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丛书编委会

前言

符号含义

缩略词及其全称

第1章　绪论

1.1　感知信息论的研究背景

1.2　感知信息论的研究问题

1.3　信息论在雷达感知领域的前期研究工作

1.3.1　距离互信息

1.3.2　以互信息和相对熵为测度的雷达波形设计

1.3.3　信息论在雷达信号处理领域的应用

1.4　感知信息论的原创性贡献

1.4.1　感知信息论的原创性概念

1.4.2　感知信息论的原创方法

1.4.3　感知信息论证明的主要定理

1.4.4　感知信息论的应用价值

第2章　香农信息论基础

2.1　矩阵代数基础

2.1.1　特征与特征矢量

2.1.2　矩阵的奇异值分解

2.1.3　Hermitian矩阵

2.1.4　Kronecker积

2.1.5　矩阵求逆

2.2　离散信源的熵

2.3　条件熵与联合熵

2.3.1　条件熵

2.3.2　联合熵

2.3.3　各类熵的关系

2.4　互信息

2.4.1　互信息的定义

2.4.2　互信息的性质

2.4.3　条件互信息

2.4.4　信息散度

2.4.5　平均互信息

2.4.6　多变量的互信息

2.4.7　平均条件互信息

2.5　连续随机变量

2.5.1　连续信源的熵与平均互信息

2.5.2　几种特殊分布信源的熵

2.5.3　限平均功率最大熵定理

2.5.4　熵功率

2.6　信道及其容量

2.6.1　信道模型

2.6.2　信道分类

2.6.3　连续信道分类

2.6.4　加性噪声信道及其容量

2.6.5　加性高斯信道及其容量

2.6.6　多维无记忆加性高斯信道

2.6.7　限频限功率高斯信道容量与香农信道容量公式

2.6.8　香农信道编码定理

2.6.9　MIMO信道及其容量

第3章　感知信息论的理论框架

3.1　雷达信号处理基础

3.1.1　雷达感知系统的基本功能

3.1.2　多天线脉冲雷达与常规波束形成

3.1.3　多普勒频移

3.1.4　匹配滤波器

3.1.5　模糊函数

3.1.6　雷达发射信号及主要参数

3.1.7　雷达目标散射的统计模型

3.1.8　雷达目标检测

3.2　贝叶斯估计理论

3.2.1　贝叶斯公式的密度函数形式

3.2.2　贝叶斯估计和误差

3.2.3　先验分布的确定

3.2.4　似然原理

3.2.5　无信息先验

3.3　感知信息的定量

3.3.1　雷达目标感知系统模型

3.3.2　感知信息的概念及其定量

3.4　感知信息的意义

3.4.1　均方误差的使用不当

3.4.2　微分熵的单位

3.4.3　感知信息与熵误差

3.5　最优感知问题

3.5.1　常用的检测和估计方法

3.5.2　经验信息与感知精度

3.5.3　感知定理概要

第4章　参数估计与空间信息

4.1　雷达感知系统模型

4.2　雷达感知的等效通信系统模型

4.3　空间信息

4.3.1　雷达感知信道模型

4.3.2　雷达感知信源模型

4.3.3　联合距离-散射信息的定义

4.4　恒模散射目标的时延估计

4.4.1　测距信道模型

4.4.2　时延的后验分布与最大后验估计

4.4.3　第一类测距分布

4.4.4　距离信息的计算

4.4.5　距离信息的上界

4.5　抽样后验概率估计

4.6　最小散度估计

4.7　复高斯散射目标的时延估计

4.7.1　时延估计的后验分布

4.7.2　时延估计的克拉美罗界

4.7.3　第二类测距分布

4.7.4　距离信息的上界

4.8　熵误差

4.8.1　熵误差的定义

4.8.2　距离信息-熵偏差关系定理

4.8.3　经验熵误差

4.9　熵误差的闭合表达式

4.9.1　后验微分熵的一般表达式

4.9.2　Hw、Hs和κ的近似计算

4.9.3　距离信息与熵误差的闭合表达式

4.10　散射信息

4.10.1　恒模散射目标的散射信息

4.10.2　复高斯散射目标的散射信息

第5章　多目标参数估计与空间分辨率

5.1　多目标参数估计

5.1.1　多目标系统模型

5.1.2　多目标空间信息的概念

5.2　多个复高斯散射目标的距离信息

5.2.1　多目标测距信道模型

5.2.2　多目标距离信息的最大似然估计

5.2.3　最大后验概率估计和抽样后验概率估计

5.2.4　两目标距离信息的后验分布

5.2.5　多目标距离信息的数值计算

5.2.6　两目标测距的Fisher信息与克拉美罗界

5.3　多个恒模散射目标的距离信息

5.3.1　距离信息

5.3.2　距离信息的上界

5.4　多目标散射信息的计算

5.5　距离分辨率

5.5.1　两目标散射信息的闭合表达式

5.5.2　距离分辨率公式

5.5.3　多目标参数估计的显微方法

第6章　参数估计定理

6.1　参数估计定理的直观解释

6.2　连续随机变量的渐近等分特性及典型集

6.2.1　渐近等分特性

6.2.2　典型集

6.3　联合典型序列

6.4　参数估计定理的证明

6.5　推广的Fano不等式

6.6　参数估计定理的逆定理

第7章　天线阵列的方向信息和散射信息

7.1　阵列信号处理基础

7.1.1　窄带信号

7.1.2　天线阵列统计模型

7.2　天线阵列的空间信息

7.3　信源的方向信息

7.3.1　恒模信源的方向信息

7.3.2　复高斯信源的方向信息

7.3.3　方向估计的熵误差

7.3.4　方向估计熵误差的闭合表达式

7.4　信源的散射信息

7.4.1　恒模信源的散射信息

7.4.2　复高斯信源的散射信息

7.5　多信源的空间信息

7.5.1　方向信息

7.5.2　稀疏信源的散射信息

7.5.3　方向分辨率

第8章　相控阵雷达的空间信息理论

8.1　相控阵雷达系统模型

8.2　相控阵雷达的感知信道模型

8.2.1　感知信源的统计模型

8.2.2　感知信道的统计模型

8.2.3　位置信息的后验概率分布

8.2.4　位置信息和熵误差

8.3　位置信息闭合表达式

8.3.1　一般的位置信息闭合表达式

8.3.2　后验微分熵近似表达式

8.4　位置信息上界和熵误差下界

8.4.1　位置信息和熵误差的闭合表达式

8.4.2　克拉美罗界与Fisher信息矩阵

8.4.3　仿真结果

8.5　相控阵雷达的散射信息

8.5.1　单个恒模散射目标的散射信息

8.5.2　单个复高斯散射目标的散射信息

8.5.3　两个复高斯散射目标的散射信息

8.6　相控阵雷达的分辨率方程

第9章　脉冲多普勒雷达的空间信息理论

9.1　脉冲多普勒雷达系统模型

9.2　脉冲多普勒雷达的多普勒散射信息

9.3　距离-多普勒信息与熵误差

9.3.1　距离-多普勒联合后验分布

9.3.2　距离-多普勒相关函数

9.3.3　距离-多普勒信息的上界

9.3.4　距离-多普勒信息的闭合表达式

9.3.5　距离-多普勒估计熵误差

9.4　距离-多普勒分辨率

9.4.1　距离-多普勒分辨率的概念

9.4.2　距离-多普勒分辨率表达式

9.5　仿真结果

9.5.1　多普勒散射信息

9.5.2　距离-多普勒信息与熵误差

9.5.3　距离-多普勒分辨率

第10章　MIMO雷达的空间信息理论

10.1　MIMO雷达系统模型

10.2　MIMO雷达的空间信息

10.2.1　空间信息的定义

10.2.2　目标参数的统计模型

10.3　MIMO雷达的距离-方向信息

10.3.1　距离-方向信息表达式

10.3.2　距离-方向信息的渐近上界

10.4　MIMO雷达距离-方向信息的近似表达式

10.5　MIMO雷达的散射信息

10.5.1　恒模散射

10.5.2　复高斯散射

10.6　MIMO雷达的距离-方向分辨率

第11章　目标检测的空间信息理论

11.1　目标检测的评价指标

11.2　目标检测系统模型

11.3　目标检测信息的定义

11.4　目标检测信息的计算

11.4.1　一般复高斯散射目标检测信息的计算

11.4.2　单个复高斯散射目标检测信息的计算

11.4.3　已知目标位置时复高斯散射目标检测信息的计算

11.4.4　恒模散射目标检测信息的计算

11.4.5　已知目标位置时恒模散射目标检测信息的计算

11.5　检测熵数

11.6　检测信息准则下的虚警概率和检测概率

11.6.1　单个复高斯散射目标的虚警概率和检测概率

11.6.2　已知复高斯散射目标位置时的虚警概率和检测概率

11.6.3　恒模散射目标的虚警概率和检测概率

11.6.4　已知恒模散射目标位置时的虚警概率和检测概率

11.7　目标检测的无偏性

11.8　NP检测器的虚警概率和检测概率

11.8.1　复高斯散射目标NP检测器的虚警概率和检测概率

11.8.2　已知复高斯散射目标位置时NP检测器的虚警概率和检测概率

11.8.3　恒模散射目标NP检测器的虚警概率和检测概率

11.8.4　已知恒模散射目标位置时NP检测器的虚警概率和检测概率

11.9　MAP检测器的虚警概率和检测概率

11.9.1　复高斯散射目标MAP检测器的虚警概率和检测概率

11.9.2　已知复高斯散射目标位置时MAP检测器的虚警概率和检测概率

11.9.3　恒模散射目标MAP检测器的虚警概率和检测概率

11.9.4　已知恒模散射目标位置时MAP检测器的虚警概率和检测概率

11.10　NP检测器和MAP检测器的检测信息

11.11　仿真结果

11.11.1　基于先验概率的性能比较

11.11.2　检测信息与信噪比的关系

11.11.3　目标位置已知和未知时的检测信息

11.11.4　两种检测器工作特性的比较

第12章　目标检测定理

12.1　目标检测定理的直观解释

12.2　离散随机变量的渐近等分特性及典型集

12.2.1　弱大数定律与渐近等分特性

12.2.2　典型集

12.3　联合典型序列

12.4　目标检测定理的证明

12.5　目标检测定理的逆定理

第13章　联合目标检测与参数估计

13.1　联合目标检测与参数估计概述

13.2　感知信息

13.3　感知信息的计算

13.3.1　一般复高斯散射目标感知信息的计算

13.3.2　单个复高斯散射目标感知信息的计算

13.3.3　恒模散射目标感知信息的计算

13.4　感知熵误差和感知熵偏差

13.5　抽样后验感知

13.6　联合目标检测-参数估计定理

13.6.1　联合目标检测-参数估计定理的直观解释

13.6.2　联合典型序列

13.6.3　联合目标检测-参数估计定理的证明

13.7　级联目标检测-参数估计定理

第14章　非合作目标检测的信息理论

14.1　非合作目标检测概述

14.2　非合作目标检测系统模型

14.3　检测信息

14.4　检测信息的计算

14.5　虚警概率和检测概率

14.6　非合作目标感知的NP检测器

14.7　非合作目标感知的MAP检测器

14.8　数值仿真结果

14.8.1　虚警概率和检测概率与信噪比的关系

14.8.2　检测信息与先验概率的关系

14.8.3　检测信息与信噪比的关系

14.8.4　接收机工作特性比较

第15章　信息融合

15.1　信息融合技术现状

15.2　系统模型

15.3　数据融合

15.4　概率融合

15.5　参数融合

15.6　判决融合

15.7　仿真结果

参考文献