本书系统地讲述了现代信号检测与估计理论及其应用。主要内容包括：信号的统计检测理论；高斯白（色）噪声中确知信号和随机参量信号的检测、序列检测；噪声概率密度未知或部分已知情况下的非参量检测；部分掌握干扰统计特性的稳健性检测；信号的恒虚警检测；信号参量的很好估计理论和方法；信号波形估计的概念、准则、维纳滤波和卡尔曼滤波算法等。
本书可供高等学校信号与信息处理、通信与信息系统等电子类学科的高年级本科生和研究生使用，也可供雷达、声呐和通信等相关专业的科研及工程技术人员参考。

第1章引言
1.1信号检测与估计理论的研究对象和处理方法
1.2信号的检测与估计理论概述
1.3内容编排
第2章信号检测与估计理论的基础知识
2.1条件概率与贝叶斯公式
2.2随机过程及其统计描述
2.3几种重要的概率密度函数及其性质
2.4白噪声、高斯白噪声和有色噪声
2.5蒙特卡罗实验性能评估
第3章信号的统计检测理论
3.1假设检验
3.2判决准则
3.3多元假设检验的判决准则
习题
第4章高斯白噪声中信号的检测
4.1匹配滤波器理论
4.2确知信号的检测
4.3参量信号的检测——贝叶斯方法
4.4参量信号的检测——广义似然比方法
4.5一致优选势检测器
4.6高斯白噪声中高斯分布随机信号的检测
4.7奈曼-皮尔逊准则下利用蒙特卡洛方法分析接收机性能
习题
第5章高斯色噪声中信号的检测
5.1高斯色噪声中信号检测的思路
5.2卡亨南-洛维展开
5.3高斯色噪声中确知信号的检测
5.4高斯色噪声中随机相位信号的检测
习题
第6章序列检测
6.1序列检测的基本原理
6.2修正的奈曼-皮尔逊准则的序列检测
6.3序列检测与固定观测样本检测的比较
习题
第7章信号的非参量检测
7.1信号的非参量检测概述
7.2非参量检测中常用的公式和性能指标
7.3非参量检测器原理
习题
第8章信号的稳健性（Robust）检测
8.1稳健性检测的概念
8.2混合模型的Robust检测
8.3Robust检测性能的原因
习题
第9章信号的恒虚警率处理
9.1信号的恒虚警率处理概述
9.2噪声环境中信号的自动门限检测
9.3瑞利杂波的恒虚警率处理
9.4非瑞利杂波的恒虚警率处理
习题
第10章信号参量的估计
10.1引言
10.2估计量的性质
10.3贝叶斯估计
10.4优选似然估计
10.5线性最小均方估计
10.6多参量估计
10.7最小二乘估计
10.8利用蒙特卡洛方法分析估计量的统计特性
习题
第11章信号波形估计
11.1引言
11.2正交原理与投影
11.3维纳滤波
11.4离散卡尔曼滤波
11.5维纳滤波与卡尔曼滤波的关系
习题
附录
参考文献