检测估值与调制理论(英文版)/通信与信息科学教育丛书

图书标准信息

• 作者 [美]范特里斯 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2003-01
• 版次 1
• ISBN 9787505383838
• 定价 59.00元
• 装帧 平装
• 开本 其他
• 纸张 胶版纸
• 页数 697页

【内容简介】

本书是一本非常经典的详细介绍检测、估值与调制理论的教学参考书，在美国自1968年首次出版以来，已重印28次。主要内容包括随机过程的表示、检测与估值的分类、信号检测、信号参数的估计、连续波形的估计、线性估计和线性调制理论等。

  本书可用做通信与电子、信息与信号处理等专业的高年级本科生、研究生教学参考书。

【目录】

1 Introduction

　1.1 Topical Outline

　1.2 Possible Approaches

　1.3 Organization

2 Classical Detection and Estimation Theory

　2.1 Introduction

　2.2 Simple Binary Hypothesis Tests

　　Decision Criteria.Performance:Receiver Operating Characteristic

　2.3 M Hypotheses

　2.4 Estimation Theory

　　Random Parameters:

BayesEstimation.Real(Nonrandom)Parameter Estimation.Multiple Parameter Estimation.Summary of Estimation Theory.

　2.5 Composite Hypotheses

　2.6 The General Gaussian Problem

　　Equal Covariance Matrices.Equal Mean Vectors.Summary.

　2.7 Performance Bounds and Approximations

　2.8 Summary

　2.9 Problems

　Referecnces

3 Representations of Random Processes

　3.1 Introduction

　3.2 Deterministic Functions:Orthogonal Representations

　3.3 Random Process Characterization

Random Processes:Conventional Characterizations.Series Representation of Sample Functions of Random Processes.Gaussian Processes.

　3.4 Homogeneous Integral Equations and Eigenfunctions

　　Rational Spectra.Bandlimited Spectra.Nonstationary Processes.White Noise Processes.The Optimum Linear Filler.Properties of Eigenfunctions and Eigenvalues.

　3.5 Periodic Processes

　3.6 Infinite Time Interval:Spectral Decomposition

　　Spectral Decomposition.An Application of Spectral Decomposition:MAP Estimation of a Gaussian Process.

　3.7 Vector Random Processes

　3.8 Summary

　3.9 Problems

　Referecnces

4 Detection of Signals-Estimation of Signal Parameters

　4.1 Introduction

　　Models.Format.

　4.2 Detection and Estimation in White Gaussian Noise

　　Detection of Signals in Additive White Gaussian Noise.Linear Estimation.Nonlinear Estimation.Summary:Known Signals in White Gaussian Noise

　4.3 Detection and Estimation in Nonwhite Gaussian Noise

　　“Whitening”Approach.A Direct Derivation Using the Karhunen-Loeve Expansion.A Direct Derivation Using the Suffcient Statistic.Detection Performance.Estimation.Solution Techniques for Integral Equations.Sensitivity.Known Linear Channels

　4.4 Signals with Unwanted Parameters:The Composite Hypothesis Problem

　　Random Phase angles.Random Amplitude and Phase.

　4.5 Multiple Channels

　　Formulation.Application.

　4.6 Multiple Parameter Estimation

　　Additive White Gaussian Noise Channel.Extensions.

　4.7 Summary and Omissions

　　Summary.Topics Omitted.

　4.8 Problems

　Referecnces

5 Estimation of Continuous Waveforms

　5.1 Introduction

　5.2 Derivation of Estimator Equations

　　No-Memory Modulation Systems.Modulation Systems with Memory.

　5.3 A Lower Bound on the Mean-Square Estimation Error

　5.4 Multidimensional Waveform Estimation

　　Examples of Multidimensional Problems.Problem Formulation.Derivation of Estimator Equations.Lower Bound on the Error Matrix.Colored Noise Estimation.

　5.5 Nonrandom Waveform Estimation

　5.6 Summary

　5.7 Problems

　Referecnces

6 Linear Estimation

　6.1 Properties of Optimum Processors

　6.2 Realizable Linear Filters:Stationary 　　Processes,Infinite Past:Wiener Filters

solution of Wiener-Hopf Equation.Errors in Optimum Systems.Unrealizable Filters.Closed-Form Error Expressions.Optimum Feedback Systems.Comments.

　6.3 Kalman-Bucy Filters

　　Differential Equation Representation of Linear Systems and Random Process Generation.Derivation of Estimator Equations.Applications.Generalizations.

　6.4 Linear Modulation:Communications Context

　　DSB-AM:Realizable Demodulation.DSB-AM:Demodulation with delay.Amplitude Modulation:Generalized Carriers.Amplitude Modulation:Single-Sideband Suppressed-Carrier.

　6.5 The Fundamental Role of the Optimum Linear Filter

　6.6 Comments

　6.7 Problems

　Referecnces

7 Discussion

　7.1 Summary

　7.2 Preview of Part II

　7.3 Unexplored Issues

　References

Appendix:A Typical Course Outline

Glossary

Author Index

Subject Index