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前言
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 假设检验的基本概念
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
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
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［7］
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
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
4.4 序列检测在雷达中的实际应用［13］
本章小结
习题四
第5章 非参量检测
5.1 概述［4］
5.2 非参量检测中常用的公式和性能指标［2］
5.3 非参量检测器原理
本章小结
习题五
第6章 稳健性（Robust）检测
6.1 概述
6.2 混合模型的Robust假设检测［2］、［9］、［10］
6.3 确知弱信号的渐近Robust检测（1）
本章小结
习题六
第7章 雷达中信号检测的过程
7.1 概述［12］、［13］
7.2 单样本检测概述［56］
7.3 多样本检测概述［3］
7.4 多脉冲积累［12］、［13］
7.5 两种实用的二进制检测器
7.6 恒虚警率检测处理
本章小结
习题七
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（2）
8.3 多个信号参量的同时估计的方法和性能
8.4 高斯色噪声情况下的估计简介（1）
本章小结（2）
习题八
第9章 波形估计
9.1 概述
9.2 连续随机过程的维纳滤波
9.3 离散随机过程的维纳滤波
9.4 平稳序列的维纳预测器
9.5 标量卡尔曼滤波
9.6 标量卡尔曼预测
9.7 矢量信号模型和观测模型
9.8 离散矢量卡尔曼滤波的信号模型
9.9 用于雷达跟踪的卡尔曼滤波算法简介
9.10 常增益滤波方法
本章小结
习题九
附录A 弗雷德霍姆积分方程的解
A.1 第一类弗雷德霍姆积分方程的形式解
A.2 有理核的第一类弗雷德霍姆的积分方程的解
A.3 有理核的第二类弗雷德霍姆积分方程的解
A.4 有理核的弗雷德霍姆齐次积分方程的解
附件B 习题解答［9］、［10］、［11］、［17］、［18］、［20］
参考文献
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