Элементы теории оптимального обнаружения и приема сигналов
Элементы теории оптимального обнаружения и приема сигналов — В книге приведено одно из возможных расширений теории обнаружения и приема сигналов на случайные процессы с негауссовскими распределениями вероятностей. Рассматриваются детерминированные и чисто случайные сигналы. Для последних анализируется как случай полностью известных распределений вероятностей гипотез, так и случай, когда распределения вероятностей гипотез заданы с точностью до непараметрических семейств. Книга рассчитана на читателя с серьезной математической подготовкой. Она может быть полезна для широкого» круга специалистов, занятых в области разработки и исследования устройств обработки и передачи информации, а также для математиков, специализирующихся по прикладным аспектам теории вероятностей.
Название: Элементы теории оптимального обнаружения и приема сигналов Автор: Козин И. В. Издательство: ЛГУ Год: 1974 Страниц: 124 Формат: DJVU, PDF Размер: 7,36 Мб Качество: Отличное
Содержание:
Предисловие Глава 1. Оптимальные по Байесу процедуры обнаружения и приема сигналов § 1.1. Постановка задачи § 1.2. Первая форма условий оптимальности § 1.3. Вторая форма условий оптимальности § 1.4. Выбор измеримого пространства и задание на нем вероятностных мер § 1.5. Метод вычисления отношений правдоподобия § 1.6. Пространства Hb, Ha, L2 (B), L2 (A) § 1.7. Второй метод вычисления отношений правдоподобия Глава 2. Идеальные процедуры принятия решений § 2.1. Постановка задачи § 2.2. Основные семейства распределений вероятностей § 2.3. Условия ортогональности вероятностных мер из семейства Р (бета) § 2.4. Об унитарной эквивалентности двух операторов § 2.5. Связь между пространствами Hb, Hb-1 и L2 (B) § 2.6. Гильбертовы случайные функций § 2.7. Стационарные процессы, не удовлетворяющие найденным условиям ортогональности § 2.8. Случайные процессы, удовлетворяющие найденным условиям ортогональности Глава 3. Основные свойства распределений вероятностей семейства Р (гамма) § 3.1. Семейство Р (гамма) § 3.2. Случайные функции с распределениями вероятностей из Р (гамма) § 3.3. Семейство Рf (гамма) . Сходимость последовательностей квадратичных форм первого типа § 3.4. Сходимость последовательности линейных форм § 3.5. Семейство Рf (гамма лямбда 0) Сходимость еще трех типов последовательностей квадратичных форм § 3.6. Вычисление предела последовательности функций § 3.7. Вычисление меры -некоторых множеств Глава 4. Обнаружение и прием известных сигналов на фоне негауссовской помехи § 4.1. Условия задачи § 4.2. Общее выражение для отношения правдопаюбия § 4.3. Предел числовой последовательности § 4.4. Вычисление функции W (z) § 4.5. Вычисление функции V (z) § 4.6. Вероятности ошибок для оптимальных процедур бинарного приема и обнаружения сигналов § 4.7. Вероятности ошибок для неоптимального бинарного приема и обнаружения сигналов § 4.8. Пример Глава 5. Обнаружение случайных сигналов и различение процессов § 5.1. Условия задачи § 5.2. Общее выражение для отношения правдоподобия § 5.3. Операторы A1, A1-1, A2-1 § 5.4. Функция U (z) § 5.5. Функция V (z) § 5.6. Совместное распределение вероятностей случайных величин U и V § 5.7. Вероятности ошибок принятия решений § 5.8. Пример Глава 6. Обнаружение и различение случайных сигналов при неполностью известных распределениях вероятностей § 6.1. Обнаружение случайного сигнала с неизвестной функцией корреляции § 6.2. Минимаксная процедура обнаружения. Наиболее трудно обнаруживаемые сигналы § 6.3. Частные случаи задачи различения пары случайных процессов с неизвестной функцией корреляции для одного из них § 6.4. Семейство пар распределений вероятностей § 6.5. Процедуры различения случайных сигналов со средним риском, инвариантным для пар распределений из Рf (лямбда 0) § 6.6. Минимаксная процедура. Наиболее трудно различимые гипотезы § 6.7. Особенности случайных процессов, соответствующих мерам из Указатель литературы