.7信號(hào)和隨機(jī)參量信號(hào)及其統(tǒng)計(jì)描述49
2.7.1信號(hào)的分類49
2.7.2隨機(jī)參量信號(hào)的統(tǒng)計(jì)描述50
2.7.3窄帶信號(hào)分析51
2.8窄帶高斯噪聲及其統(tǒng)計(jì)特性52
2.8.1窄帶噪聲的描述52
2.8.2窄帶高斯噪聲的統(tǒng)計(jì)特性53
2.9信號(hào)加窄帶高斯噪聲及其統(tǒng)計(jì)特性54
2.9.1信號(hào)加窄帶噪聲的描述54
2.9.2信號(hào)加窄帶高斯噪聲的統(tǒng)計(jì)特性55
習(xí)題58
附錄2A高斯隨機(jī)變量的特征函數(shù)63
第3章信號(hào)的統(tǒng)計(jì)檢測(cè)理論65
3.1引言65
3.2統(tǒng)計(jì)檢測(cè)理論的基本概念65
3.2.1統(tǒng)計(jì)檢測(cè)理論的基本模型65
3.2.2統(tǒng)計(jì)檢測(cè)的結(jié)果和判決概率68
3.3貝葉斯準(zhǔn)則70
3.3.1平均代價(jià)的概念和貝葉斯準(zhǔn)則70
3.3.2平均代價(jià)C的表示式70
3.3.3判決表示式71
3.3.4檢測(cè)性能分析73
3.4派生貝葉斯準(zhǔn)則79
3.4.1最小平均錯(cuò)誤概率準(zhǔn)則79
3.4.2最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則81
3.4.3極小化極大準(zhǔn)則82
3.4.4奈曼皮爾遜準(zhǔn)則84
3.5信號(hào)統(tǒng)計(jì)檢測(cè)的性能88
3.6M元信號(hào)的統(tǒng)計(jì)檢測(cè)93
3.6.1M元信號(hào)檢測(cè)的貝葉斯準(zhǔn)則93
3.6.2M元信號(hào)檢測(cè)的最小平均錯(cuò)誤概率準(zhǔn)則95
3.7參量信號(hào)的統(tǒng)計(jì)檢測(cè)98
3.7.1參量信號(hào)統(tǒng)計(jì)檢測(cè)的基本概念98
3.7.2參量信號(hào)統(tǒng)計(jì)檢測(cè)的方法98
3.7.3廣義似然比檢驗(yàn)99
3.7.4貝葉斯方法99
3.8信號(hào)的序列檢測(cè)104
3.8.1信號(hào)序列檢測(cè)的基本概念104
3.8.2信號(hào)序列檢測(cè)的平均觀測(cè)次數(shù)106
3.9一般高斯信號(hào)的統(tǒng)計(jì)檢測(cè)109
3.9.1一般高斯分布的聯(lián)合概率密度函數(shù)109
3.9.2一般高斯二元信號(hào)的統(tǒng)計(jì)檢測(cè)110
3.10復(fù)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)檢測(cè)128
3.10.1復(fù)確知二元信號(hào)的統(tǒng)計(jì)檢測(cè)128
3.10.2復(fù)高斯二元隨機(jī)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)檢測(cè)135
習(xí)題139
附錄3A對(duì)稱矩陣的正交化定理146
第4章信號(hào)波形的檢測(cè)149
4.1引言149
4.2匹配濾波器理論150
4.2.1匹配濾波器的概念150
4.2.2匹配濾波器的設(shè)計(jì)151
4.2.3匹配濾波器的主要特性154
4.3隨機(jī)過(guò)程的正交級(jí)數(shù)展開(kāi)157
4.3.1完備的正交函數(shù)集及確知信號(hào)s(t)的正交級(jí)數(shù)展開(kāi)158
4.3.2隨機(jī)過(guò)程的正交級(jí)數(shù)展開(kāi)158
4.3.3隨機(jī)過(guò)程的卡亨南洛維展開(kāi)159
4.3.4白噪聲情況下正交函數(shù)集的任意性160
4.3.5參量信號(hào)時(shí)隨機(jī)過(guò)程的正交級(jí)數(shù)展開(kāi)161
4.4高斯白噪聲中確知信號(hào)波形的檢測(cè)162
4.4.1簡(jiǎn)單二元信號(hào)波形的檢測(cè)162
4.4.2一般二元信號(hào)波形的檢測(cè)170
4.4.3M元信號(hào)波形的檢測(cè)184
4.5高斯有色噪聲中確知信號(hào)波形的檢測(cè)193
4.5.1信號(hào)模型及其統(tǒng)計(jì)特性193
4.5.2信號(hào)檢測(cè)的判決表示式194
4.5.3檢測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)197
4.5.4檢測(cè)性能分析198
4.5.5最佳信號(hào)波形設(shè)計(jì)200
4.6高斯白噪聲中隨機(jī)參量信號(hào)波形的檢測(cè)203
4.6.1隨機(jī)相位信號(hào)波形的檢測(cè)204
4.6.2隨機(jī)振幅與隨機(jī)相位信號(hào)波形的檢測(cè)219
4.6.3隨機(jī)頻率信號(hào)波形的檢測(cè)226
4.6.4隨機(jī)到達(dá)時(shí)間信號(hào)波形的檢測(cè)228
4.6.5隨機(jī)頻率與隨機(jī)到達(dá)時(shí)間信號(hào)波形的檢測(cè)230
4.7復(fù)信號(hào)波形的檢測(cè)231
4.7.1復(fù)高斯白噪聲中二元確知復(fù)信號(hào)波形的檢測(cè)231
4.7.2復(fù)高斯白噪聲中二元隨機(jī)相位復(fù)信號(hào)波形的檢測(cè)234
4.7.3復(fù)高斯白噪聲中二元隨機(jī)振幅與隨機(jī)相位復(fù)信號(hào)
波形的檢測(cè)239
習(xí)題242
附錄4A隨機(jī)相位信號(hào)檢測(cè)概率的遞推算法252
附錄4B復(fù)高斯白噪聲的實(shí)部和虛部的功率譜密度254
附錄4C一般二元確知復(fù)信號(hào)波形檢測(cè)判決式的推導(dǎo)256
第5章信號(hào)的統(tǒng)計(jì)估計(jì)理論260
5.1引言260
5.1.1信號(hào)處理中的估計(jì)問(wèn)題260
5.1.2參量估計(jì)的數(shù)學(xué)模型和估計(jì)量的構(gòu)造261
5.1.3估計(jì)量性能的評(píng)估262
5.2隨機(jī)參量的貝葉斯估計(jì)264
5.2.1常用代價(jià)函數(shù)和貝葉斯估計(jì)的概念264
5.2.2貝葉斯估計(jì)量的構(gòu)造266
5.2.3最佳估計(jì)的不變性271
5.3最大似然估計(jì)272
5.3.1最大似然估計(jì)原理272
5.3.2最大似然估計(jì)量的構(gòu)造273
5.3.3最大似然估計(jì)的不變性274
5.4估計(jì)量的性質(zhì)275
5.4.1估計(jì)量的主要性質(zhì)276
5.4.2克拉美羅不等式和克拉美羅界277
5.4.3無(wú)偏有效估計(jì)量的均方誤差與克拉美羅不等式取等號(hào)成立
條件式中的k(θ)或k的關(guān)系284
5.4.4非隨機(jī)參量函數(shù)估計(jì)的克拉美羅界285
5.5矢量估計(jì)288
5.5.1隨機(jī)矢量的貝葉斯估計(jì)288
5.5.2非隨機(jī)矢量的最大似然估計(jì)289
5.5.3矢量估計(jì)量的性質(zhì)290
5.5.4非隨機(jī)矢量函數(shù)估計(jì)的克拉美羅界295
5.6一般高斯信號(hào)參量的統(tǒng)計(jì)估計(jì)297
5.6.1線性觀測(cè)模型297
5.6.2高斯噪聲中非隨機(jī)矢量的最大似然估計(jì)298
5.6.3高斯隨機(jī)矢量的貝葉斯估計(jì)299
5.6.4隨機(jī)矢量的偽貝葉斯估計(jì)306
5.6.5隨機(jī)矢量的經(jīng)驗(yàn)偽貝葉斯估計(jì)306
5.7線性最小均方誤差估計(jì)307
5.7.1線性最小均方誤差估計(jì)準(zhǔn)則307
5.7.2線性最小均方誤差估計(jì)矢量的構(gòu)造308
5.7.3線性最小均方誤差估計(jì)矢量的性質(zhì)309
5.7.4線性最小均方誤差遞推估計(jì)312
5.7.5單參量的線性最小均方誤差估計(jì)315
5.7.6觀測(cè)噪聲不相關(guān)時(shí)單參量的線性最小均方誤差估計(jì)316
5.7.7觀測(cè)噪聲相關(guān)時(shí)單參量的線性最小均方誤差估計(jì)319
5.7.8隨機(jī)矢量函數(shù)的線性最小均方誤差估計(jì)322
5.8最小二乘估計(jì)323
5.8.1最小二乘估計(jì)方法324
5.8.2線性最小二乘估計(jì)324
5.8.3線性最小二乘加權(quán)估計(jì)327
5.8.4線性最小二乘遞推估計(jì)329
5.8.5單參量的線性最小二乘估計(jì)332
5.8.6非線性最小二乘估計(jì)332
5.9信號(hào)波形中參量的估計(jì)335
5.9.1信號(hào)振幅的估計(jì)336
5.9.2信號(hào)相位的估計(jì)337
5.9.3信號(hào)頻率的估計(jì)339
5.9.4信號(hào)到達(dá)時(shí)間的估計(jì)343
5.9.5信號(hào)頻率和到達(dá)時(shí)間的同時(shí)估計(jì)348
習(xí)題350
附錄5A最佳估計(jì)不變性的證明361
附錄5B非隨機(jī)參量估計(jì)的克拉美羅界的推導(dǎo)364
附錄5C例5.4.4中α^〖〗ml的均值式推導(dǎo)366
附錄5D非隨機(jī)矢量估計(jì)的克拉美羅界的推導(dǎo)367
附錄5E隨機(jī)矢量估計(jì)的克拉美羅界的推導(dǎo)371
附錄5F一般高斯信號(hào)參量的統(tǒng)計(jì)估計(jì)中θ^map=θ^mse的推導(dǎo)373
附錄5G線性最小均方誤差估計(jì)中(5.7.9)式的推導(dǎo)374
附錄5H線性最小均方誤差遞推估計(jì)公式的推導(dǎo)375
附錄5I似然函數(shù)p(|1||ω)式的推導(dǎo)377
第6章信號(hào)波形的估計(jì)380
6.1引言380
6.1.1信號(hào)波形估計(jì)的基本概念380
6.1.2信號(hào)波形估計(jì)的準(zhǔn)則和方法381
6.2連續(xù)過(guò)程的維納濾波383
6.2.1最佳線性濾波383
6.2.2維納霍夫方程384
6.2.3維納濾波器的非因果解385
6.2.4維納濾波器的因果解386
6.3離散過(guò)程的維納濾波394
6.3.1離散的維納霍夫方程394
6.3.2離散維納濾波器的z域解395
6.3.3離散維納濾波器的時(shí)域解396
6.4正交投影原理400
6.4.1正交投影的概念400
6.4.2正交投影的引理401
6.5離散卡爾曼濾波的信號(hào)模型——離散狀態(tài)方程和觀測(cè)方程404
6.5.1離散狀態(tài)方程和觀測(cè)方程404
6.5.2離散信號(hào)模型的統(tǒng)計(jì)特性407
6.6離散卡爾曼濾波407
6.6.1離散卡爾曼濾波的遞推公式408
6.6.2離散卡爾曼濾波的遞推算法412
6.6.3離散卡爾曼濾波的特點(diǎn)和性質(zhì)414
6.7狀態(tài)為標(biāo)量時(shí)的離散卡爾曼濾波423
6.7.1狀態(tài)為標(biāo)量的離散狀態(tài)方程和觀測(cè)方程424
6.7.2狀態(tài)為標(biāo)量的離散卡爾曼濾波424
6.7.3有關(guān)參數(shù)的特點(diǎn)424
6.8離散卡爾曼濾波的擴(kuò)展425
6.8.1白噪聲情況下一般信號(hào)模型的濾波425
6.8.2擾動(dòng)噪聲與觀測(cè)噪聲相關(guān)情況下的濾波427
6.8.3擾動(dòng)噪聲是有色噪聲情況下的濾波428
6.8.4觀測(cè)噪聲是有色噪聲情況下的濾波429
6.8.5擾動(dòng)噪聲和觀測(cè)噪聲都是有色噪聲情況下的濾波430
6.9卡爾曼濾波的發(fā)散現(xiàn)象432
6.9.1發(fā)散現(xiàn)象及原因432
6.9.2克服發(fā)散現(xiàn)象的措施和方法434
6.10非線性離散狀態(tài)估計(jì)435
6.10.1隨機(jī)非線性離散系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述436
6.10.2線性化離散卡爾曼濾波436
6.10.3推廣的離散卡爾曼濾波438
習(xí)題441
附錄6A正交投影引理Ⅲ的證明445
附錄6B觀測(cè)量相差法離散卡爾曼濾波遞推公式的推導(dǎo)448
附錄6C擴(kuò)維法與相差法相結(jié)合的離散卡爾曼濾波遞推公式的推導(dǎo)449
第7章信號(hào)的恒虛警率檢測(cè)452
7.1引言452
7.2信號(hào)的恒虛警率檢測(cè)概論452
7.2.1信號(hào)恒虛警率檢測(cè)的必要性452
7.2.2信號(hào)恒虛警率檢測(cè)的性能453
7.2.3信號(hào)恒虛警率檢測(cè)的分類454
7.3噪聲環(huán)境中信號(hào)的自動(dòng)門限檢測(cè)454
7.3.1基本原理454
7.3.2實(shí)現(xiàn)技術(shù)455
7.4雜波環(huán)境中信號(hào)的恒虛警率檢測(cè)459
7.5瑞利雜波的恒虛警率處理461
7.5.1瑞利雜波模型461
7.5.2瑞利雜波恒虛警率處理原理461
7.5.3單元平均恒虛警率處理461
7.5.4對(duì)數(shù)單元平均恒虛警率處理463
7.6非瑞利雜波的恒虛警率處理470
7.6.1對(duì)數(shù)正態(tài)分布雜波模型470
7.6.2韋布爾分布雜波模型471
7.6.3對(duì)數(shù)正態(tài)分布雜波的恒虛警率處理473
7.6.4韋布爾分布雜波的恒虛警率處理474
7.7信號(hào)的非參量檢測(cè)476
7.7.1研究信號(hào)非參量檢測(cè)的必要性477
7.7.2信號(hào)非參量檢測(cè)的基本原理477
7.7.3非參量符號(hào)檢測(cè)的結(jié)構(gòu)和性能478
7.7.4秩值檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的性能480
7.7.5非參量廣義符號(hào)檢測(cè)器的實(shí)現(xiàn)483
7.7.6馬恩懷特奈檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)485
7.8信號(hào)的穩(wěn)健性檢測(cè)485
7.8.1穩(wěn)健性檢測(cè)的概念485
7.8.2混合模型的穩(wěn)健性檢測(cè)486
7.8.3污染的高斯噪聲中確知信號(hào)的穩(wěn)健性檢測(cè)493
7.8.4穩(wěn)健性信號(hào)檢測(cè)的簡(jiǎn)要總結(jié)498
7.9三種類型信號(hào)統(tǒng)計(jì)檢測(cè)的比較498
習(xí)題499
附錄7A單元平均恒虛警率處理的性能分析503
附錄7B非參量秩值檢測(cè)的恒虛警率性能506
附錄7C非參量秩值檢測(cè)的信號(hào)檢測(cè)性能507
附錄7D(7.8.25)關(guān)系式的證明509
參考文獻(xiàn)511