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
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 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!
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
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。
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。
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 signed- rank test 和 Wilcoxon rank-sum test （秩检测器）
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
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
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 HELRAS DS-100 直升机远程主动声纳 地面声纳探测直升机
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 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 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 考核： 作业：20% 课程论文：10% Fundamental of statistical signal processing, Detection theory, Estimation theory 考核： 作业：20% 课程论文：10% 考试：70%