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信号检测与估计
填空题集
一、填空题说明填空题（每空1分，共10分）或（每空2分，共20分） 二、第1章填空题
.从系统的角度看，信号检测与估计的研究对象是_加性噪声情况信息传输系统中的接收设备。 从信号的角度看，信号检测与估计的研究对象是随机信号或随机过程。
.信号检测与估计的基本任务：以数理统计为工具，解决接收端信号与数据处理中 信息恢复与 获取问题。
.信号检测与估计的基本任务：以数理统计为工具，从被噪声及其他干扰污染的信号中3Mx 恢复所需的信息。
.信号检测是在噪声环境中，判断 信号是否存在或哪种信号存在。信号检测分为 参量检测 和非参量检测,参量检测是以信道噪声概率密度为前提的信号检测。非参量检测是 在信道噪声概率密度为未知情况下的信号检测。
.信号估计是在噪声环境中，对信号的参量或波形进行估计。信号估计分为信号参量估计 和 信号波形估计。信号参量估计是对 信号所包含的参量（或信息） 进行的估计。信号波 形估计是对信号波形进行的估计。
.信号检测与估计的数学基础：数理统计中贝叶斯统计的 贝叶斯统计决策理论和方法。
三、第2章填空题I.匹配滤波器是在输入为确定信号加平稳噪声的情况下,使输出信噪比到达最大的线性 系统。
2.匹配滤波的bl的是从含有噪声的接收信号中，尽可能抑制噪声，提高信噪比。
.向量卡尔曼滤波递推计算的模型参数包括： 状态转移矩阵、控制矩阵、扰动矩阵、 观 测矩阵、系统噪声的协方差矩阵及观测噪声的协方差矩阵。
.向量卡尔曼滤波递推计算的初始值：初始状态滤波值和初始滤波协方差矩阵.
.向量卡尔曼滤波递推计算过程：状态预测计算小预测协方差矩阵计算一滤波增益矩阵计 算l 状态滤波计算 一滤波协方差矩阵计算,依次循环递推计算。
.卡尔呸滤波的状态滤波徜是状态的线性最小均方误差估计量,是无偏估计量。
.卡尔曼滤波满足正交原理：状态估计的误差与观测数据正交。
.向量卡尔曼滤波的滤波增益矩阵随着系统噪声协方差矩阵增大而」随着上一步滤波 协方差矩阵增大而递增，随着观测噪声协方差矩阵增大而」.卡尔显滤波的滤波增益矩阵与观测数据无关。
.卜尔,滤波增益矩阵的作用是对状态预测误差进行加权,以修正状态预测值。滤波 增益.小，对状态预测误差进行加权就小，给于状态预测值的修正就小：滤波增益一大， 对状态预测误差进行加权就大，给于状态预测值的修正就大。
.卡尔曼滤波发散是指随着滤波递推运算次数的增加，估计误差的均值和估计误差协方差」I 能越来越大，使滤波逐渐失去准确估计的作用。
.引起卡尔哩滤波发散的主要原因有2点： 模型误差和计算误差。
.标量卡尔曼滤波的使用条件：状态方程、观测方程、系统噪声的均值及方差、观测噪声的均 值及方差、初始状态的均值和方差,.标量卡尔曼滤波包括两个阶段：预测与滤波。
.标量卡尔曼滤波5个基本公式：状态预测公式、预测均方误差公式、 滤波增益公式、状 态滤波公式和 滤波均方误差公式。
.标量卡尔曼滤波递推计算的模型参数包括：状态方程的系统参数、观测方程的观测参数、 系统噪声方差及观测噪声方差。
.标晟卡尔曼滤波递推计算的初始值：初始状态滤波值和初始滤波方差。
.标审卡尔曼滤递推计算过程：状态预测计算预测均方误差计算- 滤波增益计算状态 滤波计算一滤波均方误差计算，依次循环递推计算。
.标量卡尔年滤波的滤波增益决定了对观测值和状态预测值利用的比例程度。如果滤波增 益 增加，观测值利用的权重：增加，而状态预测值利用的权重如果滤波增益」S 低，观测值利用的权重一降低，而状态预测值利用的权重「增加。
.标量卡尔曼滤波的滤波增益随着系统噪声方差增大而递增，随着上一步滤波均方误差增 大而递增，随着观测噪声方差增大而递减。
10信号检测与估计
简答题集
一、简答题注释简答题（每题5分，共20分）或（每题4分，共20分）
二、第1章简答题.从系统和信号的角度看，简述信号检测与估计的研究对象。
答：从系统的角度看，信号检测与估计的研究对象是加性噪声情况信息传输系统中的接收设备。 从信号的角度看，信号检测与估计的研究对象是随机信号或随机过程。
.简述信号检测与估计的基本任务和所依赖的数学基础。
答：解决信息传输系统接收端信号与数据处理中信息恢复与获取问题，或从被噪声及其他干扰污 染的信号中提取、恢复所需的信息。信号检测与估计所依赖的数学基础是数理统计中贝叶斯统计 的贝叶斯统计决策理论和方法。
.概述信号在传输过程中与噪声混叠在一起的类型。
答：信号在传输过程中，噪声与信号混杂在一起的类型有3种：噪声与信号相加，噪声与信号相 乘（衰落效应），噪声与信号卷积（多径效应与信号相加的噪声称为加性噪声，与信号相乘的 噪声称为乘性噪声，与信号卷积的噪声称为卷积噪声。加性噪声是最常见的干扰类型，也是最基 本的，因为乘性噪声和卷积噪声的情况
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