1.2信号检测与估计的必要性-信号统计处理研究室
信号检测与估计-课程简介-通信抗干扰技术国家级重点实验室剖析PPT课件
统计信号处理理论
.
工 程 应 用
8
课程信息：学习方法
提出问题 提炼为数学模型 问题的解决思路（idea） 解决思路方法推导、验证 解决方案的实现方法
.
实际应用需求
数 学 化
实际操作方法
9
学习方法
巩固随机过程基础 明确信号检测和估计的目的 掌握解决问题的思路 重视结论中得到的启示 结合专业的应用 仅仅靠课堂的学习，是不够的！，
Unknown
2. Target classification
parameters in 3. Digital Communication over slowly-
noise
fading channels
Random signals in noise
1. Digital communication over scatter link
由正交函数集（基函数集）张成的空间中的
一个点，所以也称为信号的空间表示。
如果信号还是时限的，则空间维数是有限 的。
矢量表示有广泛应用：如MIMO、
OFDM…
.
17
1.1、信号空间表示方法
模拟信号 x t 的近似表示
➢ 如果 x t 是带限于 0 , B ，根据采样定理，有
xt xii t
➢ 例5：雷达目标识别：导弹、战斗舰、轰 炸机； M=3
.
28
2、信号检测的概念
Known Signals in noise
1. Synchronous digital communication
2. Pattern recognition
统计信号检测
P H 0 ——信号不存在的概率 P H1 ——信号存在的概率
称 P Hi 为先验概率，因为它们是在 x t 进行统计检验之前已知了，所以称“先 验” 。由于我们所研究的问题只有两个假设，或为 H 0或为H1 ，二者必居其一，且 互不相容，它们组成一个完备的事件群，故：
P H0 P H1 1
(2-26)
式中条件概率 P x H i 称为 H i 的似然函数， l x 称为Hi的似然比，l0称为门限。
（以假设 H i 为条件的概率容易计算）
由上式可知，判决过程变为在不同假设条件下求似然函数的似然比，然后与 门限值相比，如果大于或等于门限值，则判决 H1 假设为真；否则，判决 H 0 假设 为真。 即 l x l0 时选择 H1 ，反之 l x l0 选 H 0 其检测系统结构形式：
这里隐含着本来是判 H1 的区间通常它的联合概率要大于判 H 0 的 即：
P H1，x P H 0，x
P H0 , x P x P H0 x P H1 , x P x P H1 x
其中 P H i x 称为后验概率，是条件概率。
P H 0 x 表示在得到 x 样本的条件下 H 0 为真的概率。
P H 1 x 表示在收到 x 样本的条件下 H1 为真的概率。所以最佳准则可在观测数
显然，一个合理的判决准则是： 观察结果 x 与哪一个假设同时存在的概率大， 就判断哪个假设是所需要的解答。
即 P H1，x P H 0，x , 选H1 P H1，x P H 0，x , 选H 0
(2-21)
因此判决的基本原则是：联合概率大的哪个假设为真。 其中 P Hi，x 是样本 x 和信号参量 H i 的联合概率 一般而言，信号检测中作出判断可能正确或错误。
信号检测与估计
信号检测与估计信号检测与估值理论是从 40 年代第二次世界大战中逐步形成和发展起来的。
整个40 年代是这个理论的初创和奠基时期。
在这期间，美国科学家维纳和苏联科学家柯尔莫格洛夫等作出了杰出的贡献。
他们将随机过程和数理统计的观点引入到通信和控制系统中来，揭示了信息传输和处理过程的统计本质，建立了最佳线性滤波理论，后人称之为维纳滤波理论。
这样，就把经典的统计判决理论和统计估值理论与通信工程紧密结合起来，为信号检测与估值理论奠定了基础。
信号检测:由于许多实际的通信和控制问题都具有二元的性质，可把收到的信号划分为1或0，所以信号检测问题主要就是根据收到的信号在两个假设之中选择其中一个假设的问题。
为了形成最优推断程序，应假定每个正确的或错误的推断代表接收端观察者的得益或损失，称为损失函数。
常用的信号检测方法有参数检测法、非参数检测法、鲁棒检测法和自适应检测法等。
信号估计:在通信和控制中常常需要利用受干扰的发送信号序列来尽可能精确地估计该发送信号的某些参量值。
信号估计问题主要是求最优估计算子，即设计一个能处理各种观察数据而产生最优估计的滤波器。
滤波器的期望输出就是信号的估值，它可以是信号本身，也可以是信号的延迟或导前，这就是滤波、平滑和预测问题。
通常把信号估计分为两大类，有条件的和无条件的。
无条件估计算子不需要利用发送信号先验概率的知识，即认为先验概率密度分布是均匀的。
条件估计算子则需要利用发送信号的概率密度分布的知识。
评价信号估计的准则最常用的是均方误差最小准则。
信号检测与估值理论是现代信息理论的一个重要分支，是以率论与数理统计为工具，综合系统理论与通信工程的一门学科。
它为通信、雷达、声纳、自动控制等技术领域提供理论基础。
此外，它在统计识模、射电天文学、雷达天文学、地震学、生物物理学以及医学等领域里，也获得了广泛的应用。
我们知道，在信息的传输与交换过程中，都是通过信号这一物理实体来实现的。
信号是信息的载荷者、传送者。
信号检测与参数估计
信号检测与参数估计信号检测是指通过对接收到的信号进行处理和分析，判断信号中是否存在目标信号。
在通信领域中，我们常常需要解调和检测接收到的信号，从而判断是否接收到了正确的信号。
例如，在无线电通信中，接收到的信号可能受到噪声、多径衰落等干扰，因此需要利用信号检测技术来判断是否接收到了正确的信号。
信号检测的基本原理是利用统计假设检验的方法，通过对接收到的信号进行假设检验，从而得到信号存在的概率。
常见的信号检测方法有最小二乘法、极大似然估计法等。
其中，最小二乘法是一种经典的参数估计方法，通过求解最小化误差平方和的优化问题，得到信号的最优估计值。
而极大似然估计法是一种通过最大化似然函数来估计信号参数的方法，该方法在统计学中具有重要的地位。
参数估计是指通过对接收到的信号进行处理和分析，估计信号中的参数。
在通信领域中，我们经常需要估计信号的频率、幅度、相位等参数，以实现信号的解调和检测。
例如，在无线电通信中，接收到的信号可能经过多径传播导致信号衰落，并且信号频率可能发生偏移，因此需要通过参数估计技术对信号的频率和衰落程度进行估计。
参数估计的基本原理是利用统计学的方法，通过对接收到的信号进行概率密度函数的估计，从而得到信号的参数估计值。
常见的参数估计方法有最小二乘法、极大似然估计法等。
其中，最小二乘法是一种经典的参数估计方法，通过求解最小化误差平方和的优化问题，得到信号的最优估计值。
而极大似然估计法是一种通过最大化似然函数来估计信号参数的方法，该方法在统计学中具有重要的地位。
在实际应用中，信号检测和参数估计在通信、雷达、生物医学等领域都具有重要的应用。
例如，在无线通信中，通过信号检测技术可以判断接收到的信号是否是所需的信号，从而实现正确的信号解调和检测。
在雷达系统中，通过参数估计技术可以估计目标的距离、速度等参数，从而实现目标的跟踪和定位。
在生物医学中，通过信号检测和参数估计技术可以对生物信号进行处理和分析，从而实现疾病的诊断和监测。
信号检测与估计知识点
信号检测与估计知识点一、知识概述《信号检测与估计知识点》①基本定义：信号检测与估计呢，简单说就是从一堆有干扰的数据里找到真正的信号，还得把这个信号的一些特征估摸出来。
就好比在很嘈杂的菜市场找朋友的声音（信号），还得判断朋友声音的大小之类的特征（估计）。
②重要程度：在通信、雷达、图像处理这些学科里超级重要。
就拿雷达来说，如果不能准确检测和估计信号，那根本就不知道飞机在哪呢，整个防空系统都得乱套。
③前置知识：得先知道概率论、随机过程这些基础知识。
不然，信号检测与估计里那些关于概率、随机变量啥的根本理解不了。
④应用价值：在通信领域，可以提升信号传输准确性；在医学上，检测病人的生理信号，像心电图啥的，估计其参数有助于诊断病情；在工业自动化里，对检测到的信号进行估计，能更好控制生产流程。
二、知识体系①知识图谱：信号检测与估计在信号处理这个大的学科里面是很核心的部分，就像心脏在人体里的位置一样重要。
②关联知识：和信号处理里的滤波、调制解调关系密切。
比如说滤波后的信号可能才更有利于检测和估计，而检测估计的结果可以反馈给调制解调改变参数。
③重难点分析：- 掌握难度：这个知识点有点难，难点在于要同时考虑到噪声和信号的混合情况，还得建立合适的模型。
按我的经验，很多时候分不清哪些是噪声干扰带来的变化，哪些是信号本身的特征。
- 关键点：把握好概率统计的方法，准确地建立信号模型是关键。
④考点分析：- 在考试中很重要，如果是在电子通信等相关专业的考试里，经常考。
- 考查方式可能是给一些含噪声的信号数据，让你进行检测和估计参数，也可能是叫你设计一个简单的信号检测方案。
三、详细讲解【理论概念类】①概念辨析：- 信号检测就是判断信号是否存在。
咱们看谍战片里的电台接收情报，接收员得判断接收到的微弱声音（可能包含信号和噪声）里是不是有真正要接收的情报信号，这就是信号检测。
- 信号估计是对信号的各种参数，像幅度、相位等进行估计。
好比知道有信号了，还得估摸这个信号是多强、频率是多少之类的。
信号检测论的内容和意义
信号检测论的内容和意义1.引言1.1 概述引言部分的内容可以按照以下方式编写：概述：信号检测论是信号处理领域中的一个重要分支，主要研究如何判断和检测来自于复杂背景噪声中的信号。
在现实世界中，我们经常需要从噪声环境中提取出有用的信号，比如在无线通信中识别传输的信号、在雷达系统中探测目标、在卫星通信中接收地面站的信号等等。
信号检测论的研究内容和方法，为解决这些实际问题提供了有效的理论支持。
在具体的研究中，信号检测论主要关注两个重要问题：信号检测和估计。
信号检测是指在已知噪声统计特性的前提下，基于观测数据来判断是否存在感兴趣的信号。
而信号估计则是在已知噪声统计特性和信号存在的前提下，利用观测数据来对信号进行估计和分析。
这两个问题的解决对于提高信号的探测和鉴别能力以及准确性具有重要意义。
信号检测论的研究内容包括确定性信号检测和随机信号检测。
确定性信号检测主要研究如何从复杂噪声背景中检测出给定的确定性信号，而随机信号检测则研究如何从噪声背景中检测出具有一定概率分布的信号。
无论是确定性信号检测还是随机信号检测，都需要基于概率论和数理统计的方法来建立相应的数学模型和理论框架。
信号检测论在实际应用中有着广泛的应用领域，包括无线通信、雷达系统、卫星通信、医学图像处理等。
在无线通信中，信号检测论可以用来判断信道中是否存在其他用户的信号干扰，从而进行信号的多用户检测和干扰消除。
在雷达系统中，信号检测论可以用来对目标进行识别和追踪，从而实现精确的目标检测和定位。
在医学图像处理中，信号检测论可以用来提取医学图像中的重要特征，从而帮助医生进行疾病诊断和治疗。
综上所述，信号检测论的研究内容和方法对于提高信号的检测和估计能力具有重要意义。
通过建立数学模型和理论框架，信号检测论为解决实际问题提供了有效的工具和方法。
未来的发展方向将集中在改进信号检测和估计的准确性和鲁棒性，以应对日益复杂和多样化的噪声环境。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：在本文中，将按照以下结构来阐述信号检测论的内容和意义。
信号检测与估计
电气与电子工程系学号:_________姓名:_________信号检测与估计的实际应用摘要：信号检测与估计理论是现代信息理论的一个重要分支，是以概率论与数理统计为工具，综合系统理论与通信工程的一门学科。
主要研究在信号、噪声和干扰三者共存条件下，如何正确发现、辨别和估计信号参数。
信号的检测与估计技术的应用也越来越受到人们的关注。
在实际应用中我们经常需要这方面的知识例如：雷达、通信、声呐、自动控制、模式识别、天气预报、系统识别等技术领域。
并在统计识别，射电天文学，雷达天文学，地震学，生物物理学以及医学信号处理等领域获得了广泛应用。
这些问题涉及多个学科，多领域知识，所以它是科学领域关注的问题。
近年来已经开展了大量相关的研究课题。
本论文就是主要针对雷达信号检测和估计的问题加以展开的。
关键词：雷达系统，自动称重信号的检测与估计，信号估计，信号检测。
1，起源和发展信号检测与估计理论是从20世纪40年代第二次世界大战中由于战争对雷达与声呐技术的需求逐步形成与发展起来的。
在整个20世纪40年代，美国科学家维纳和前苏联科学家将随机过程及数理统计的观点引入通信和控制系统，揭示了信息传输和处理的统计本质，建立了最佳线型滤波器理论，即维纳滤波理论。
同时，在雷达技术的推动下，诺斯于1943年提出了以输出最大信噪比为准则的匹配滤波器理论。
1946年，卡切尼科夫发表了《潜在抗干扰性理论》，用概率论方法研究了信号检测问题，提出了错误判决概率为最小的理想接收机理论，证明了理想接收机应在接收端重现出后验概率最大的信号，即将最大后验概率准则作为一个最佳准则。
在整个20世纪50年代，信号检测与估计理论发展迅速。
1953年密德尔顿等人用贝叶斯准则来处理最佳接受问题，使各种准则统一到了风险理论，这就将统计假设检验和统计推断理论等数理统计方法用于信号检测，建立了统计检测理论。
20世纪60年代多部有关信号检测与估计理论的专著问世，范特里斯陆续完成了三部巨作，使信号检测与估计理论趋于成熟。
信号检测与估计课程设计
信号检测与估计课程设计背景介绍随着科技的不断发展，信号处理技术在许多领域得到了广泛应用。
信号处理技术的一个重要分支就是信号检测与估计。
在通信、雷达、生物医学工程等领域，信号检测与估计是非常重要的技术。
信号检测是指根据信号的特征判断是否存在该信号。
在信号处理上，常用的方法是利用信噪比来进行判断，当信噪比等于或大于某一临界值时，判断该信号存在。
信号估计是指对信号的未知参数进行估计。
在研究信道接收等方面时，对于未知信号的估计是非常重要的。
众所周知，一个正常的通信信道，其传输过程中，会产生多种非理想的因素，例如噪声、多径效应、同步错误、天线误差等等。
这些因素都会对接收到的信号产生影响，从而导致信号参数的不确定性。
信号估计的任务就是针对这些因素，估计出信号的参数，从而提高接收能力和通信质量。
课程设计目标本次信号检测与估计课程设计的目标，是通过实践操作，让学生更加深入地了解信号检测与估计的原理和方法。
同时，本课程设计也提供了一些常用的信号处理工具，以便学生能够更加高效地完成这个任务。
课程设计内容本次课程设计分为四个部分：信号生成、加噪、检测与估计。
具体内容如下：步骤一：信号生成首先我们需要生成一个或多个信号样本，以便进行后续的检测与估计。
我们可以使用 MatLab 中的“randn”函数来生成一定长度的高斯白噪声信号。
或者我们也可以生成一些正弦波、方波等不同形态的信号，以便后续的检测和估计任务。
步骤二：信号加噪接着，我们需要在生成的信号中添加噪声。
添加噪声可以用“awgn”函数来实现。
这个函数的作用是在原始信号上添加高斯白噪声。
这样做的目的是为了使信号更加接近实际通信环境中的情况，从而更能体现检测与估计的难度。
步骤三：信号检测现在，我们需要做的是通过上述生成和加噪的信号，完成信号检测的任务。
我们可以使用 MatLab 下的“welch”函数来估计信号的功率谱密度。
然后，利用估计的功率谱密度，实现对信号的检测。
信号检测与估计课程教学大纲
《信号检测与估计》课程教学大纲一、课程基本信息课程名称（中）：信号检测与估计课程名称（英）：Signal Detection and Estimation课程编号：××××××学时：48学时学分：2－3学分考核方式：闭卷笔试适用学科及专业：信息与通信工程、信号与信息处理、电子信息工程、通信工程、电子信息科学与技术、电子科学与技术适用对象：硕士、高年级本科生先修课程：概率论与数理统计，信号与系统，随机过程，数字信号处理二、课程的性质和任务本课程是“信息与通信工程”学科硕士研究生的重要基础课，是电子信息工程、通信工程、电子信息科学与技术等专业本科生的专业基础选修课。
本课程以信息传输系统为研究对象，主要研究随机信号统计处理的理论和方法，包括匹配滤波、信号检测及信号估计三个方面的内容。
它采用数理统计的方法，研究从噪声环境中检测出信号，并估计信号参量或信号波形的理论，是现代信息理论的一个重要分支，广泛应用于电子信息系统、自动控制、模式识别、射电天文学、气象学、地震学、生物医学工程及航空航天系统工程等领域。
三、课程的教学目的和要求通过本课程学习，使学生了解信号检测与估计的统计处理方法的特点，掌握信号检测与估计的基本概念、理论和方法，建立随机信号统计处理的观念和思维方法，提高用统计处理方法解决问题的能力，能对工程实际中应用的系统建立数学模型，并对数学模型进行统计求解，为今后的学习和工作打下良好基础。
四、教学内容及要求第一章绪论（1学时）教学内容：1.1 随机过程信号检测与估计的研究对象及应用1.2 信号检测与估计的内容及研究方法11.3 信号检测与估计课程与其他相关课程的关系1.4 内容编排和学习建议教学要求：深刻理解信号检测与估计的研究对象，了解信号检测与估计的应用，掌握信号检测与估计的基本概念、任务、内容及研究方法，熟悉信号检测与估计课程与其他相关课程的关系。
信号检测与估计研究
信号检测与估计研究信号检测与估计是一门研究如何在噪声和不确定性的环境中准确检测和估计信号参数的学科。
这门学科涉及到很多方面的知识，包括数学、统计学和工程学等。
在现代通信系统、雷达系统、生物医学领域以及金融分析等领域，信号检测与估计起着至关重要的作用。
信号检测与估计的目标是在观测到的数据中检测出存在的信号，并估计信号的参数。
在噪声和不确定性的环境中，这个过程是十分复杂的，需要采用合适的数学模型和算法来解决。
信号检测与估计的核心问题包括信号的检测、参数的估计和最优检测等。
信号检测是指在接收到的信号中判断是否存在感兴趣的信号成分。
在通信系统中，我们常常需要从接收到的信号中判断是否存在发送的信号。
在雷达系统中，我们需要从接收到的回波信号中判断是否存在目标。
而在生物医学领域中，我们常常需要从生理信号中判断是否存在特定的疾病现象。
信号检测的核心问题是如何准确地判断是否存在信号，并且如何在存在信号的情况下有效地提取出信号。
参数估计是指在已知信号存在的情况下，估计出信号的参数。
在通信系统中，我们常常需要估计出发送信号的幅度、相位和频率等参数。
在雷达系统中，我们需要估计出目标的距离、方位和速度等参数。
而在生物医学领域中，我们常常需要估计出生理信号的频率、振幅和相位等参数。
参数估计的核心问题是如何在噪声和不确定性的环境中准确地估计出信号的参数。
最优检测是指在信号检测问题中，如何设计最优的检测算法以达到最佳的检测性能。
最优检测的目标是使得检测器的错误概率最小。
最优检测的核心问题是如何在噪声和不确定性的环境中设计出最佳的检测规则，以使得检测器的错误概率最小。
信号检测与估计的研究涉及到了很多数学、统计学和工程学的知识。
在数学方面，我们需要掌握概率论、统计学、随机过程等知识，以建立信号的数学模型。
在统计学方面，我们需要研究估计方法，以估计出信号的参数。
在工程学方面，我们需要研究信号处理和检测算法，以实现信号的检测与估计。
总结起来，信号检测与估计是一门涉及到数学、统计学和工程学的学科，它在现代通信系统、雷达系统、生物医学领域以及金融分析等领域中起着至关重要的作用。
通信系统中的信号检测与估计算法
通信系统中的信号检测与估计算法随着通信技术的不断发展，信号检测与估计算法在通信系统中起着至关重要的作用。
这些算法主要用于判断信号的存在与否，并对信号的参数进行估计。
本文将介绍通信系统中常用的信号检测与估计算法，并对其原理及应用进行详细阐述。
一、背景介绍在通信系统中，信号检测与估计算法的目的是从接收到的噪声信号中准确地提取出所需要的信息信号。
通过信号检测与估计，可以实现数据传输的可靠性和高效性。
在实际应用中，常常会面临多径传播、干扰噪声等复杂的环境，因此提高信号检测与估计的准确性和鲁棒性对于通信系统的性能至关重要。
二、信号检测算法信号检测算法的目的是判断接收到的信号中是否存在所需要的信号。
常用的信号检测算法包括能量检测算法和相关检测算法。
1. 能量检测算法能量检测算法是一种常用的低复杂度信号检测算法。
其原理是计算接收信号的能量，并与事先设定的阈值进行比较。
当接收信号的能量超过阈值时，判断存在所需要的信号。
2. 相关检测算法相关检测算法是一种常用的高复杂度信号检测算法。
其原理是计算接收信号与已知信号的相关性，通过相关性的强弱来判断信号的存在与否。
常用的相关检测算法包括匹配滤波器算法和协方差检测算法。
三、信号估计算法信号估计算法的目的是对接收到的信号的参数进行准确估计。
常用的信号估计算法包括最大似然估计算法和最小均方误差估计算法。
1. 最大似然估计算法最大似然估计算法是一种常用的参数估计算法。
其原理是通过最大化接收信号与已知信号的似然函数来估计信号的参数。
最大似然估计算法可以达到渐进无偏的性质，并具有较好的统计性能。
2. 最小均方误差估计算法最小均方误差估计算法是一种常用的参数估计算法。
其原理是通过最小化接收信号与已知信号之间的均方误差来估计信号的参数。
最小均方误差估计算法能够减小估计误差，并具有较好的鲁棒性。
四、应用案例信号检测与估计算法在通信系统中有着广泛的应用。
以无线通信系统为例，可以利用信号检测与估计算法实现信道估计、载波同步、时钟同步等关键功能。
信号检测与估计简介
信号检测与估计简介
信号检测与估计是一种重要的信号处理技术，它在通信、雷达、生物医学、图像处理等领域中得到广泛应用。
本文将简要介绍信号检测与估计的基本概念、方法和应用。
信号检测是指在已知噪声统计特性的情况下，通过观测信号来判断信号是否存在的过程。
在信号检测中，我们通常需要确定一个阈值，当观测信号的功率超过该阈值时，我们认为信号存在。
这个阈值的选择对于信号检测的性能至关重要，通常需要根据具体应用场景进行优化。
信号估计是指在已知信号模型和噪声统计特性的情况下，通过观测信号来估计信号的参数。
在信号估计中，我们通常需要选择一个合适的估计方法，例如最小二乘法、最大似然估计等。
这些方法的选择也需要根据具体应用场景进行优化。
在实际应用中，信号检测与估计经常需要结合使用。
例如，在雷达信号处理中，我们需要检测目标的存在并估计其距离、速度等参数。
在生物医学信号处理中，我们需要检测心电图中的心跳信号并估计心率等参数。
在图像处理中，我们需要检测图像中的目标并估计其位置、大小等参数。
除了基本的信号检测与估计方法，还有许多高级技术可以用于提高性能。
例如，信号处理中的小波变换、自适应滤波等技术可以用于
降噪和特征提取。
机器学习中的神经网络、支持向量机等技术可以用于分类和回归问题。
这些技术的选择也需要根据具体应用场景进行优化。
信号检测与估计是一种重要的信号处理技术，它在许多领域中都有广泛应用。
在实际应用中，我们需要根据具体场景选择合适的方法和技术，以提高性能和效率。
《信号检测与估计》课程教学大纲
《信号检测与估计》课程教学大纲英文名称：Signal Detection and Estimation一、课程说明1．课程性质：学科基础课2．课程的目的和任务：通过本课程的学习，使学生掌握各类通信信号处理中常用的信号检测与估计理论的基础部分，其基本要素是运用数理统计的理论与方法，对统计的通信信号进行分析，如检测信号状态、估计信号参量、分析信号波形等。
3．适应专业：电子信息工程4．学时与学分：46学时，2.5学分5．先修课程：概率论、随机过程、信号与系统6．推荐教材或参考书目：《信号检测与估计》，景占荣主编，化学工业出版社，2004年9月7．主要教学方法与手段：课堂授课8．考核方式：考试采用闭卷形式。
作业、期中考试、期末考试成绩分别占总成绩的20%、30%和50%。
9．课外自学要求(包含作业要求)：二、教学基本要求和能力培养要求1．通过本课程的各个教学环节，达到以下基本要求：（1）掌握信号估值的基本模型；（2）熟练掌握贝叶斯估值理论与方法；（3）掌握极大极小估值及最大似然估值的基本概念和使用方法；（4）了解多参量信号估值的基本概念。
2．通过学习本课程，应具备以下能力：（1）能够正确理解信号检测与估计的基本理论与技术；（2）能够掌握对随机信号的分析和处理；（3）了解该领域的相关新理论、新技术。
三、课程教学内容（各章、节基本内容，用※标注为选学内容）第1部分随机信号分析1 随机信号处理基础1.1 信号处理概述1.2 随机变量与特征函数1.3 信号处理新方法简介2 随机信号分析2.1 随机过程重点2.2 随机信号通过线性系统重点 2.3 随机过程通过非线性系统重点2.4 随机信号的高阶谱第2部分信号检测3 信号检测的基本理论3.1 引言3.2 假设检测的基本概念重点3.3 判决堆则3.4 假设检验的性能——接收机的工作特性3.5 M择一假设检验3.6 序列检测-瓦尔德检验4 确知信号的检测4.1 引言4.2 匹配滤波器重点4.3 卡享南-洛维展开难点 4.4 高斯白噪声中信号的检测5 随机参量信号的检测5.1 复合假设检验5.2 随机相位信号的非相参检验5.3 最优接收机的构成5.4 随收机的工作特性重点5.5 随机相位和振幅信号的检测重点5.6 随机频率信号的检测重点5.7 随机到达时间信号的检测重点5.8 随机频率和随机到达时间信号的检测难点5.9 相参检测与非相参检测的比较第3部分信号估计10 估计的基本理论——参数估计10.1 引言难点10.2 随机参数的贝叶斯估计重点 10.3 最大似然估计10.4 估计量的性质难点10.5 多个参数的同时估计10.6 伪贝叶斯估计重点10.7 线性均方估计重点10.8 最小二乘估计11 信号波形估计11.1 引言重点11.2 平稳过程的估计——维纳滤波 11.3 离散时间系统的数学模型11.4 离散线性系统的数学模型11.5 正交投影难点 11.6 卡尔曼滤波方程难点 11.7 信号为标量时的卡尔曼滤波12 功率谱估计12.1 引言重点12.2 经典谱估计方法12.3 谱估计的参数化模型12.4 自回归模型方法12.5 白噪声中正弦波频率四、教学学时分配。
信号检测与估计课程介绍与教学大纲
《信号检测与估计》课程简介课程内容：信号检测与估计是现代信息理论的重要组成部分，是以概率论与数理统计为工具，以受噪信号处理为对象，以提取信息为目标，综合系统理论与通信工程的一门学科。
在通信、雷达、声纳、自动控制、地震勘探、生物医学信号处理等领域得到广泛应用。
课程的内容包括随机信号分析及其统计描述，介绍了经典检测、确知信号检测、随机参量信号检测、多重信号检测、以及序贯检测等基本检测理论和方法。
Brief IntroductionCourse Description:Signal detection and estimation of modern information theory, an important part, based on probability theory and mathematical statistics as a tool to the object by the noise signal processing to extract information as the goal, integrated system theory and communication engineering in a discipline. In communications, radar, sonar, automatic control, seismic exploration, biomedical signal processing and other fields are widely used.The course includes random signal analysis and statistical description, describes the classic test to ascertain signal detection, parameter random signal detection, multiple signal detection, as well as the basic test of sequential testing theory and methods.《信号检测与估计》课程教学大纲一、教学内容第一章绪论（1学时）第二章随机信号及其统计描述（3学时）2.1 随机过程2.4 高斯噪声与白噪声教学难点：随机过程的基本概念及其性质。
信号检测与估计理论
信号检测与估计理论
现代信号处理是一门涉及到研究信号及其处理的众多领域的复杂学科，它将信号检测
理论应用于数据的采集、分析和编码，以实现更高的信号保真和传输效率。
信号检测理论
是指以信号检测及其具体实现方法为内容的理论，是一门研究信号以及信号检测算法应用
于实践中新信号几率和信号模型、信号处理系统设计、系统评价指标和系统优化等问题的
理论。
信号检测理论包括信号检测和信号估计两个主要研究领域。
信号检测即在信号实际存
在且满足特定条件的情况下，将其从噪声中识别出来的技术。
信号检测的理论基础是概率
理论，研究的内容一般包括判决准则的设计、概率传输理论、灵敏度指标的计算、检测误
差最优化等。
信号估计是从检测信号中恢复信号参数值和状态信息的技术，它是根据信号
的内容和自身特性进行分析，重构信号形式，从而恢复和克服噪声干扰，最终使信号达到
某种需求尺度以达到预先设定的信号识别、显示、记录等目标。
信号检测和估计是现代信号处理理论的重要基础，应用于实际工程中，检测的精确性
和准确性，或估计的准确性，对信号处理结果的质量也是至关重要的。
因此，信号检测估
计理论的研究，涉及到信号检测的实现方法、检测决策的准则，以实现信号的恢复、显示、记录等操作，及信号估计指标计算、估计误差最优化等内容，是提高实际工程研究质量和
信号处理效率、增强应用竞争力的重要实现方式。
信号检测与估计的前沿,热点问题
信号检测与估计的前沿,热点问题在现代通信系统中，信号检测与估计是一个重要的研究领域。
它涉及到从接收到的信号中提取有用信息的过程，以便进行信号解码和估计。
这一领域中的研究人员和工程师致力于开发新的算法和技术，以提高信号检测与估计的准确性和效率。
一个热点问题是如何在复杂的信道环境下进行信号检测与估计。
在现实世界中，信号往往会经历多径传播、噪声干扰和混叠等问题。
为了有效地解决这些问题，研究人员开发了一系列自适应算法和技术，如最小均方误差（MMSE）检测、贝叶斯检测和卡尔曼滤波等。
这些算法和技术能够通过对信号的统计特性进行建模和估计，从而提高信号的检测和估计性能。
另一个热点问题是如何在大规模多输入多输出（MIMO）系统中进行信号检测与估计。
MIMO系统通过利用多个天线进行数据传输和接收，可以显著提高信号的容量和传输速率。
然而，由于系统复杂性的增加，信号检测与估计变得更加困难。
为了解决这个问题，研究人员提出了一系列高效的检测和估计算法，如线性检测、迭代检测和基于机器学习的检测等。
这些算法能够充分利用MIMO系统的结构特点，从而提高信号的检测和估计性能。
此外，随着深度学习技术的快速发展，研究人员开始探索将其应用于信号检测与估计中。
深度学习通过构建深层神经网络来学习信号的特征表示和模式，从而实现高效的信号检测和估计。
目前，研究人员已经提出了一系列基于深度学习的信号检测与估计算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
这些算法在某些应用场景中取得了显著的性能提升，为信号检测与估计提供了新的思路和方法。
综上所述，信号检测与估计是一个充满挑战和潜力的前沿研究领域。
随着通信系统的不断发展和进步，信号检测与估计的研究将继续面临新的问题和挑战。
通过不断探索和创新，我们有望进一步提高信号检测与估计的准确性和效率，为现代通信系统的发展做出更大的贡献。
信号估值与检测
信号估值与检测一、信号检测与估值理论的研究对象信号检测与估值理论是现代信息理论的一个重要分支，是以率论与数理统计为工具，综合系统理论与通信工程的一门学科。
它为通信、雷达、声纳、自动控制等技术领域提供理论基础。
此外，它在统计识模、射电天文学、雷达天文学、地震学、生物物理学以及医学等领域里，也获得了广泛的应用。
众所同知，通信、雷达、自动控制系统等都是当代重要的信息传输和处理系统，对它们的性能要求，总的说来有两个方面。
一是要求系统能高效率地传输信息，这就是系统的有效性；二是要求系统能可靠地传输信息，这就是系统的可靠性或抗干扰性。
使系统信息传输可靠性降低的主要原因有：1．不可避免的外部干扰和内部噪声的影响；2．传输过程中携带信息的有用信号的畸变。
二．信号检测与估值理论发展的简略回顾信号检测与估值理论是从40 年代第二次世界大战中逐步形成和发展起来的。
整个40 年代是这个理论的初创和奠基时期。
在这期间，美国科学家维纳(N．Wiener)和苏联科学家柯尔莫格洛夫(A．H．Ｋ)等作出了杰出的贡献。
他们将随机过程和数理统计的观点引入到通信①和控制系统中来，揭示了信息传输和处理过程的统计本质，建立了最佳线性滤波理论，后人称之为维纳滤波理论。
这样，就把经典的统计判决理论和统计估值理论与通信工程紧密结合起来，为信号检测与估值理论奠定了基础。
对于当时的传统观念来说，维纳滤波理论的创立是一次冲击和突破。
因此，在20 和30 年代，人们在研究信息传输系统的可靠性问题时，总是习惯于把信号看成是一个确定性的过程（周期过程或瞬态过程），因而具有很大的局限性。
第一章贝叶斯准则（Bayes Criterion）：在假设Hj的先验概率P(Hj)已知，各种判决代价因子cij给定的情况下，使平均代价C最小的准则。
根据贝叶斯准则得到似然比检验，将似然比函数（转移概率密度函数之比）λ(x)与最佳似然比门限η（由先验概率和判决代价因子确定）比较来判决哪种假设成立。
谈谈信号检测与估计的前沿、热点
谈谈信号检测与估计的前沿、热点信号检测与估计是信号处理领域中的重要研究方向，其前沿和热点包括以下几个方面：1. 多传感器数据融合：随着传感器技术的发展，我们可以获取到来自不同传感器的多种类型的数据。
多传感器数据融合旨在将这些数据整合起来，以提高信号检测与估计的准确性和鲁棒性。
研究人员致力于开发新的融合算法和方法，以解决多传感器数据之间的时序、空间和特征信息的融合问题。
2. 基于深度学习的信号检测与估计：深度学习在图像和语音处理领域取得了显著的成功，而在信号检测与估计中也逐渐引起了研究人员的关注。
利用深度学习算法，可以对信号进行自动特征学习和分类。
研究人员致力于开发新的深度学习模型和算法，以提高信号检测与估计的性能和泛化能力。
3. 非线性信号检测与估计：传统的信号检测与估计方法通常基于线性模型，而实际应用中往往存在非线性的情况。
因此，研究人员致力于开发针对非线性信号的检测与估计方法。
这些方法包括非线性滤波、非线性优化和非线性模型估计等，能够更准确地处理非线性信号。
4. 稀疏信号检测与估计：稀疏信号是指信号在某个特定的表示域中具有很少的非零元素。
在信号处理中，稀疏性被广泛应用于信号压缩、信号复原和信号检测等领域。
研究人员致力于开发基于稀疏表示的信号检测和估计算法，以提高信号的恢复和准确性。
5. 高维信号检测与估计：随着大数据时代的到来，我们面临着越来越高维的信号处理问题。
高维信号处理涉及到对大规模和高维数据的建模、分析和估计。
研究人员致力于开发适用于高维信号的新算法和方法，以应对高维数据处理中的挑战。
总之，信号检测与估计的前沿和热点研究主要涉及多传感器数据融合、基于深度学习的方法、非线性信号处理、稀疏信号处理和高维信号处理等方面，这些研究将进一步推动信号处理领域的发展。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
机载有源相控阵雷达
预警机
水下被动声纳测试系统
水下主动声纳探测系统原理
探 头
地面声纳探测直升机
HELRAS DS-100 直升机远程主动声纳
3 信号检测与估计的应用领域
3.2 通信、侦测
通 讯 基 站
手机定位
3 信号检测与估计的应用领域
3.3 控制
自 动 驾 驶 汽 车
3 信号检测与估计的应用领域
佳准则统一于风险理论准则。
2 信号检测与估计的发展简史
2.5 卡尔曼滤波
卡尔曼
将状态变量引入到滤波中 用状态空间模型替代自相关函 数，形成递推滤波算法。
2 信号检测与估计的发展简史
2.6 非参量检测与估计 Frank Wilcoxon
1945年，他发表文章提出了2个
新的统计检测方法：Wilcoxon signedrank test 和 Wilcoxon rank-sum test （秩检测器）
1.1 信号检测与估计的学科地位
现代信息理论的学科分支 研究专题 应用广泛： 雷达、声纳、 通信、侦测、 控制、 医疗、公共安全、 气象预报、地震预报 经济分析 ……
1.2 信号检测与估计的必要性
举例：雷达系统
雷达检测目标原理
发射脉冲
回波
t
噪声
tr
tr
t
面临的问题：脉冲波形的畸变、内部噪声、外界干扰： 影响目标信息接收的可靠性，判断目标存在变得困难了!
•ห้องสมุดไป่ตู้
考核： 作业：20% 课程论文：10% 考试：70%
1.4 信号检测与估计的基本内容
假设检验理论 统计估计理论
波形估计理论
非参检测与估计理论 稳健检测与估计理论 非线性检测与估计理论 分布式检测理论
2 信号检测与估计的发展简史
2.1 维纳滤波器 维纳、柯尔莫格洛夫
他们将随机过程和数理统
计的观点引入到通信和控制系 统中来，揭示了信息传输和处 理过程的统计本质，创建了最 佳线性滤波理论。
4.2 序贯检测与估计 4.3 非参量检测与稳健检测 4.4 卡尔曼滤波 4.5 阵列信号处理
4.6 分布式检测
其它事项
• • 助教：黄世亮、贾翔宇 教材：统计信号处理
• 参考书：
Steven M. Kay Fundamental of statistical signal processing, Detection theory, Estimation theory
2 信号检测与估计的发展简史
2.3 理想接收机 1946年，卡切尼科夫发表了著作 《潜在抗干扰性理论》，提出了错误 判决概率为最小的理想接收机理论， 证明了理想接收机应在其接收端重现
出后验概率为最大的信号，即将最大
后验概率准则作为一个最佳准则。
2 信号检测与估计的发展简史
2.4 贝叶斯最小风险准则 密德尔顿(D．Middleton)等 用贝叶斯准则(最小风险准则)来 处理最佳接收问题，并使各种最
3.4 医疗
心 电 图
脑电图设备与脑电波形
3 信号检测与估计的应用领域
3.5 公共安全
人 脸 识 别 系 统
指纹认证流程图
3 信号检测与估计的应用领域
3.6 气象
3.7 地震
地 震 波 形
3 信号检测与估计的应用领域
3.8 经济分析
股 市 行 情
4 信号检测与估计课程的主要讲授内容
4.1 经典检测与估计理论
信号检测与估计的基本任务：
针对包含干扰和噪声的接收信号，研究如何最有
效地辨识有用信号的存在与否、以及估计出未知的信 号参数甚至信号波形的理论和方法。
本质上讲，利用有用信号与干扰噪声的统计特性
差异，尽可能地抑制干扰和噪声，从而有效地提取有
用信号的信息。
1.3 信号检测与估计的课程基础
概率论与随机过程 线性代数与矩阵理论 信号与系统
硕士研究生课程
信号检测与估计
叶中付 徐旭 2017.9-2018.1
绪论
1 信号检测与估计的研究对象 2 信号检测与估计的发展简史 3 信号检测与估计的应用领域
4 信号检测与估计课程的主要讲授内容
1 信号检测与估计的研究对象
1.1 信号检测与估计的学科地位 1.2 信号检测与估计的必要性 1.3 信号检测与估计的课程基础 1.4 信号检测与估计的基本内容
2 信号检测与估计的发展简史
2.7 稳健检测与估计 Peter Huber 1960年代, 他提出了稳健检测方法、M估计理论。
2 信号检测与估计的发展简史
2.8 非线性检测与估计
未来的发展方向
2.9 分布式检测与估计 未来的发展方向
3 信号检测与估计的应用领域
3.1 雷达、声纳
机械雷达
美国“铺路爪”相控阵雷 达
2 信号检测与估计的发展简史
2.2 匹配滤波器 诺斯
基于最大输出信噪比准则，
推导出在白噪声中检测已知信号 波形的匹配滤波器结构。
他成为了1998年的 the IEEE
Information Society’s Golden Jubilee Awards for Technological
Innovation 的获奖人之一。