В систематизированном виде излагается прикладная теория совместного различения сигналов и оценивания их параметров на фоне помех. Проводятся как статистический синтез совместных оптимальных алгоритмов различения оценивания, так и анализ качества статистических решений, формируемых такими алгоритмами. При синтезе используются методы байесовский, максимума апостериорной вероятности и максимального правдоподобия. Значительное внимание уделено асимптотическим методам, обеспечивающим возможность отыскания более простых предельных структур для совместных байесовских алгоритмов при синтезе. Получены аналитические выражения при анализе качества заданных совместных алгоритмов.
Основное внимание уделено приему квазидетерминированных сигналов с постоянными на конечном интервале времени значениями параметров на фоне гауссовской помехи, что позволило получить более конструктивные результаты анализа алгоритмов различения-оценивания. Значительная часть формул, определяющих качество алгоритмов, приведена к виду, пригодному для численных расчетов. Многие результаты, полученные при синтезе совместных алгоритмов, охватывают как одноканальные, так и многоканальные системы наблюдения. Приведены некоторые результаты применения указанных методов при решении задач разрешения сигналов. Теоретические соотношения иллюстрируются примерами, полезными для приложений статистической теории связи и локации.
Для научных работников и аспирантов, занимающихся разработкой и исследованием систем передачи информации. Это и многое другое вы найдете в книге Совместное различение сигналов и оценка их параметров на фоне помех (А. П. Трифонов, Ю. С. Шинаков)
