感知信息论

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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