第1章 估计方法和广义测量平差原理 1
1-1 概述 1
1-2 多维正态分布 2
1-3 极大似然估计 8
1-4 最小二乘估计 16
1-5 极大验后估计 18
1-6 最小方差估计 20
1-7 线性最小方差估计 22
1-8 贝叶斯估计 24
1-9 广义测量平差原理 26
第2章 最小二乘平差的统一理论和方法 30
2-1 概述 30
2-2 秩亏自由网平差 31
2-3 附加系统参数的自由网平差 38
2-4 极大验后滤波与推估 41
2-5 最小二乘配置 50
2-6 静态逐次滤波 60
2-7 随机模型具有奇异协因数阵的平差 66
2-8 广义G-M模型的平差问题 69
2-9 广义G-M模型下的精度和统计性质 73
第3章 平差随机模型的验后估计 78
3-1 概述 78
3-2 赫尔墨特方差分量估计法 79
3-3 方差-协方差分量估计 88
3-4 二次无偏估计法 93
3-5 方差分量估计中的精度评定 102
第4章 动态线性系统的卡尔曼滤波 109
4-1 连续线性系统的数学模型 109
4-2 离散线性系统的数学模型 114
4-3 离散线性系统的卡尔曼滤波 118
4-4 动态测量系统的卡尔曼滤波 124
4-5 离散型卡尔曼滤波的推广 128
4-6 离散线性系统的预测 132
4-7 离散线性系统的平滑 135
第5章 稳健估计的基本理论 142
5-1 统计稳健性 142
5-2 稳健性的数学描述 148
5-3 位置参数的稳健估计 157
第6章 有偏估计 163
6-1 概述 163
6-2 岭估计 164
6-3 广义岭估计 169
参考文献 171