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156千字
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2024-09-01
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主编推荐语
本书系统地论述空间信息论的基本理论。
内容简介
空间信息论是研究信息获取一般规律的理论体系。本书内容包括：香农信息论基础；空间信息论的基本框架；单目标探测的距离信息和散射信息；多目标探测的距离信息和散射信息；传感器阵列的方向信息和散射信息；相控阵雷达的距离-方向信息和散射信息；目标检测的信息理论；雷达通信一体化的信息论建模及优化。
本书的核心内容是探测信息的概念和雷达定理，还论述了空间信息论和雷达信号处理及通信理论的关系，对实际雷达系统设计有重要参考价值。本书概念清晰，结构严谨，内容属于国际前沿基础研究领域，可作为高等学校信息工程、计算机与控制工程专业本科生、研究生课程教材，也可供雷达、通信、声学、光学和计算机等相关领域的教学、科研及工程技术人员参考。
目录
- 版权信息
- 内容简介
- 丛书编委会
- 前言
- 符号含义
- 缩略词及其全称
- 第1章 绪论
- 1.1 感知信息论的研究背景
- 1.2 感知信息论的研究问题
- 1.3 信息论在雷达感知领域的前期研究工作
- 1.3.1 距离互信息
- 1.3.2 以互信息和相对熵为测度的雷达波形设计
- 1.3.3 信息论在雷达信号处理领域的应用
- 1.4 感知信息论的原创性贡献
- 1.4.1 感知信息论的原创性概念
- 1.4.2 感知信息论的原创方法
- 1.4.3 感知信息论证明的主要定理
- 1.4.4 感知信息论的应用价值
- 第2章 香农信息论基础
- 2.1 矩阵代数基础
- 2.1.1 特征与特征矢量
- 2.1.2 矩阵的奇异值分解
- 2.1.3 Hermitian矩阵
- 2.1.4 Kronecker积
- 2.1.5 矩阵求逆
- 2.2 离散信源的熵
- 2.3 条件熵与联合熵
- 2.3.1 条件熵
- 2.3.2 联合熵
- 2.3.3 各类熵的关系
- 2.4 互信息
- 2.4.1 互信息的定义
- 2.4.2 互信息的性质
- 2.4.3 条件互信息
- 2.4.4 信息散度
- 2.4.5 平均互信息
- 2.4.6 多变量的互信息
- 2.4.7 平均条件互信息
- 2.5 连续随机变量
- 2.5.1 连续信源的熵与平均互信息
- 2.5.2 几种特殊分布信源的熵
- 2.5.3 限平均功率最大熵定理
- 2.5.4 熵功率
- 2.6 信道及其容量
- 2.6.1 信道模型
- 2.6.2 信道分类
- 2.6.3 连续信道分类
- 2.6.4 加性噪声信道及其容量
- 2.6.5 加性高斯信道及其容量
- 2.6.6 多维无记忆加性高斯信道
- 2.6.7 限频限功率高斯信道容量与香农信道容量公式
- 2.6.8 香农信道编码定理
- 2.6.9 MIMO信道及其容量
- 第3章 感知信息论的理论框架
- 3.1 雷达信号处理基础
- 3.1.1 雷达感知系统的基本功能
- 3.1.2 多天线脉冲雷达与常规波束形成
- 3.1.3 多普勒频移
- 3.1.4 匹配滤波器
- 3.1.5 模糊函数
- 3.1.6 雷达发射信号及主要参数
- 3.1.7 雷达目标散射的统计模型
- 3.1.8 雷达目标检测
- 3.2 贝叶斯估计理论
- 3.2.1 贝叶斯公式的密度函数形式
- 3.2.2 贝叶斯估计和误差
- 3.2.3 先验分布的确定
- 3.2.4 似然原理
- 3.2.5 无信息先验
- 3.3 感知信息的定量
- 3.3.1 雷达目标感知系统模型
- 3.3.2 感知信息的概念及其定量
- 3.4 感知信息的意义
- 3.4.1 均方误差的使用不当
- 3.4.2 微分熵的单位
- 3.4.3 感知信息与熵误差
- 3.5 最优感知问题
- 3.5.1 常用的检测和估计方法
- 3.5.2 经验信息与感知精度
- 3.5.3 感知定理概要
- 第4章 参数估计与空间信息
- 4.1 雷达感知系统模型
- 4.2 雷达感知的等效通信系统模型
- 4.3 空间信息
- 4.3.1 雷达感知信道模型
- 4.3.2 雷达感知信源模型
- 4.3.3 联合距离-散射信息的定义
- 4.4 恒模散射目标的时延估计
- 4.4.1 测距信道模型
- 4.4.2 时延的后验分布与最大后验估计
- 4.4.3 第一类测距分布
- 4.4.4 距离信息的计算
- 4.4.5 距离信息的上界
- 4.5 抽样后验概率估计
- 4.6 最小散度估计
- 4.7 复高斯散射目标的时延估计
- 4.7.1 时延估计的后验分布
- 4.7.2 时延估计的克拉美罗界
- 4.7.3 第二类测距分布
- 4.7.4 距离信息的上界
- 4.8 熵误差
- 4.8.1 熵误差的定义
- 4.8.2 距离信息-熵偏差关系定理
- 4.8.3 经验熵误差
- 4.9 熵误差的闭合表达式
- 4.9.1 后验微分熵的一般表达式
- 4.9.2 Hw、Hs和κ的近似计算
- 4.9.3 距离信息与熵误差的闭合表达式
- 4.10 散射信息
- 4.10.1 恒模散射目标的散射信息
- 4.10.2 复高斯散射目标的散射信息
- 第5章 多目标参数估计与空间分辨率
- 5.1 多目标参数估计
- 5.1.1 多目标系统模型
- 5.1.2 多目标空间信息的概念
- 5.2 多个复高斯散射目标的距离信息
- 5.2.1 多目标测距信道模型
- 5.2.2 多目标距离信息的最大似然估计
- 5.2.3 最大后验概率估计和抽样后验概率估计
- 5.2.4 两目标距离信息的后验分布
- 5.2.5 多目标距离信息的数值计算
- 5.2.6 两目标测距的Fisher信息与克拉美罗界
- 5.3 多个恒模散射目标的距离信息
- 5.3.1 距离信息
- 5.3.2 距离信息的上界
- 5.4 多目标散射信息的计算
- 5.5 距离分辨率
- 5.5.1 两目标散射信息的闭合表达式
- 5.5.2 距离分辨率公式
- 5.5.3 多目标参数估计的显微方法
- 第6章 参数估计定理
- 6.1 参数估计定理的直观解释
- 6.2 连续随机变量的渐近等分特性及典型集
- 6.2.1 渐近等分特性
- 6.2.2 典型集
- 6.3 联合典型序列
- 6.4 参数估计定理的证明
- 6.5 推广的Fano不等式
- 6.6 参数估计定理的逆定理
- 第7章 天线阵列的方向信息和散射信息
- 7.1 阵列信号处理基础
- 7.1.1 窄带信号
- 7.1.2 天线阵列统计模型
- 7.2 天线阵列的空间信息
- 7.3 信源的方向信息
- 7.3.1 恒模信源的方向信息
- 7.3.2 复高斯信源的方向信息
- 7.3.3 方向估计的熵误差
- 7.3.4 方向估计熵误差的闭合表达式
- 7.4 信源的散射信息
- 7.4.1 恒模信源的散射信息
- 7.4.2 复高斯信源的散射信息
- 7.5 多信源的空间信息
- 7.5.1 方向信息
- 7.5.2 稀疏信源的散射信息
- 7.5.3 方向分辨率
- 第8章 相控阵雷达的空间信息理论
- 8.1 相控阵雷达系统模型
- 8.2 相控阵雷达的感知信道模型
- 8.2.1 感知信源的统计模型
- 8.2.2 感知信道的统计模型
- 8.2.3 位置信息的后验概率分布
- 8.2.4 位置信息和熵误差
- 8.3 位置信息闭合表达式
- 8.3.1 一般的位置信息闭合表达式
- 8.3.2 后验微分熵近似表达式
- 8.4 位置信息上界和熵误差下界
- 8.4.1 位置信息和熵误差的闭合表达式
- 8.4.2 克拉美罗界与Fisher信息矩阵
- 8.4.3 仿真结果
- 8.5 相控阵雷达的散射信息
- 8.5.1 单个恒模散射目标的散射信息
- 8.5.2 单个复高斯散射目标的散射信息
- 8.5.3 两个复高斯散射目标的散射信息
- 8.6 相控阵雷达的分辨率方程
- 第9章 脉冲多普勒雷达的空间信息理论
- 9.1 脉冲多普勒雷达系统模型
- 9.2 脉冲多普勒雷达的多普勒散射信息
- 9.3 距离-多普勒信息与熵误差
- 9.3.1 距离-多普勒联合后验分布
- 9.3.2 距离-多普勒相关函数
- 9.3.3 距离-多普勒信息的上界
- 9.3.4 距离-多普勒信息的闭合表达式
- 9.3.5 距离-多普勒估计熵误差
- 9.4 距离-多普勒分辨率
- 9.4.1 距离-多普勒分辨率的概念
- 9.4.2 距离-多普勒分辨率表达式
- 9.5 仿真结果
- 9.5.1 多普勒散射信息
- 9.5.2 距离-多普勒信息与熵误差
- 9.5.3 距离-多普勒分辨率
- 第10章 MIMO雷达的空间信息理论
- 10.1 MIMO雷达系统模型
- 10.2 MIMO雷达的空间信息
- 10.2.1 空间信息的定义
- 10.2.2 目标参数的统计模型
- 10.3 MIMO雷达的距离-方向信息
- 10.3.1 距离-方向信息表达式
- 10.3.2 距离-方向信息的渐近上界
- 10.4 MIMO雷达距离-方向信息的近似表达式
- 10.5 MIMO雷达的散射信息
- 10.5.1 恒模散射
- 10.5.2 复高斯散射
- 10.6 MIMO雷达的距离-方向分辨率
- 第11章 目标检测的空间信息理论
- 11.1 目标检测的评价指标
- 11.2 目标检测系统模型
- 11.3 目标检测信息的定义
- 11.4 目标检测信息的计算
- 11.4.1 一般复高斯散射目标检测信息的计算
- 11.4.2 单个复高斯散射目标检测信息的计算
- 11.4.3 已知目标位置时复高斯散射目标检测信息的计算
- 11.4.4 恒模散射目标检测信息的计算
- 11.4.5 已知目标位置时恒模散射目标检测信息的计算
- 11.5 检测熵数
- 11.6 检测信息准则下的虚警概率和检测概率
- 11.6.1 单个复高斯散射目标的虚警概率和检测概率
- 11.6.2 已知复高斯散射目标位置时的虚警概率和检测概率
- 11.6.3 恒模散射目标的虚警概率和检测概率
- 11.6.4 已知恒模散射目标位置时的虚警概率和检测概率
- 11.7 目标检测的无偏性
- 11.8 NP检测器的虚警概率和检测概率
- 11.8.1 复高斯散射目标NP检测器的虚警概率和检测概率
- 11.8.2 已知复高斯散射目标位置时NP检测器的虚警概率和检测概率
- 11.8.3 恒模散射目标NP检测器的虚警概率和检测概率
- 11.8.4 已知恒模散射目标位置时NP检测器的虚警概率和检测概率
- 11.9 MAP检测器的虚警概率和检测概率
- 11.9.1 复高斯散射目标MAP检测器的虚警概率和检测概率
- 11.9.2 已知复高斯散射目标位置时MAP检测器的虚警概率和检测概率
- 11.9.3 恒模散射目标MAP检测器的虚警概率和检测概率
- 11.9.4 已知恒模散射目标位置时MAP检测器的虚警概率和检测概率
- 11.10 NP检测器和MAP检测器的检测信息
- 11.11 仿真结果
- 11.11.1 基于先验概率的性能比较
- 11.11.2 检测信息与信噪比的关系
- 11.11.3 目标位置已知和未知时的检测信息
- 11.11.4 两种检测器工作特性的比较
- 第12章 目标检测定理
- 12.1 目标检测定理的直观解释
- 12.2 离散随机变量的渐近等分特性及典型集
- 12.2.1 弱大数定律与渐近等分特性
- 12.2.2 典型集
- 12.3 联合典型序列
- 12.4 目标检测定理的证明
- 12.5 目标检测定理的逆定理
- 第13章 联合目标检测与参数估计
- 13.1 联合目标检测与参数估计概述
- 13.2 感知信息
- 13.3 感知信息的计算
- 13.3.1 一般复高斯散射目标感知信息的计算
- 13.3.2 单个复高斯散射目标感知信息的计算
- 13.3.3 恒模散射目标感知信息的计算
- 13.4 感知熵误差和感知熵偏差
- 13.5 抽样后验感知
- 13.6 联合目标检测-参数估计定理
- 13.6.1 联合目标检测-参数估计定理的直观解释
- 13.6.2 联合典型序列
- 13.6.3 联合目标检测-参数估计定理的证明
- 13.7 级联目标检测-参数估计定理
- 第14章 非合作目标检测的信息理论
- 14.1 非合作目标检测概述
- 14.2 非合作目标检测系统模型
- 14.3 检测信息
- 14.4 检测信息的计算
- 14.5 虚警概率和检测概率
- 14.6 非合作目标感知的NP检测器
- 14.7 非合作目标感知的MAP检测器
- 14.8 数值仿真结果
- 14.8.1 虚警概率和检测概率与信噪比的关系
- 14.8.2 检测信息与先验概率的关系
- 14.8.3 检测信息与信噪比的关系
- 14.8.4 接收机工作特性比较
- 第15章 信息融合
- 15.1 信息融合技术现状
- 15.2 系统模型
- 15.3 数据融合
- 15.4 概率融合
- 15.5 参数融合
- 15.6 判决融合
- 15.7 仿真结果
- 参考文献
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