Теоретические основы статистической радиотехники

Научная библиотека

Научная библиотека

Теоретические основы статистической радиотехники

Левин Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники. — 3-е над.., перераб. и доп. — М.: Радио и связь, 1989. — 656 с.

Переработанное издание трехтомника (1974—1976 гг.) состоит из двух частей, соответствующих двум основным задачам статистической радиотехники: вероятностному анализу прохождения стохастических сигналов через типовое системы и статистическому синтезу систем обнаружения, различения сигналов и оценивания их параметров на фоне помех при полной априорной информации и в условиях априорной неопределенности. Структура и логическая последовательность расположения материала остались прежними. Не включены некоторые разделы трехтомника, представляющие интерес для более узкого круга специалистов, но добавлен ряд новых глав и новых результатов наряду с современной трактовкой известных положений.

Для научных работников, специализирующихся в области радиотехники и связи, а также для аспирантов и преподавателей вузов.

Оглавление

ПРЕДИСЛОВИЕ К ТРЕТЬЕМУ ИЗДАНИЮ
Введение
Часть первая. АНАЛИЗ
1.1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ
1.1.2. Алгебра событий.
1.1.3. Аксиомы теории вероятностей.
1.2. ОСНОВНЫЕ ПРАВИЛА ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
1.3. ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ НЕЗАВИСИМЫХ ИСПЫТАНИИ
1.4. ПРОСТАЯ ЦЕПЬ МАРКОВА
Глава 2. СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ
2.1.1. Определение случайной величины.
2.1.2. Функция распределения.
2.1.3. Функция,распределения дискретной случайной величины.
2.1.4. Плотность вероятности непрерывной случайной величины.
2.1.5. Обобщенная плотность вероятности для дискретной случайной величины.
2.2. ЧИСЛОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ
2.3. СОВОКУПНОСТЬ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН
2.3.2. Многомерная плотность вероятности.
2.3.3. Числовые характеристики совокупности случайных величин.
2.3.5. Условные среднее значение и дисперсия.
2.4. НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ
2.5. ОРТОГОНАЛЬНОЕ РАЗЛОЖЕНИЕ ПЛОТНОСТЕЙ ВЕРОЯТНОСТИ
2.6. ЗАДАЧИ
Глава 3. ФУНКЦИИ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН
3.1. РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ФУНКЦИЙ СЛУЧАЙНЫХ АРГУМЕНТОВ
3.2. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ МОДУЛЯ И ФАЗЫ СЛУЧАЙНОГО ВЕКТОРА
3.3. ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКАЯ ФУНКЦИЯ
3.4. ПРЕДЕЛЬНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СУММ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН
3.5. ЗАДАЧИ
Глава 4. СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ
4.1. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
4.2. КЛАССИФИКАЦИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ ПО ИХ ВЕРОЯТНОСТНЫМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ
4.3. ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
4.4. КЛАССИФИКАЦИЯ СТАЦИОНАРНЫХ В ШИРОКОМ СМЫСЛЕ ПРОЦЕССОВ ПО ИХ СПЕКТРАЛЬНОЙ ПЛОТНОСТИ МОЩНОСТИ
4.5. ЛОКАЛЬНЫЕ СВОЙСТВА СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
4.6. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВЫБРОСОВ СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА
Глава 5. ОСНОВНЫЕ МОДЕЛИ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
5.1. КЛАССИФИКАЦИЯ ОСНОВНЫХ МОДЕЛЕЙ
5.2. ГАУССОВСКИЕ СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ
5.3. СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ С НЕЗАВИСИМЫМИ ПРИРАЩЕНИЯМИ
5.4. МАРКОВСКИЕ СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ
5.5. ИМПУЛЬСНЫЕ СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ
5.6. ЗАДАЧИ
Глава 6. ОСНОВНЫЕ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СИСТЕМ
6.1. КЛАССИФИКАЦИЯ И ХАРАКТЕРИСТИКИ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМ
6.2. ЛИНЕЙНЫЕ СИСТЕМЫ С ДИСКРЕТНЫМ ВРЕМЕНЕМ (ЦИФРОВЫЕ ФИЛЬТРЫ)
6.3. ЛИНЕЙНЫЕ СИСТЕМЫ С НЕПРЕРЫВНЫМ ВРЕМЕНЕМ
6.4. ТИПОВОЕ ЗВЕНО РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ
6.5. ДВА СПОСОБА ОПИСАНИЯ СИСТЕМ ПОД ВОЗДЕЙСТВИЕМ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
Глава 7. ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ В ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ (ИНЕРЦИОННЫХ) СИСТЕМАХ
7.1. ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ В ЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМАХ С ДИСКРЕТНЫМ ВРЕМЕНЕМ
7.2. ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ В ЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМАХ С НЕПРЕРЫВНЫМ ВРЕМЕНЕМ
7.3. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА НА ВЫХОДЕ ЛИНЕЙНОЙ СИСТЕМЫ
7.4. ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ В ЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМАХ СО СЛУЧАЙНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ
7.5. ЗАДАЧИ
Глава 8. ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ В НЕЛИНЕЙНЫХ СТАТИЧЕСКИХ (БЕЗЫНЕРЦИОННЫХ) СИСТЕМАХ
8.1. ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРОЦЕССА НА ВЫХОДЕ НЕЛИНЕЙНОЙ СИСТЕМЫ
8.2. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ПРОЦЕССА НА ВЫХОДЕ СТАТИЧЕСКОЙ НЕЛИНЕЙНОЙ СИСТЕМЫ
8.3. КВАНТОВАНИЕ СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА
8.4. ЗАДАЧИ
Глава 9. ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ГАУССОВСКИХ ПРОЦЕССОВ В СТАТИЧЕСКИХ (БЕЗИНЕРЦИОННЫХ) НЕЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМАХ
9.1. АНАЛИЗ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПРЯМЫМ МЕТОДОМ
9.2. АНАЛИЗ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК МЕТОДОМ КОНТУРНЫХ ИНТЕГРАЛОВ
9.3. АНАЛИЗ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК МЕТОДОМ ПРОИЗВОДНЫХ
9.4. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ГАУССОВСКОГО ПРОЦЕССА ПОСЛЕ ЕГО НЕЛИНЕЙНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
9.5. КВАНТОВАНИЕ ГАУССОВСКОГО ПРОЦЕССА
9.6. ЗАДАЧИ
Глава 10. ОГИБАЮЩАЯ И ФАЗА УЗКОПОЛОСНОГО СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА
10.1. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ОГИБАЮЩЕЙ И ФАЗЫ
10.2. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ОГИБАЮЩЕЙ ГАУССОВСКОГО ПРОЦЕССА
10.3. НЕЛИНЕЙНЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ОГИБАЮЩЕЙ ГАУССОВСКОГО ПРОЦЕССА
10.4. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ФАЗЫ ГАУССОВСКОГО ПРОЦЕССА
10.5. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ КОСИНУСА ФАЗЫ ГАУССОВСКОГО ПРОЦЕССА
10.6. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРОИЗВОДНЫХ ОТ ОГИБАЮЩЕЙ И ФАЗЫ ГАУССОВСКОГО ПРОЦЕССА
10.7. ЗАДАЧИ
Глава 11. ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ГАУССОВСКОГО ПРОЦЕССА В НЕЛИНЕЙНЫХ ИНЕРЦИОННЫХ СИСТЕМАХ
11.2. УСИЛИТЕЛЬ — КВАДРАТИЧНЫЙ ДЕТЕКТОР — ФИЛЬТР
11.3. ПЕРЕМНОЖИТЕЛЬ-ФИЛЬТР
11.4. СРЕДНЯЯ МОЩНОСТЬ ПРИ КОНЕЧНОМ ВРЕМЕНИ УСРЕДНЕНИЯ
11.5. ЗАДАЧИ
Часть вторая. СИНТЕЗ
12.1. ОБЩИЕ ПОНЯТИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ
12.2. АПРИОРНЫЕ ДАННЫЕ
12.3. КРИТЕРИИ КАЧЕСТВА
12.4. СТАТИСТИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ ОПТИМАЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ
12.5. ВЕРОЯТНОСТНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ
Глава 13. ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ
13.1. ОДНОШАГОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ПРОВЕРКИ ПРОСТОЙ ГИПОТЕЗЫ ПРОТИВ ПРОСТОЙ АЛЬТЕРНАТИВЫ
13.2. ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЕ МНОГОШАГОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ПРОВЕРКИ ПРОСТОЙ ГИПОТЕЗЫ ПРОТИВ ПРОСТОЙ АЛЬТЕРНАТИВЫ
13.3. МНОГОАЛЬТЕРНАТИВНАЯ ЗАДАЧА ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ
13.4. ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ В УСЛОВИЯХ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
13.5. ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ О СРЕДНЕМ ЗНАЧЕНИИ ГАУССОВСКОЙ СЛУЧАЙНОЙ ВЕЛИЧИНЫ
13.6. ПРОВЕРКА ПРОСТОЙ ГИПОТЕЗЫ О ВЕКТОРЕ СРЕДНИХ МНОГОМЕРНОГО НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРОТИВ ПРОСТОЙ АЛЬТЕРНАТИВЫ
13.7. ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ В УСЛОВИЯХ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
13.8. СТАТИСТИКИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ АЛГОРИТМАХ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ
13.8.3. Порядковые статистики.
13.8.4. Ранговые статистики.
13.5.8. Знаково-ранговые статистики.
13.8.6. Односторонний знаковый алгоритм.
13.8.7. Относительная эффективность одностороннего знакового алгоритма.
13.8.8. Двусторонний знаковый алгоритм.
13.8.9. Линейный знаково-ранговый алгоритм.
13.8.10. Среднее и дисперсия линейной знаково-ранговой статистики.
13.8.11. Асимптотическая характеристика линейного знаковорангового алгоритма.
13.8.12. Относительная эффективность линейного знаково-рангового алгоритма.
13.9. АНАЛОГОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ
13.10. ЗАДАЧИ
Глава 14. ОЦЕНИВАНИЕ НЕИЗВЕСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК
14.1. ОЦЕНИВАНИЕ В УСЛОВИЯХ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
14.2. ОЦЕНИВАНИЕ В УСЛОВИЯХ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
14.3. ОЦЕНКИ МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ
14.4. ОЦЕНИВАНИЕ СЛУЧАЙНОГО ПАРАМЕТРА
14.5. ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ НОРМАЛЬНОГО РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
14.6. АНАЛОГОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ
14.7. ЗАДАЧИ
Глава 15. ОБНАРУЖЕНИЕ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ АДДИТИВНЫХ ГАУССОВСКИХ ПОМЕХ
15.1. ОПТИМАЛЬНЫЕ ДИСКРЕТНО-АНАЛОГОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ
15.1.2. Синтез оптимального алгоритма обнаружения по независимой выборке.
15.1.3. Анализ рабочей характеристики оптимального алгоритма обнаружения сигнала.
15.1.4. Реализация алгоритма при помощи цифрового фильтра.
15.1.5. Синтез оптимального алгоритма обнаружения по коррелированной выборке.
15.1.6. Рабочая характеристика оптимального алгоритма.
15.1.7. Два способа дискретизации наблюдений.
15.1.8. Оптимальный алгоритм обнаружения по независимым координатам.
15.1.9. Сопоставление рассмотренных дискретно-аналоговых алгоритмов обнаружения.
15.2. ФУНКЦИОНАЛ ОТНОШЕНИЯ ПРАВДОПОДОБИЯ ГАУССОВСКОГО ПРОЦЕССА
15.3. ОПТИМАЛЬНЫЕ АНАЛОГОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ
15.3.2. Реализация оптимального аналогового алгоритма.
15.3.3. Помеха — белый шум.
15.3.4. Согласованный фильтр.
15.3.5. Отношение сигнал-помеха на выходе оптимального фильтра.
15.4. ОПТИМАЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ КВАЗИДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ
15.4.2. Комплексная огибающая узкополосного процесса.
15.4.3. Независимые координаты комплексной огибающей гауссовского случайного процесса.
15.4.4. Оптимальные дискретно-аналоговые алгоритмы обнаружения квазидетерминированных сигналов.
15.4.5. Оптимальные аналоговые алгоритмы обнаружения квазидетерминированных сигналов.
15.4.6. Структурная схема устройства, реализующего оптимальный аналоговый алгоритм обнаружения.
15.4.7. Обнаружение на фоне аддитивного белого шума.
15.5. ПОСЛЕДЕТЕКТОРНЫЕ ОПТИМАЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ
15.5.2. Оптимальный дискретно-аналоговый амплитудный алгоритм обнаружения.
15.5.3. Оптимальный амплитудный алгоритм обнаружения слабого сигнала.
15.5.4. Оптимальный амплитудный алгоритм обнаружения сильного сигнала.
15.5.5. Оптимальные аналоговые амплитудные алгоритмы обнаружения.
15.5.6. Оптимальный фазовый алгоритм обнаружения детерминированного сигнала.
15.5.7. Оптимальный фазовый алгоритм обнаружения слабого сигнала.
15.5.8. Оптимальный фазовый алгоритм обнаружения слабого квазидетерминированного сигнала.
15.6. ОПТИМАЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ГАУССОВСКОГО СИГНАЛА НА ФОНЕ АДДИТИВНОЙ ГАУССОВСКОЙ ПОМЕХИ
15.7. ЗАДАЧИ
Глава 16. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ ПОМЕХ
16.1. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ АДДИТИВНЫХ ПОМЕХ
16.1.2. Знаковый алгоритм обнаружения детерминированного сигнала.
16.1.3. Относительная эффективность знакового обнаружителя.
16.1.4. Знаково-ранговый алгоритм обнаружения детерминированного сигнала.
16.1.5. Относительная эффективность знаково-рангового обнаружителя.
16.1.6. Ранговые алгоритмы обнаружения узкополосных сигналов.
16.7.1. Коэффициент асимптотической относительной эффективности алгоритма Вилкоксона.
16.2. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ АДДИТИВНЫХ ПОМЕХ
16.3. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ ПОМЕХ ПО НЕЗАВИСИМЫМ ГРУППАМ КОРРЕЛИРОВАННЫХ ВЫБОРОК
Глава 17. СИНТЕЗ АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫХ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ (МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ)
17.1. АСИМПТОТИЧЕСКАЯ ОПТИМАЛЬНОСТЬ
17.2. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МОДЕЛИ НАБЛЮДЕНИЙ
17.3. КОНТИГУАЛЬНОСТЬ
17.4. АСИМПТОТИЧЕСКОЕ РАЗЛОЖЕНИЕ ЛОГАРИФМА ОТНОШЕНИЯ ПРАВДОПОДОБИЯ
17.5. ПРЕДЕЛЬНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОТНОСИТЕЛЬНО СМЕЩЕННЫХ ГИПОТЕЗ
Глава 18. АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫЕ ДИСКРЕТНО-АНАЛОГОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ АДДИТИВНЫХ ПОМЕХ
18.1. АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННОГО СИГНАЛА НА ФОНЕ НЕЗАВИСИМОЙ ПОМЕХИ
18.2. УСТОЙЧИВОСТЬ АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНОГО АЛГОРИТМА ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННОГО СИГНАЛА
18.3. АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННОГО СИГНАЛА НА ФОНЕ КОРРЕЛИРОВАННОЙ ПОМЕХИ
18.4. АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ КВАЗИДЕТЕРМИНИРОВАННОГО СИГНАЛА НА ФОНЕ НЕЗАВИСИМОЙ ПОМЕХИ
18.5. АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ КВАЗИДЕТЕРМИНИРОВАННОГО СИГНАЛА НА ФОНЕ КОРРЕЛИРОВАННОЙ ПОМЕХИ
Глава 19. АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫЕ ЦИФРОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ АДДИТИВНЫХ ПОМЕХ
19.1. АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫЙ ЦИФРОВОЙ АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННОГО СИГНАЛА НА ФОНЕ НЕЗАВИСИМОЙ ПОМЕХИ
19.2. АСИМПТОТИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА РАНГОВЫХ СТАТИСТИК
19.3. АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫЕ РАНГОВЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННОГО СИГНАЛА НА ФОНЕ НЕЗАВИСИМОЙ ПОМЕХИ
19.4. УСТОЙЧИВОСТЬ АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫХ РАНГОВЫХ АЛГОРИТМОВ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ
Глава 20. РАЗЛИЧЕНИЕ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ ПОМЕХ
20.1. ОПТИМАЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ РАЗЛИЧЕНИЯ СИГНАЛОВ
20.2. РАЗЛИЧЕНИЕ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ АДДИТИВНОЙ ГАУССОВСКОЙ ПОМЕХИ
20.3. РАЗЛИЧЕНИЕ КВАЗИДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ УЗКОПОЛОСНЫХ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ АДДИТИВНОЙ ГАУССОВСКОЙ ПОМЕХИ
20.4. АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ РАЗЛИЧЕНИЯ СИГНАЛОВ
Глава 21. ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ И ФИЛЬТРАЦИЯ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ ПОМЕХ
21.1. ОПТИМАЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ДЕТЕРМИНИРОВАННОГО СИГНАЛА НА ФОНЕ АДДИТИВНОЙ ГАУССОВСКОЙ ПОМЕХИ
21.2. БАЙЕСОВСКИЕ АЛГОРИТМЫ ОЦЕНИВАНИЯ СЛУЧАЙНОЙ АМПЛИТУДЫ КВАЗИДЕТЕРМИНИРОВАННОГО СИГНАЛА НА ФОНЕ АДДИТИВНОЙ ГАУССОВСКОЙ ПОМЕХИ
21.3. ОПТИМАЛЬНАЯ ЛИНЕЙНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ
21.4. НЕЛИНЕЙНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ
21.5. ЗАДАЧИ
Глава 22. АДАПТИВНЫЕ АЛГОРИТМЫ
22.1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ И КРИТЕРИЙ КАЧЕСТВА АДАПТИВНОГО АЛГОРИТМА
22.2. АДАПТИВНЫЕ АЛГОРИТМЫ КЛАССИФИКАЦИИ НОРМАЛЬНЫХ СОВОКУПНОСТЕЙ
22.3. АДАПТИВНЫЕ АЛГОРИТМЫ КЛАССИФИКАЦИИ В УСЛОВИЯХ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
22.4. АДАПТИВНЫЕ АЛГОРИТМЫ КЛАССИФИКАЦИИ В УСЛОВИЯХ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
22.5. АДАПТИВНЫЕ АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ ПОМЕХ
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ДЕЛЬТА-ФУНКЦИЯ
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ГИЛЬБЕРТА И АНАЛИТИЧЕСКИЙ СИГНАЛ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ