Предисловие
Введение
Глава 1. СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ
1.2. Моделирование случайных величин на ЭВМ
1.3. Многомерные случайные величины
1.4. Гауссовские случайные величины
1.5. Преобразования случайных величин. Примеры
Глава 2. СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ
2.2. Описание случайных процессов и полей
2.3. Классификация процессов и полей
2.4. Корреляционная функция
2.5. Спектральный анализ
2.6. Гауссовские случайные процессы
2.7. Белый гауссовский шум
2.8. Непрерывность, дифференцируемость и интегрируемость
Глава 3. МАРКОВСКИЕ СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ
3.2. Цепи Маркова
3.3. Дискретные марковские процессы
3.4. Непрерывный марковский процесс
3.5. Гауссовско-марковские процессы
3.6. Стохастические дифференциальные уравнения
3.7. Многомерные марковские процессы
3.8. Разрывные марковские процессы
3.9. Смешанные процессы
3.10. Представление непрерывных марковских процессов в дискретном времени
Глава 4. СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ В ЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМАХ
4.2. Преобразование случайных процессов непрерывными системами
4.3. Квазиоптимальные линейные фильтры
4.4. Оптимальные и согласованные линейные фильтры
4.5. Дифференцирование случайного процесса
4.6. Линейные дифференциальные и разностные уравнения
4.7. Огибающая и фаза узкополосного процесса
4.8. О нормализации случайных процессов инерционными системами
Глава 5. МЕТОДЫ АНАЛИЗА СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ В НЕЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМАХ
5.2. Квазистатический метод
5.3. Метод линеаризации. Анализ работы автогенератора при наличии шума
5.4. Метод марковских процессов. Статистическая динамика фазовой автоподстройки
5.5. Другие методы анализа ФАП. Сравнение результатов
5.6. Проблема пересечений
Глава 6. СВЕДЕНИЯ ИЗ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ
6.2. Оценки плотности и функции распределения вероятностей
6.3. Методы оценивания параметров
6.4. Граница Рао-Крамера
6.5. Критерии различения гипотез
Глава 7. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ФИЛЬТРАЦИИ
7.2. Дискретная фильтрация
7.3. Аналоговая фильтрация
7.4. Непрерывно-дискретная фильтрация
7.5. Дискретно-непрерывная фильтрация
7.6. Фильтрация условных марковских процессов
7.7. Фильтрация дискретных процессов
7.8. Фильтрация дискретно-непрерывных процессов
7.9. Фильтрация разрывных и непрерывных процессов
7.10. Порождающий процесс
Глава 8. ЛИНЕЙНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ
8.2. Линейная фильтрация при ненормальном начальном распределении
8.3. Линейная фильтрация Колмогорова-Винера
8.4. Сравнение фильтров Колмогорова-Винера и Калмана-Бьюси
8.5. О понижении размерности фильтров
8.6. Быстрый фильтр Калмана и адаптивные выравниватели
Глава 9. ТОЧНЫЕ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ
9.2. Обнаружение сигнала с неизменяющимися параметрами
9.3. Различение сигналов
9.4. Различение зависимых двоичных сигналов
9.5. Оценка неизменяющихся параметров сигнала
9.6. Моделирование уравнения Стратоновича
Глава 10. ПРИБЛИЖЕННЫЕ МЕТОДЫ НЕЛИНЕЙНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ
10.2. Обнаружение и различение сигналов
10.3. Интегральная аппроксимация
10.4. Сравнение алгоритмов ФАП
10.5. Синхронизация скачкообразных сигналов
10.6. Алгоритмы с группированием наблюдений
10.7. Фильтрация слабых сигналов при негауссовском шуме
10.8. Граница Рао-Крамера для ошибки фильтрации
Глава 11. ПРИМЕРЫ СИНТЕЗА СИСТЕМ
11.2. Радионавигационные методы фильтрации координат подвижного объекта
11.3. Алгоритмы комплексирования измерителей
11.4. Квазиоптимальное слежение за маневрирующей целью
11.5. Двухканальная пространственно-временная фильтрация
11.6. Проблема объединенной синхронизации
Глава 12. ИНТЕРПОЛЯЦИЯ СООБЩЕНИЙ
12.2. Оптимальная интерполяция в непрерывном времени
12.3. Квазиоптимальные алгоритмы интерполяции в непрерывном времени
12.4. Двусторонний алгоритм интерполяции
Глава 13. АДАПТИВНЫЙ ПРИЕМ СИГНАЛОВ
13.2. Чувствительность алгоритмов фильтрации
13.3. О робастных методах обработки
13.4. Адаптивные методы
Приложение. Справочные формулы
Список литературы
Оглавление
Text
                    Предисловие 3
Введение 5
Глава 1. СЛУЧАЙНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ 9
1.1. Случайная величина 9
1.2. Моделирование случайных величин на ЭВМ 25
1.3. Многомерные случайные величины 28
1.4. Гауссовские случайные величины 39
1.5. Преобразования случайных величин. Примеры 44
Глава 2. СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ 54
2.1. Общие определения 54
2.2. Описание случайных процессов и полей 57
2.3. Классификация процессов и полей 65
2.4. Корреляционная функция 70
2.5. Спектральный анализ 80
2.6. Гауссовские случайные процессы 91
2.7. Белый гауссовский шум 98
2.8. Непрерывность, дифференцируемость и интегрируемость 101
Глава 3. МАРКОВСКИЕ СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ 105
3.1. Классификация марковских процессов 105
3.2. Цепи Маркова 107
3.3. Дискретные марковские процессы 117
3.4. Непрерывный марковский процесс 126
3.5. Гауссовско-марковские процессы 139
3.6. Стохастические дифференциальные уравнения 144
3.7. Многомерные марковские процессы 161
3.8. Разрывные марковские процессы 166
3.9. Смешанные процессы 170
3.10. Представление непрерывных марковских процессов в дискретном времени 175
Глава 4. СЛУЧАЙНЫЕ ПРОЦЕССЫ В ЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМАХ 186
4.1. Сведения из теории систем 186
4.2. Преобразование случайных процессов непрерывными системами 198
4.3. Квазиоптимальные линейные фильтры 210
4.4. Оптимальные и согласованные линейные фильтры 217
4.5. Дифференцирование случайного процесса 237
4.6. Линейные дифференциальные и разностные уравнения 242
4.7. Огибающая и фаза узкополосного процесса 249
4.8. О нормализации случайных процессов инерционными системами 259


Глава 5. МЕТОДЫ АНАЛИЗА СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ В НЕЛИНЕЙНЫХ СИСТЕМАХ 261 5.1. Формулировка задачи. Методы анализа 261 5.2. Квазистатический метод 265 5.3. Метод линеаризации. Анализ работы автогенератора при наличии шума 269 5.4. Метод марковских процессов. Статистическая динамика фазовой автоподстройки 275 5.5. Другие методы анализа ФАП. Сравнение результатов 284 5.6. Проблема пересечений 287 Глава 6. СВЕДЕНИЯ ИЗ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ 298 6.1. Задачи математической статистики и оптимального приема сигналов 298 6.2. Оценки плотности и функции распределения вероятностей 306 6.3. Методы оценивания параметров 308 6.4. Граница Рао—Крамера 315 6.5. Критерии различения гипотез 319 Глава 7. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ФИЛЬТРАЦИИ 328 7.1. Формулировка задачи фильтрации 328 7.2. Дискретная фильтрация 332 7.3. Аналоговая фильтрация 334 7.4. Непрерывно-дискретная фильтрация 339 7.5. Дискретно-непрерывная фильтрация 341 7.6. Фильтрация условных марковских процессов 343 7.7. Фильтрация дискретных процессов 347 7.8. Фильтрация дискретно-непрерывных процессов 355 7.9. Фильтрация разрывных и непрерывных процессов 359 7.10. Порождающий процесс 362 Глава 8. ЛИНЕЙНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ 366 8.1. Алгоритмы оптимальной линейной фильтрации 366 8.2. Линейная фильтрация при ненормальном начальном распределении 387 8.3. Линейная фильтрация Колмогорова—Винера 394 8.4. Сравнение фильтров Колмогорова—Винера и Калмана—Бьюси 402 8.5. О понижении размерности фильтров 404 8.6. Быстрый фильтр Калмана и адаптивные выравниватели 407 Глава 9. ТОЧНЫЕ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ 411 9.1. Решения некоторых задач нелинейной фильтрации 411 9.2. Обнаружение сигнала с неизменяющимися параметрами 422 9.3. Различение сигналов 431 9.4. Различение зависимых двоичных сигналов 441 9.5. Оценка неизменяющихся параметров сигнала 446 9.6. Моделирование уравнения Стратоновича 454 Глава 10. ПРИБЛИЖЕННЫЕ МЕТОДЫ НЕЛИНЕЙНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ 459 10.1 Локальная гауссовская аппроксимация 460 10.2. Обнаружение и различение сигналов 480 10.3. Интегральная аппроксимация 488 10.4. Сравнение алгоритмов ФАП 498
10.5. Синхронизация скачкообразных сигналов 501 10.6. Алгоритмы с группированием наблюдений 505 10.7. Фильтрация слабых сигналов при негауссовском шуме 510 10.8. Граница Рао—Крамера для ошибки фильтрации 516 Глава 11. ПРИМЕРЫ СИНТЕЗА СИСТЕМ 526 11.1. Алгоритмы цифровой обработки сигналов 526 11.2. Радионавигационные методы фильтрации координат подвижного объекта 538 11.3. Алгоритмы комплексирования измерителей 545 11.4. Квазиоптимальное слежение за маневрирующей целью 548 11.5. Двухканальная пространственно-временная фильтрация 552 11.6. Проблема объединенной синхронизации 556 Глава 12. ИНТЕРПОЛЯЦИЯ СООБЩЕНИЙ 563 12.1. Оптимальная интерполяция в дискретном времени 563 12.2. Оптимальная интерполяция в непрерывном времени 566 12.3. Квазиоптимальные алгоритмы интерполяции в непрерывном времени 569 12.4. Двусторонний алгоритм интерполяции 576 Глава 13. АДАПТИВНЫЙ ПРИЕМ СИГНАЛОВ 578 13.1. Методы учета априорной неопределенности 578 13.2. Чувствительность алгоритмов фильтрации 580 13.3. О робастных методах обработки 586 13.4. Адаптивные методы 590 Приложение. Справочные формулы 603 Список литературы 605