本书为普通高等教育“十一五”国家级规划教材。
本书系统地论述了统计信号处理的基本理论，包括估计理论、最佳滤波理论和信号检测理论。
本书共10章，第1章为引言，介绍统计信号处理的基本概念和发展历史。第2章介绍统计信号处理的数学基础，复习本书将用到的数学知识。第3章介绍估计理论，包括估计的基本概念和信号处理实例。第4章介绍维纳滤波，包括最佳滤波的基本概念等。第5章介绍卡尔曼滤波的基本概念、算法推导等及其在雷达数据处理中的应用。第6章介绍非线性滤波，包括线性化卡尔曼滤波和扩展的卡尔曼滤波及其应用。第7章介绍匹配滤波器，包括输出信噪比最大的最佳线性滤波器、匹配滤波器、广义匹配滤波器及离散时间的匹配滤波器。第8章介绍判决理论，包括假设检验的基本概念等。第9章介绍离散时间信号的检测。第10章介绍连续时间信号的检测。每章最后都附有大量的习题。
本书可作为普通高等院校电子信息类专业的研究生和高年级本科生教材或教学参考书，也可供工程技术人员参考。

第1章　引言
　1.1　基本概念
　1.2　发展历史
　1.3　内容安排
第2章　统计信号处理的数学基础
　2.1　随机过程基础
　　2.1.1　随机过程的定义及其统计特性
　　2.1.2　随机过程通过线性系统分析
　　2.1.5　常用时间序列模型
　　2.2.1　随机连续线性系统
　　2.2.2　随机连续线性系统的离散化
　　2.3.1　卡亨南一列维展开的基本原理
　　2.3.2　信号的几何表示
　2.4　蒙特卡洛仿真
第3章　信号参量估计
　3.1　估计的基本概念
　　3.2.1　最大似然估计的基本原理
　　3.2.2　变换参数的最大似然估计
　3.3　贝叶斯估计
　　3.3.3　条件中位数估计
　　3.3.5　贝叶斯估计举例
　3.4　估计的性能
　　3.4.1　性能指标
　　3.4.2　无偏估计量的CRLB
　　3.4.3　高斯噪声中信号参量估计的CRLB
　　3.4.4　广义平稳高斯随机过程的渐近CRLB
　　3.4.5　参数变换的CRLB
　　3.4.6　充分估计量
　3.5　线性最小均方估计
　　3.5.1　随机参量的线性最小均方估计
　　3.5.2　线性最小均方估计的几何解释
　　3.5.3　随机矢量的线性最小均方估计
　3.6　最小二乘估计
　　3.6.1　估计原理
　　3.6.2　递推最小二乘估计
　　3.6.3　最小二乘估计在目标跟踪中的应用
　3.7　信号处理实例
　　3.7.1　距离估计
　　3.7.2　正弦信号参数的估计
　　3.7.3　AR模型参数的估计
　　3.7.4　辐射源定位
　习题
第4章　维纳滤波
　4.1　最佳滤波的基本概念
　4.2　离散时间信号的维纳滤波
　　4.2.1　非因果的维纳滤波器
　　4.2.2　因果的维纳滤波器
　　4.2.3　有限数据长度的维纳滤波器
　4.3　连续时间信号的维纳滤波器
　　4.3.1　非因果的连续时间维纳滤波器
　　4.3.2　因果的连续时间维纳滤波器
　习题
第5章　卡尔曼滤波
　5.1　卡尔曼滤波的一般概念
　5.2　卡尔曼滤波算法推导
　　5.2.1　信号模型和观测模型
　　5.2.2　算法推导——正交投影法
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第6章　非线性滤波
第7章　匹配滤波器
第8章　判决理论
第9章　离散时间信号的检测
第10章　连续时间信号的检测
附录A　特殊矩阵及重要公式
参考文献

第1章　引言
　　1.1　基本概念
　 统计信号处理是信号处理的一个分支，它是从噪声背景中提取有用信息的最佳理论和方法，它的基本内容包括信号检测、估计和最佳滤波理论及其应用。由于有用的信息通常是以信号作为载体的，信号在产生、传输和处理过程中会叠加上一定的噪声，而噪声是随机的，因此，统计信号处理的对象是随机信号，对随机信号的处理需要用到概率论、数理统计、线性代数、信号与系统以及数字信号处理的理论。
统计信号处理的应用领域包括通信、雷达、声呐、导航、自动控制、语音信号处理、图像处理、生物医学、地震信号处理、天气预报等。所有这些应用领域都有一个共同的特点，就是要确定感兴趣的事件在什么时候发生，以及得到该事件中更多的信息。
下面以通信系统和雷达系统为例说明统计信号处理的概念。
在通信系统中，关键的问题是信息的传输问题，通常把待传输的数据或资料称为消息。为了能使消息远距离传输，需要对消息进行变换、编码并调制成相应的信号，然后加到信道中进行传播，接收系统在接收到信号后再经过解调、译码、反变换还原信息，送给接收系统终端或使用者，从而完成信息传输的任务，如图1.1所示。
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