《现代信号检测与估计理论及方法探究》重点研究了信号检测与估计共同涉及的理论，探讨了检测和估计的方法，注重结构的完整性和内容的连续性，重视理论联系实际，同时注意对新概念、新理论的介绍。
《现代信号检测与估计理论及方法探究》主要内容涵盖了随机信号与噪声，信号检测，序列检测，信号波形估计及信号检测与估计的应用等。
《现代信号检测与估计理论及方法探究》内容丰富新颖，可供从事电子信息系统、信号处理研究与设计的工程技术人员参考。
随着现代通信理论、信息理论、计算机科学与技术及微电子技术与器件的飞速发展，信号统计处理的理论和技术也在向干扰环境更复杂、信号形式多样化、处理技术更先进、指标要求更高、应用范围越来越广的方向发展，已成功应用于电子信息系统、航空航天系统、自动控制、模式识别、遥测遥控、生物医学工程等领域。
所谓信号的检测理论是研究在噪声干扰背景中所关心的信号属于哪种状态的最佳判决问题。信号的估计理论，是研究在噪声干扰背景中，通过对信号的观测，如何构造待估计参数的最佳估计量问题。信号的波形估计理论则是为了改善信号质量，研究在噪声干扰背景中感兴趣信号波形的最佳恢复问题，或离散状态下表征信号在各离散时刻状态的最佳动态估计问题。信号的波形估计理论又称为信号的调制理论。这里，并未将信号的波形估计理论与信号的估计理论截然分开，而是将信号的参量估计看作信号波形估计的特例。下面通过实例加以说明。
我们考察空间飞行目标的定位问题。为此，向目标方向发射一束电磁能，观测反射的电磁波。首先，要判断有没有目标存在，这是检测问题；其次，如果判断目标存在，可能还希望知道有关目标的某些参数，如它的距离或速度，这是估计问题；同时，可能还需要获得目标的运动轨迹，这是波形估计问题，又称为调制问题。如果没有任何干扰，反射波通过传输媒质也未受到畸变，则问题很容易求解。只要监测反射信号，根据信号峰值出现的时间来观测发射和反射波间的延时即可。如果没有目标，也就没有尖峰信号；如果有目标，可以估计它的距离；同时，还要对噪声干扰中飞行目标的运动轨迹进行最佳恢复，即波形估计。
前言
第1章 信号检测与估计概论
1．1 信号处理中的检测与估计理论
1．2 信号检测与估计理论发展的几个阶段
1．3 信号检测与估计理论的研究对象及研究方法
第2章 随机信号与噪声
2．1 概率与随机变量
2．2 随机过程
2．3 离散随机信号
2．4 高斯过程与白噪声
2．5 窄带高斯过程
第3章 信号检测
3．1 经典检测理论
3．2 二元信号的贝叶斯检测准则
3．3 二元信号的派生贝叶斯检测准则
3．4 多元信号的检测及其最佳准则
3．5 复合假设检验
第4章 序列检测、非参量检测和Robust检测
4．1 序列检测
4．2 非参量检测
4．3 稳健性（Robust）检测
第5章 波形检测
5．1 匹配滤波器理论
5．2 连续随机信号的正交级数展开
5．3 确知信号的检测
5．4 高斯白噪声中信号波形的检测
5．5 高斯有色噪声中确知信号波形的检测
第6章 信号参量估计
6．1 估计量的性质
6．2 贝叶斯估计
6．3 最大似然估计
6．4 线性最小均方误差估计
6．5 最小二乘估计
6．6 多参量同时估计
第7章 信号波形估计
7．1 信号波形估计概述
7．2 连续随机过程的维纳滤波
7．3 离散随机过程的维纳滤波
7．4 标量与矢量信号的卡尔曼滤波
7．5 卡尔曼滤波的推广
7．6 卡尔曼滤波的发散现象分析
7．7 常增益滤波方法
第8章 信号检测与估计的应用
8．1 信号检测与估计应用概述
8．2 在通信系统中的应用
8．3 在船用导航雷达中的应用
8．4 其他应用
参考文献
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