2014年信号检测与估计各章作业参考答案(1~9章)
- 格式:doc
- 大小:3.46 MB
- 文档页数:32
《信号检测与估计》第十章习题解答10.1 设线性滤波器的输入信号为()()()t n t s t x +=,其中()[]0E =t s ,()[]0E =t n ,并且已知()ττ-e =S R ,()ττ-2e=N R ,()0=τsn R ,求因果连续维纳滤波器的传递函数。
解:连续维纳滤波器与离散维纳滤波器的形式是相同的,即()()()()+⎦⎤⎢⎣⎡−⋅⋅=s B s P s B s H xs w112opt σ 因此需要求解()t s 的复功率谱和()t x 的时间信号模型。
考虑到信号与噪声不相关,因此观测数据的功率谱就等于信号的复功率谱加上噪声的复功率谱。
对观测数据的复功率谱进行谱分解,就可以得到()t x 的时间信号模型。
()t s 的复功率谱为()()()20s -10s 1-s --121111e e e e s s s d d d s P S −=−++=+==∫∫∫∞−+∞++∞∞−τττττττ ()t n 的复功率谱为()2s -2-44e es d s P N −==∫+∞∞−τττ因此,观测数据的复功率谱为()()()()()()()()()s s s s ss ss s P s P s P N S X −+−++=−+−=+=2211-226441122 取12=w σ()()()()s s ss B +++=2126()()()()()()()()()s s s s s s s s B s P s B s P N xs +=−==1-2-262-2-1-2612--2令()()()s B s P s F xs -=,()τf 是()s F 的拉普拉斯反变换。
要求()τf 是因果的,可将s 平面右半平面的极点扔掉,()()()[]12e 61,e Re e21-s s +=−==∫τττπτs F s ds s F jf C给()τf 取因果,并做拉普拉斯变换,得到()s d s F +⋅+=⋅⋅+=∫∞++11126e e 1260s --τττ()()()()()()())()()122261112626211112opt +++=+×+×+++×=⎦⎤⎢⎣⎡−⋅⋅=+ss ss s s s B s P s B s H xs wσ10.2 设已知()()()n n n s n x +=,以及()()()z z z G S 4.014.0192.01−−=−,()1=z G N ,()0=z G sn ()n s 和()n n 不相关。
信号检测与估计答案15-2 若观测方程为i i x s n =+()1,2,,i N =,其中信号()2~0,s s N σ,噪声()()2~0,1,2,,i n n N i N σ=独立同分布,且信号与噪声满足{}0i E sn =。
求s 的最大后验概率估计ˆMAP s。
解:依题意,以信号s 为条件的观测样本的概率密度函数为()()()2112221,,|exp 22N i i N Nnnx s f x x s σπσ=⎡⎤-⎢⎥⎢⎥=-⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑信号s 的概率密度函数为()222ss f s σ⎛⎫=- ⎪⎝⎭则由上面两式可得()()()()()211222212221ln ,,|ln exp 221ln 22N i i N N nn Ni i N n n x s f x x s ss x s s σπσσπσ==⎧⎫⎡⎤⎧⎫-⎪⎪⎢⎥⎪⎪∂∂⎪⎪⎪⎪⎢⎥=-⎨⎨⎬⎬∂∂⎢⎥⎪⎪⎪⎪⎢⎥⎪⎪⎪⎪⎩⎭⎣⎦⎩⎭⎡⎤-⎢⎥∂⎢⎥=-∂⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑∑()22222ln ln 22s s s s f s s s s s s⎧⎫⎡⎤⎛⎫∂∂⎪⎪=-⎥⎨⎬ ⎪∂∂⎥⎝⎭⎪⎪⎦⎩⎭⎡⎤∂=-⎢⎥∂⎢⎥⎣⎦=-σσσ最大后验概率准则为()ˆmax |MAP f θθθ=x ,即()ˆ|0MAPf θθθθ=∂⎡⎤=⎢⎥∂⎣⎦x ,又可表示为()()ˆln |ln 0MAPf f θθθθθθ=∂∂⎡⎤+=⎢⎥∂∂⎣⎦x ,将之前结果带入其中可得2221ˆNs MAP ii ns sx N σσσ==+∑ 。
5-4已知观测信号0()cos()()x t A t n t ωθ=++(0)t T ≤≤,式子中()n t 是零均值,功率谱为2N 的高斯白噪声,θ是在[0,2)π上均匀分布的随机变量,求A 的最大似然估计和估计量的均方误差。
解:0()cos()()x t A t n t ωθ=++()x t 的似然函数为:020002220000022000000()cos()()1(|,)exp [()cos()]1exp [()2()cos()cos ()]12exp [()()cos()2TTTTTT x t A t n t f x A F x t A t dt N F x t dt x t A t dt At dt N A A T F x t dt x t t dt N N N ωθθωθωθωθωθ=++⎧⎫=⋅--+⎨⎬⎩⎭⎧⎫=⋅--+++⎨⎬⎩⎭⎧⎫=⋅-++-⎨⎬⎩⎭⎰⎰⎰⎰⎰⎰因为1(),022f θθππ=≤≤ 所以202200000(|)(|,)()12exp{}exp [()()2Tf x A f x A f d A TAq F x t dt I N N N πθθθ=⎧⎫=⋅--⎨⎬⎩⎭⎰⎰ 其中22200002200000()sin ()cos 12ln (|)ln ()ln ()2T TT q x t tdt x t tdt A T Aqf x A F x t dt I N N N ωω⎡⎤⎡⎤=+⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦=--+⎰⎰⎰令000ln (|)20()0f x A AT AqI A N A N ∂∂=⇒-++∂∂ (1)假设SNR,即02Aq N 足够大,则00022()Aq AqI N N ≈0022ˆ(1)0MLAT q q A N N T⇒-+=⇒=由2220000()sin ()cos T Tq x t tdt x t tdt ωω⎡⎤⎡⎤=+⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎰⎰知22202221()exp(())()242T T TqA T qATf q q I σσσ=-+所以222323240001()2T T qq x x q T q E qf q dq AT e dq e AT x e dx AT σσσ=-+∞+∞+∞-⎛⎫−−−→ ⎪==←−−− ⎪⎝⎭⎰⎰⎰ 所以221ˆ()()2MLE A E q AT A T T ==⋅= (无偏估计) 200024ˆvar(),var()44T ML N T N T N q A T T σ====5-11. 假定已知信号112()cos cos 2...cos p s t a t a t a p t ωωω=+++212()sin sin 2...sin p s t b t b t b p tωωω=+++观测信号12()()()()x t s t s t n t =++,()n t 是均值为0、均方差为1的高斯白噪声。
2-1 1[()]2E x t =,1212(,)3X t t R t t = 2-2 略。
2-3111[()]sin cos 333E x t t t=++12112212121111111(,)sin cos sin cos sin()cos()9999999X R t t t t t t t t t t =+++++++-2-4 [()]0E X t =,20(,)cos R t t w τστ+=2-5 [()]0E X t =,20(,)cos 2a R t t w ττ+= 2-6 略。
2-7 [()]0E X t =,10(,)200R t t τττ⎧=⎪+=⎨⎪≠⎩2-8 1210()()()2cos(10)(21)X X X R R R eτττττ-=+=++,2[()](0)5X E X t R ==,2(0)2X X R σ==2-9 11()()cos 22jw jw X X o G w R e d w e d τττττ∞∞---∞-∞==⎰⎰00()()()22X P w w w w w ππδδ=-++2-10 00()(()())2Y X X aG w G w w G w w =-++2-11 ())()X R u ττ=+-3-1 二元信号统计检测的贝叶斯平均代价C 为110000000100100110111111()()=()()()() ()()()()ij i i j j i C c P H P H H c P H P H H c P H P H H c P H P H H c P H P H H ===+++∑∑ 利用01()1()P H P H =-1101()1()P H H P H H =- 0010()1()P H H P H H =-得平均代价C 为[][]0011010110011011110100101110111000111011000101()1()1()() ()()()1() ()() ()()()()()()C c P H P H H c P H P H H c P H P H H c P H P H H c c c P H H P H c c c c P H H c c P H H =-⎡-⎤+-+⎣⎦+⎡-⎤⎣⎦=+-+⎡-+---⎤⎣⎦3-2 1)由于各假设j H 的先验概率()(0,1,2)j P H j =相等,所以采用最大似然准则。
时间:6月16日(星期一)晚上6:30-8:30 地点:六教104室(上课教室)试卷共8题,其中4题属于教材第一章内容,其余4题分别的其他章节。
请同学们对匹配滤波器,离散卡尔曼滤波,离散维纳滤波,高斯白噪声下确知信号的检测,K -L 展开,高斯白噪声信道中的单参量信号估计等内容重点关注。
1.1 (付柏成 20060150)在例1.2中,设噪声均方差电压值为σ=2v ,代价为f c =2,m c =1。
信号存在的先验概率P =0.2。
试确定贝叶斯意义下最佳门限β,并计算出相应的平均风险。
解:根据式(1-15),可以算出00.8280.21f mQc Pc ⨯Λ===⨯ 而判决门限2201ln 0.52ln 88.822βσ=+Λ=+= 根据式(1-21)可知平均风险1010Pr 0.2r 0.8R Qr r =+=+01100.2(|)0.8(|)m f c P D H c P D H =+ 而011(|)(|)D P D H p x H dx =⎰1100(|)(|)D P D H p x Hdx =⎰而2121(1)(|)exp[]22x p x H σπσ-=- 2021(|)exp[]22x p x H σπσ=-所以201121(1)(|)(|)exp[]22D D x P D H p x H dx dx σπσ-==-⎰⎰221(1)e x p []22x dx βσπσ-∞-=-⎰=17.82()()(3.91)22β-Φ=Φ=Φ 同理11210021(|)(|)exp[]22D D x P D H p x Hdx dx σπσ==-⎰⎰221e x p ()22x dx βσπσ∞=-⎰8.821()1()1(4.41)22β=-Φ=-Φ=-Φ 所以0.21(3.91)0.82[1(4.41)]R =⨯⨯Φ+⨯⨯-Φ 1.2 (关瑞东 20060155)假定加性噪声()n t 服从均值为零,方差为的正态分布。
nnms ms ms 信号检测与估计第四章1. 设观测矢量xasn ,其中a 为未知参量,噪声矢量n ~N (0,2 I),s 为已知矢量,假定a 与n 相互独立,如果a 在[b,c]上均匀分布,即1 p ( a),acb[b,c]试求未知参量a 的最大后验概率估计(a ˆmap )和最小均方误差估计(a ˆ )。
2. 如果a 的分布变为1 1 1 p ( a)(a 1)( a)(a 1)333其它条件同习题 1,试求未知参量a 的最大后验概率估计(a ˆmap )和最小均方误差估计(a ˆ )。
3. 如果a 是均值为m ,方差为2的高斯分布,即a ~ N(m,2),其它条件同习题1,试求未知参量a 的线性最小均方误差估计(a ˆl ms ),最大后验概率估计(a ˆmap和最小均方误差估计(a ˆ )。
4. 设观测矢量xasn ,其中a 为未知参量,噪声矢量n~N(0,2I),s 为已知矢量,求未知参量a 的最小二乘估计(a ˆL S )和最大似然估计(a ˆm l )。
5. 设观测矢量x asn ,其中a 为未知参量,噪声矢量n ~ N ( 0 , R ) ,s 为已知矢量,求未知参量a 的最小二乘估计(aˆL S ),加权最小二乘估计(a ˆWLS )和最大似然估计(a ˆm l )。
)nn 2 ) TTT T 2 T)第 1题解:由题意,以a 为条件的观测矢量x( x , x,, x )T 的条件概率密度为12Np ( x |a ) ;而且对于某一个a ,则x ~ N(as,量。
所以2I ),其中s (s 1,s 2, ,s N )T 为已知矢p(x|a)1exp{1(x as)T (2 I )1 (x as)}(2 )N /2| 2I|1/22 n(1-1)1 1exp{ (x as)T (xas)}(2nN/22 n而随机参量的概率密度函数为p(a)1,a [b,c] (1-2)c b为了求得后验概率p ( a |x ),利用p ( a |x)p ( x |a ) p( a)p(x)(1-3)因为p ( a|x ) 是给定了x 后,a 的条件概率密度函数,所以对于p ( a |x ) 而言,p( x) 相当于使p ( a |x)da1(1-4)的归一化因子,所以p ( a |x)1 p ( x ) (21N /2n1 e xp{(x 2na s ) (x1 a s )}c b1p(x) 1c b (2 1N /2n1 e xp{(x 2 na s ) (xa s )}(1-5)K (x)exp{1 T( xx2n1 Ta s xTa x s2 Ta s s )}上式中,K (x)exp{( xx2n2 a s xa s s )}K(x)111(1-6)是一个与a 无关项。