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| 第1章 统计接收中信号检测与估计的基本理论 1.1 引言 1.2 简单的实例 1.3 双择检测及其最佳准则 1.4 多元信号检测及其最佳准则 1.5 随机参量信号的检测 1.6 误差的定义和分类 1.7 信号参量估计的性能 1.8 信号参量估计基本理论 1.9 区间估计 本章小结 习题一 参考文献 第2章 高斯信道中确知信号的检测 2.1 概述 2.2 高斯白噪声下确知信号的检测 2.3 匹配滤波器理论 2.4 随机参量信号的检测 2.5 信号的多脉冲检测 本章小结 习题二 参考文献 第3章 高斯色噪声中的信号检测 3.1 概述 3.2 基于相关函数的一种最佳变换——K-L展开 3.3 平稳高斯色噪声中确知信号的检测 3.4 随机相位信号的检测 本章小结 习题三 参考文献 第4章 序列检测 4.1 概述 4.2 瓦尔特序列检测 4.3 序列检测与固定样本检测的比较 本章小结 习题四 参考文献 第5章 非参量检测 5.1 概述 5.2 非参量检测原理 本章小结 习题五 参考文献 第6章 稳健（Robust）检测 6.1 概述 6.2 混合模型的Robust假设检测 6.3 确知弱信号的渐近Robust检测 本章小结 习题六 参考文献 第7章 雷达中信号检测的过程 7.1 概述 7.2 单样本检测 7.3 多样本检测 7.4 多脉冲积累 7.5 两种实用的二进制检测器 7.6 自动检测概述 本章小结 习题七 参考文献 第8章 信号参量估计 8.1 概述 8.2 在白色高斯信道中单参量信号估计 8.3 多个信号参量的同时估计 8.4 高斯色噪声情况下的估计简介 本章小结 习题八 参考文献 第9章 波形估计 9.1 概述 9.2 维纳滤波 9.3 平稳序列的维纳预测器 9.4 标量卡尔曼滤波 9.5 标量卡尔曼预测 9.6 矢量信号模型和观测模型 9.7 矢量卡尔曼滤波 9.8 矢量卡尔曼预测 9.9 用于雷达跟踪的卡尔曼滤波算法 9.10 常增益滤波方法 本章小结 习题九 参考文献 附录A 随机信号分析概述 附录B 弗雷德霍姆积分方程的解 参考文献 |
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