感知信息論

●第1章   緒論 １        １.１   感知信息論的研究背景  １   １.２   感知信息論的研究問題  １        １.３   信息論在雷達(dá)感知領(lǐng)域的前期研究工作  ３              １.３.１   距離互信息 ３              １.３.２   以互信息和相對(duì)熵為測(cè)度的雷達(dá)波形設(shè)計(jì) ４              １.３.３   信息論在雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域的應(yīng)用 ５        １.４   感知信息論的原創(chuàng)性貢獻(xiàn)  ５              １.４.１   感知信息論的原創(chuàng)性概念 ５              １.４.２   感知信息論的原創(chuàng)方法 ６              １.４.３   感知信息論證明的主要定理 ７              １.４.４   感知信息論的應(yīng)用價(jià)值 ８  第２ 章   香農(nóng)信息論基礎(chǔ)  １０        ２.１   矩陣代數(shù)基礎(chǔ) １０              ２.１.１   特征與特征矢量  １０              ２.１.２   矩陣的奇異值分解  １０              ２.１.３   Ｈｅｒｍｉｔｉａｎ 矩陣  １１              ２.１.４   Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ 積  １１              ２.１.５   矩陣求逆  １２        ２.２   離散信源的熵 １３        ２.３   條件熵與聯(lián)合熵 １３              ２.３.１   條件熵  １３              ２.３.２   聯(lián)合熵  １４              ２.３.３   各類熵的關(guān)系  １４        ２.４   互信息 １６              ２.４.１   互信息的定義  １６ Ⅻ                ２.４.２   互信息的性質(zhì)  １７              ２.４.３   條件互信息  １８              ２.４.４   信息散度  １８              ２.４.５   平均互信息  １９              ２.４.６   多變量的互信息  ２１              ２.４.７   平均條件互信息  ２３        ２.５   連續(xù)隨機(jī)變量 ２４              ２.５.１   連續(xù)信源的熵與平均互信息  ２４              ２.５.２   幾種特殊分布信源的熵  ２８              ２.５.３   限平均功率優(yōu)選熵定理  ３１              ２.５.４   熵功率  ３３        ２.６   信道及其容量 ３３              ２.６.１   信道模型  ３３              ２.６.２   信道分類  ３４              ２.６.３   連續(xù)信道分類  ３５              ２.６.４   加性噪聲信道及其容量  ３６              ２.６.５   加性高斯信道及其容量  ３７              ２.６.６   多維無記憶加性高斯信道  ３９              ２.６.７   限頻限功率高斯信道容量與香農(nóng)信道容量公式  ４１              ２.６.８   香農(nóng)信道編碼定理  ４４              ２.６.９   ＭＩＭＯ 信道及其容量  ４６  第３ 章   感知信息論的理論框架  ４８        ３.１   雷達(dá)信號(hào)處理基礎(chǔ) ４８              ３.１.１   雷達(dá)感知系統(tǒng)的基本功能  ４８              ３.１.２   多天線脈沖雷達(dá)與常規(guī)波束形成  ５０              ３.１.３   多普勒頻移  ５３              ３.１.４   匹配濾波器  ５７              ３.１.５   模糊函數(shù)  ６２              ３.１.６   雷達(dá)發(fā)射信號(hào)及主要參數(shù)  ６５              ３.１.７   雷達(dá)目標(biāo)散射的統(tǒng)計(jì)模型  ６８              ３.１.８   雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)  ７１        ３.２   貝葉斯估計(jì)理論 ７２              ３.２.１   貝葉斯公式的密度函數(shù)形式  ７２ ??                ３.２.２   貝葉斯估計(jì)和誤差  ７５              ３.２.３   先驗(yàn)分布的確定  ７６              ３.２.４   似然原理  ７６              ３.２.５   無信息先驗(yàn)  ７６        ３.３   感知信息的定量 ７９              ３.３.１   雷達(dá)目標(biāo)感知系統(tǒng)模型  ７９              ３.３.２   感知信息的概念及其定量  ８０        ３.４   感知信息的意義 ８１              ３.４.１   均方誤差的泛濫  ８２              ３.４.２   微分熵的單位  ８３              ３.４.３   感知信息與熵誤差  ８４        ３.５   很優(yōu)感知問題 ８７              ３.５.１   常用的檢測(cè)和估計(jì)方法  ８７              ３.５.２   經(jīng)驗(yàn)信息與感知精度  ８８              ３.５.３   感知定理概要  ８８  第４ 章   參數(shù)估計(jì)與空間信息  ９０        ４.１   雷達(dá)感知系統(tǒng)模型 ９０        ４.２   雷達(dá)感知的等效通信系統(tǒng)模型 ９１        ４.３   空間信息 ９３              ４.３.１   雷達(dá)感知信道模型  ９３              ４.３.２   雷達(dá)感知信源模型  ９３              ４.３.３   聯(lián)合距離－散射信息的定義 ９４        ４.４   恒模散射目標(biāo)的時(shí)延估計(jì) ９６              ４.４.１   測(cè)距信道模型  ９６              ４.４.２   時(shí)延的后驗(yàn)分布與優(yōu)選后驗(yàn)估計(jì)  ９８              ４.４.３   第一類測(cè)距分布  １００              ４.４.４   距離信息的計(jì)算  １００              ４.４.５   距離信息的上界  １０１        ４.５   抽樣后驗(yàn)概率估計(jì)  １０５        ４.６   最小散度估計(jì)  １０６        ４.７   復(fù)高斯散射目標(biāo)的時(shí)延估計(jì)  １０８              ４.７.１   時(shí)延估計(jì)的后驗(yàn)分布  １０８              ４.７.２   時(shí)延估計(jì)的克拉美羅界  １１０ ??                ４.７.３   第二類測(cè)距分布  １１２              ４.７.４   距離信息的上界  １１３        ４.８   熵誤差  １１５              ４.８.１   熵誤差的定義  １１６              ４.８.２   距離信息－熵偏差關(guān)系定理  １１８              ４.８.３   經(jīng)驗(yàn)熵誤差  １１９        ４.９   熵誤差的閉合表達(dá)式  １１９              ４.９.１   后驗(yàn)微分熵的一般表達(dá)式  １２０              ４.９.２   Ｈｗ、 Ｈｓ 和 κ 的近似計(jì)算  １２２              ４.９.３   距離信息與熵誤差的閉合表達(dá)式  １２４        ４.１０   散射信息 １２８              ４.１０.１   恒模散射目標(biāo)的散射信息  １２８              ４.１０.２   復(fù)高斯散射目標(biāo)的散射信息  １３１  第５ 章   多目標(biāo)參數(shù)估計(jì)與空間分辨率 １３３        ５.１   多目標(biāo)參數(shù)估計(jì)  １３３              ５.１.１   多目標(biāo)系統(tǒng)模型  １３３              ５.１.２   多目標(biāo)空間信息的概念  １３４        ５.２   多個(gè)復(fù)高斯散射目標(biāo)的距離信息  １３５              ５.２.１   多目標(biāo)測(cè)距信道模型  １３５              ５.２.２   多目標(biāo)距離信息的優(yōu)選似然估計(jì)  １３７              ５.２.３   優(yōu)選后驗(yàn)概率估計(jì)和抽樣后驗(yàn)概率估計(jì)  １３８              ５.２.４   兩目標(biāo)距離信息的后驗(yàn)分布  １４０              ５.２.５   多目標(biāo)距離信息的數(shù)值計(jì)算  １４１              ５.２.６   兩目標(biāo)測(cè)距的 Ｆｉｓｈｅｒ 信息與克拉美羅界  １４２        ５.３   多個(gè)恒模散射目標(biāo)的距離信息  １４４                第６ 章   參數(shù)估計(jì)定理 １５７        ６.１   參數(shù)估計(jì)定理的直觀解釋  １５７        第７ 章   天線陣列的方向信息和散射信息 １７１  第８ 章   相控陣?yán)走_(dá)的空間信息理論 ２０６        ８.１   相控陣?yán)走_(dá)系統(tǒng)模型  ２０６       第９ 章   脈沖多普勒雷達(dá)的空間信息理論 ２３５    第１０ 章   ＭＩＭＯ 雷達(dá)的空間信息理論  ２６０      第１１ 章   目標(biāo)檢測(cè)的空間信息理論  ２８５       １２ 章   目標(biāo)檢測(cè)定理  ３１９         第１３ 章   聯(lián)合目標(biāo)檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)  ３３１      第１４ 章   非合作目標(biāo)檢測(cè)的信息理論  ３５２    第１５ 章   信息融合  ３６４    參考文獻(xiàn) ３７４