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。
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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。