图书介绍
非高斯噪声环境下的信号检测与自适应滤波方法PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 沈锋，姜利，单志明著 著
- 出版社： 北京：国防工业出版社
- ISBN：9787118096569
- 出版时间：2014
- 标注页数：172页
- 文件大小：23MB
- 文件页数：182页
- 主题词：信号检测－研究
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 概述1
1.2 非高斯信号处理理论的研究进展2
1.3 本书的主要内容4
第2章 非高斯信号处理的国内外现状5
2.1 常用的非高斯噪声模型5
2.1.1 混合高斯分布5
2.1.2 广义高斯分布5
2.1.3 t分布6
2.1.4 Middleton模型7
2.1.5 柯西分布9
2.2 α稳定分布11
2.2.1 α稳定分布的历史回顾11
2.2.2 α稳定分布理论的发展动因13
2.2.3 α稳定分布理论研究的意义14
2.3 α稳定分布的应用与进展15
参考文献17
第3章 α稳定分布及分数低阶统计量理论20
3.1 稳定分布的定义和性质20
3.1.1 α稳定分布的定义20
3.1.2 α稳定分布的性质22
3.2 α稳定分布的概率密度函数24
3.2.1 傅里叶逆变换法24
3.2.2 幂级数展开法24
3.2.3 有限高斯混合近似法25
3.2.4 数值积分法26
3.3 分数低阶统计量理论27
3.3.1 分数低阶矩27
3.3.2 负阶矩和对数矩28
3.3.3 共变及其性质28
3.3.4 分数低阶协方差30
3.4 α稳定分布的线性理论30
3.4.1 α稳定随机变量的线性空间30
3.4.2 最小分散系数准则31
3.5 α稳定分布的参数系和样本产生32
3.5.1 α稳定随机样本的产生32
3.5.2 α稳定分布的参数系及其表征33
3.5.3 仿真实验及分析34
3.6 本章小结37
参考文献37
第4章 α稳定分布参数估计方法40
4.1 经典α稳定分布参数估计40
4.1.1 最大似然方法40
4.1.2 样本特征函数法41
4.1.3 样本分位数法42
4.2 基于分数阶矩的参数估计43
4.2.1 分数低阶矩法43
4.2.2 对数矩法45
4.3 基于M-H算法的α稳定分布参数估计46
4.3.1 贝叶斯推理模型的构建46
4.3.2 马尔可夫链蒙特卡罗方法48
4.3.3 α稳定参数估计的M-H算法实现49
4.3.4 仿真实验及分析50
4.4 自适应Markov链α稳定分布参数估计56
4.4.1 基于DR算法的α稳定分布参数估计56
4.4.2 基于AM算法的α稳定分布参数估计57
4.4.3 基于DRAM算法的α稳定分布参数估计58
4.4.4 仿真实验及分析59
4.5 本章小结65
参考文献66
第5章 α稳定分布环境下的信号检测技术67
5.1 预备知识67
5.1.1 局部最优检测器67
5.1.2 秩检测技术69
5.1.3 直扩系统的基本原理70
5.2 非高斯环境下的信号检测技术74
5.2.1 相干直扩信号检测75
5.2.2 非相干直扩信号检测80
5.2.3 性能分析84
5.3 相关非高斯噪声下的信号检测技术86
5.3.1 相干直扩信号检测87
5.3.2 非相干直扩信号检测95
5.4 乘性噪声环境下的信号检测技术102
5.4.1 相干直扩信号检测103
5.4.2 非相干直扩信号检测110
5.5 乘性噪声环境下基于符号秩统计量的信号检测技术115
5.5.1 观测模型115
5.5.2 局部最佳秩检测统计量117
5.5.3 性能分析119
5.6 本章小结120
参考文献121
第6章 未知噪声模型下自适应局部最佳检测123
6.1 引言123
6.2 未知噪声的最大熵PDF估计算法124
6.2.1 信息熵124
6.2.2 最大熵PDF估计算法126
6.3 基于分数最大熵PDF估计的LOD捕获结构129
6.3.1 直扩系统捕获模型129
6.3.2 LOD捕获结构131
6.4 捕获性能仿真与分析134
6.5 实验数据处理验证135
6.6 本章小结141
参考文献142
第7章 α稳定分布下的自适应滤波算法144
7.1 自适应滤波的原理、应用及现状144
7.2 稳定分布下的时域自适应滤波算法147
7.2.1 最小平均p范数及其归一化算法147
7.2.2 广义归一化最小平均p范数算法149
7.2.3 递归最小p范数算法150
7.3 稳定分布下的变换域自适应滤波算法151
7.3.1 小波变换理论151
7.3.2 变换域LMP算法156
7.3.3 小波变换域LMP算法160
7.3.4 算法性能分析162
7.3.5 仿真实验及分析163
7.4 本章小结164
附录A 非高斯环境下的局部最佳检测器统计量推导165
附录B 乘性噪声环境下局部最佳秩检测器检测统计量的推导167
参考文献171