三峡大学计算机与信息学院《信号检测与估计》研究生课程教

信号检测与估计原理及应用教学设计一、课程概述本课程主要介绍信号检测与估计的基本原理与方法，包括信号检测的几种假设检验方法、似然比检验方法和贝叶斯检验方法等，以及信号估计的线性最小均方误差估计方法和极大似然估计方法等。

同时，针对实际应用，本课程将以雷达信号处理、数字通信和信号处理等为例，介绍信号检测与估计在实际应用中的具体应用。

二、课程目标1. 理论目标：掌握信号检测与估计的基本概念和原理，并掌握信号检测的几种假设检验方法、似然比检验方法和贝叶斯检验方法等，以及信号估计的线性最小均方误差估计方法和极大似然估计方法等。

2. 实践目标：能够熟练掌握使用MATLAB等软件对信号进行检测和估计的实现，并能够应用所学知识解决实际问题，如雷达信号处理、数字通信和信号处理等。

三、课程内容1. 信号检测基本概念信号检测处理的基本概念，基于最小误差概念的信号检测理论，二元信号检测，多元信号检测等。

2. 基于最小误差概念的信号检测贝叶斯检测、极大似然检测、信噪比检测等。

3. 常用信号检测方法单门限检测、双门限检测、能量检测、协方差矩阵检测等。

4. 似然比检验方法似然比基本概念，二元似然比检验、多元似然比检验等。

5. 贝叶斯检验方法贝叶斯检验概率、最佳贝叶斯检验、线性贝叶斯检验等。

6. 信号估计基于正交函数系的线性最小均方误差估计，基于极大似然估计的参数估计等。

7. 应用实例雷达信号检测、数字通信信号检测、始终对话检测与估计等。

四、课程教学方法本课程采用理论授课与实践相结合的教学方法。

理论课程以教师授课、案例演示为主，实践环节通过上机实验学习和设计完成学生实践等形式来巩固所学知识。

五、教学评价本课程教学评价主要采用以下几种手段：1. 学生考试通过期末考试对学生掌握的信号检测与估计知识进行考核。

2. 实验报告通过本课程的实验环节，要求学生完成实验报告，包括实验目的、实验内容、实验结果、实验心得等部分，对学生理解课程知识情况进行评测。

信号检测与估计 课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握信号检测与估计的基本原理，理解信号处理在通信技术中的应用。

2. 使学生了解不同类型的信号检测方法，如最大似然检测、匹配滤波器等，并掌握其优缺点及适用场景。

3. 帮助学生掌握信号估计的基本方法，如最小二乘法、卡尔曼滤波等，并了解其在实际系统中的应用。

技能目标：1. 培养学生运用数学工具对信号进行处理和分析的能力，提高解决实际问题的能力。

2. 让学生具备设计简单信号检测与估计系统的能力，能够根据实际需求选择合适的算法和参数。

3. 培养学生运用编程工具（如MATLAB）实现信号检测与估计算法的能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对信号处理领域的兴趣，激发他们探索未知、创新技术的热情。

2. 培养学生的团队合作精神，使他们学会在团队中沟通、协作，共同解决问题。

3. 培养学生严谨、务实的科学态度，使他们具备良好的学术道德和职业素养。

本课程针对高年级本科生或研究生，考虑到学生的数学基础和专业知识，课程性质以理论教学为主，实践操作为辅。

在教学过程中，注重引导学生将理论知识与实际应用相结合，提高他们的创新能力和实践能力。

通过本课程的学习，期望学生能够达到上述课程目标，为后续相关课程的学习和未来职业发展打下坚实基础。

二、教学内容1. 信号检测基础理论：介绍信号检测的基本概念、假设检验和判决准则。

关联课本第二章，讲解信号检测的理论框架。

- 假设检验和判决准则- 信号检测性能分析2. 常见信号检测方法：分析最大似然检测、贝叶斯检测、匹配滤波器等检测方法。

关联课本第三章，对比不同检测方法的性能和适用场景。

- 最大似然检测- 贝叶斯检测- 匹配滤波器3. 信号估计理论：讲解最小二乘法、卡尔曼滤波等估计方法。

关联课本第四章，探讨信号估计在实际系统中的应用。

- 最小二乘法- 卡尔曼滤波4. 实践操作与案例分析：结合MATLAB等编程工具，分析实际信号检测与估计案例。

《信号检测与估计》课程教学大纲
一、课程基本信息
课程名称（中）：信号检测与估计
课程名称（英）：Signal Detection and Estimation
课程编号：××××××
学时：48学时
学分：2－3学分
考核方式：闭卷笔试
适用学科及专业：信息与通信工程、信号与信息处理、电子信息工程、通信工程、电子信息科学与技术、电子科学与技术
适用对象：硕士、高年级本科生
先修课程：概率论与数理统计，信号与系统，随机过程，数字信号处理
二、课程的性质和任务
本课程是“信息与通信工程”学科硕士研究生的重要基础课，是电子信息工程、通信工程、电子信息科学与技术等专业本科生的专业基础选修课。

本课程以信息传输系统为研究对象，主要研究随机信号统计处理的理论和方法，包括匹配滤波、信号检测及信号估计三个方面的内容。

它采用数理统计的方法，研究从噪声环境中检测出信号，并估计信号参量或信号波形的理论，是现代信息理论的一个重要分支，广泛应用于电子信息系统、自动控制、模式识别、射电天文学、气象学、地震学、生物医学工程及航空航天系统工程等领域。

三、课程的教学目的和要求
通过本课程学习，使学生了解信号检测与估计的统计处理方法的特点，掌握信号检测与估计的基本概念、理论和方法，建立随机信号统计处理的观念和思维方法，提高用统计处理方法解决问题的能力，能对工程实际中应用的系统建立数学模型，并对数学模型进行统计求解，为今后的学习和工作打下良好基础。

四、教学内容及要求
第一章绪论（1学时）
教学内容：
1.1 随机过程信号检测与估计的研究对象及应用
1.2 信号检测与估计的内容及研究方法
1。

《信号检测与估计》课程教学大纲英文名称：Signal Detection and Estimation一、课程说明1．课程性质：学科基础课2．课程的目的和任务：通过本课程的学习，使学生掌握各类通信信号处理中常用的信号检测与估计理论的基础部分，其基本要素是运用数理统计的理论与方法，对统计的通信信号进行分析，如检测信号状态、估计信号参量、分析信号波形等。

3．适应专业：电子信息工程4．学时与学分：46学时，2.5学分5．先修课程：概率论、随机过程、信号与系统6．推荐教材或参考书目：《信号检测与估计》，景占荣主编，化学工业出版社，2004年9月7．主要教学方法与手段：课堂授课8．考核方式：考试采用闭卷形式。

作业、期中考试、期末考试成绩分别占总成绩的20%、30%和50%。

9．课外自学要求(包含作业要求)：二、教学基本要求和能力培养要求1．通过本课程的各个教学环节，达到以下基本要求：（1）掌握信号估值的基本模型；（2）熟练掌握贝叶斯估值理论与方法；（3）掌握极大极小估值及最大似然估值的基本概念和使用方法；（4）了解多参量信号估值的基本概念。

2．通过学习本课程，应具备以下能力：（1）能够正确理解信号检测与估计的基本理论与技术；（2）能够掌握对随机信号的分析和处理；（3）了解该领域的相关新理论、新技术。

三、课程教学内容（各章、节基本内容，用※标注为选学内容）第1部分随机信号分析1 随机信号处理基础1.1 信号处理概述1.2 随机变量与特征函数1.3 信号处理新方法简介2 随机信号分析2.1 随机过程重点2.2 随机信号通过线性系统重点 2.3 随机过程通过非线性系统重点2.4 随机信号的高阶谱第2部分信号检测3 信号检测的基本理论3.1 引言3.2 假设检测的基本概念重点3.3 判决堆则3.4 假设检验的性能——接收机的工作特性3.5 M择一假设检验3.6 序列检测-瓦尔德检验4 确知信号的检测4.1 引言4.2 匹配滤波器重点4.3 卡享南-洛维展开难点 4.4 高斯白噪声中信号的检测5 随机参量信号的检测5.1 复合假设检验5.2 随机相位信号的非相参检验5.3 最优接收机的构成5.4 随收机的工作特性重点5.5 随机相位和振幅信号的检测重点5.6 随机频率信号的检测重点5.7 随机到达时间信号的检测重点5.8 随机频率和随机到达时间信号的检测难点5.9 相参检测与非相参检测的比较第3部分信号估计10 估计的基本理论——参数估计10.1 引言难点10.2 随机参数的贝叶斯估计重点 10.3 最大似然估计10.4 估计量的性质难点10.5 多个参数的同时估计10.6 伪贝叶斯估计重点10.7 线性均方估计重点10.8 最小二乘估计11 信号波形估计11.1 引言重点11.2 平稳过程的估计——维纳滤波 11.3 离散时间系统的数学模型11.4 离散线性系统的数学模型11.5 正交投影难点 11.6 卡尔曼滤波方程难点 11.7 信号为标量时的卡尔曼滤波12 功率谱估计12.1 引言重点12.2 经典谱估计方法12.3 谱估计的参数化模型12.4 自回归模型方法12.5 白噪声中正弦波频率四、教学学时分配。

信号检测与估计----导言华侨大学电子与通信工程系 2007一、信号检测与估计理论的研究对象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。

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。

众所同知，通信、雷达、自动控制系统等都是当代重要的信息传输和处理系统，对它们的性能要求，总的说来有两个方面。

一是要求系统能高效率地传输信息，这就是系统的有效性；二是要求系统能可靠地传输信息，这就是系统的可靠性或抗干扰性。

使系统信息传输可靠性降低的主要原因有：1．不可避免的外部干扰和内部噪声的影响；2．传输过程中携带信息的有用信号的畸变。

无线电信号是通过电磁波经由大气层或电离层传播的。

由于大气层和电离层的吸收系数与折射系数的随机变化，必然导致无线电信号的振幅、频率和相位等参量的随机变化。

大气层、电离层和宇宙空间各种放电过程构成的天电干扰，电气设备、无线电台、人为干扰等造成的工业干扰，都是外界干扰的主要来源。

再加上接收设备内部存在的噪声，使得在许多实际情形中，接收的有用信号埋没在噪声干扰之中，因而难以辨认。

信息传输过程中存在的这种外界干扰和内部噪声，大大降低了信息传输的可靠性。

为了保障信息可靠地传输，就必须同这些不利因素进行斗争。

信号检测与估计理论正是在人们长期从事这种斗争的实践过程中逐步形成和发展起来的。

信号检测与估计的基本任务是，研究如何在干扰和噪声的影响下最有效地辨认出有用信号的存在与否，以及估计出未知的信号参量或信号波形本身。

它实质上是有意识地利用信号与噪声的统计特性的不同，来尽可能地抑制噪声，从而最有效地提取有用信号的信息。

信号检测与估计理论又称为信号检测的统计理论，其数学基础是统计学中的判决理论和估计理论。

从统计学的观点看，可以把从噪声干扰中提取有用信号的过程看作是一个统计推断过程，即用统计推断方法，根据接收到的信号加噪声①的混合波形，来作出信号存在与否的判断，以及关于信号参量或信号波形的估计。

三峡大学计算机科学与技术学科攻读硕士学位研究生培养方案一、培养目标1、掌握坚实的计算机科学与技术的基础理论。

具有计算机软件与理论、计算机系统结构或计算机应用技术方面的专门知识。

对相关领域的热点技术进行理论研究和技术开发，具有从事科学研究或承担专门技术工作的能力。

熟练地掌握一门外国语，具有较强的阅读能力、外语交流能力和一定的外文论文写作能力。

2、学位获得者应德、智、体全面发展，具有坚实的理论基础、实践能力和创新意识，有严谨求实的科学态度与作风，具有良好的学习能力，不断更新知识结构，可在科研院所、工厂企业以及高等院校从事专业或相邻专业、工程技术和教学工作。

二、生源要求和选拔方式为适应培养高层次创新型人才的需要，保证优秀本科生尽快进入硕士阶段的学习，推进研究生培养方式改革，提高硕士生生源质量和培养质量，根据教育部有关文件精神，结合我校实际，明确生源要求和选拔方式。

1、生源要求①拥护中国共产党的领导，品德良好、身体健康；②大学本科毕业学历并且具有学士学位（包括应届本科毕业生和在职工作人员，原所学专业和年龄不限）；③较系统掌握计算机专业基础知识，具有一定的软件开发或项目管理等方面的经验和能力。

2、选拔方式参加选拔的考生，其全国硕士研究生入学考试成绩须达到学校录取最低要求，经学院初审、研究生处最终确认合格后，参加由学院组织的复试选拔。

如果生源不足（指考试成绩在录取分数线以上的第一志愿考生生源不足），符合我校调剂条件的考生可以报名联系调剂录取。

复试由专业课笔试、外语综合水平测试、综合情况面试三部分组成。

复试总分由专业课笔试成绩和面试成绩组成，学院学位评定分委员会按照初试和复试总成绩进行择优录取。

三、学习年限硕士研究生在校学习基本年限为3年。

优秀研究生最多可提前一年毕业，硕士研究生学习年限最长不超过4年（含休学）。

四、研究方向本学科分计算机应用技术、计算机软件与理论和计算机系统结构三个二级学位点。

各学位点研究方向如下：1．计算机应用技术1)模式识别与人工智能研究模式识别基础理论研究及其在信息处理、自动控制、图形图像处理等方面的应用，主要内容包括：(1) 模式识别方法与软件系统；(2)信息可视化技术；(3)几何造型理论和方法；(4)神经网络、专家系统；(5)人工智能与认知理论；(6)智能控制技术。

信号检测与估计理论介绍信号检测与估计理论是数字通信和统计信号处理中的一个重要领域。

它研究的是如何准确地检测到信号的存在以及对信号进行估计。

该理论在许多实际应用中具有重要意义，包括雷达系统、通信系统、生物医学信号处理等。

信号检测在信号检测中，我们的目标是从观测到的信号中确定是否存在某个特定的信号。

通常情况下，我们将信号检测问题建模为一个假设检验问题，其中有两个假设：零假设H0表示没有信号存在，备择假设H1表示信号存在。

在信号检测中，我们通过设计一个检测器来根据观测到的信号样本进行决策。

常用的检测器包括最大似然检测器、贝叶斯检测器等。

这些检测器利用观测到的信号样本的统计特性，通过最大化某个准则函数（如似然比）来做出决策。

信号估计信号估计是根据观测到的信号样本，估计出信号的参数或者信号本身的过程。

信号估计有多种方法，包括参数估计和非参数估计。

在参数估计中，我们假设信号遵循某个已知的参数化模型，并通过观测到的信号样本去估计这些参数。

常用的参数估计方法有极大似然估计、最小二乘估计等。

这些方法基于最优准则来选择最优参数估计。

非参数估计不需要对信号满足某个特定的参数化模型的假设，它们通常利用样本的统计特性来进行估计。

常用的非参数估计方法有最小二乘法、核方法等。

检测与估计的性能评价在信号检测与估计中，我们需要对检测与估计的性能进行评价。

通常情况下，我们使用概率误差、均方误差等作为评价指标。

在信号检测中，我们常用的评价指标有误报概率和漏报概率。

误报概率指当信号不存在时，检测器判定信号存在的概率；漏报概率指当信号存在时，检测器未能正确判定信号存在的概率。

在信号估计中，我们常用的评价指标有均方误差和偏差方差平衡等。

均方误差指估计值和真实值之间的平均平方误差；偏差方差平衡则是指在估计和真实值之间平衡偏差和方差。

应用领域信号检测与估计理论在许多领域都有广泛的应用。

其中，雷达系统是一个重要的应用领域。

在雷达系统中，我们需要通过检测和估计来实现目标检测、目标定位等功能。