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 3
1-3极大似然估计 9
1-4最小二乘估计 16
1-5极大验后估计 19
1-6最小方差估计 21
1-7 线性最小方差估计 23
1-8贝叶斯估计 25
1-9 广义测量平差原理 27
第2章 最小二乘平差的统一理论和方法 31
2-1概述 31
2-2秩亏自由网平差 37
2-3附加系统参数的自由网平差 46
2-4极大验后滤波与推估 56
2-5最小二乘配置 64
2-6 静态逐次滤波 78
2-7 随机模型具有奇异协因数阵的平差 84
2-8广义G-M模型的平差问题 87
2-9广义G-M模型下的精度和统计性质 91
2-10向量空间理论中的平差问题 95
第3章 平差随机模型的验后估计 102
3-1概述 102
3-2赫尔默特方差估计法 103
3-3方差-协方差分量估计 114
3-4二次无偏估计法 120
3-5方差分量估计中的精度评定 129
第4章 动态线性系统的卡尔曼滤波 136
4-1连续线性系统的数学模型 136
4-2离散线性系统的数学模型 141
4-3离散线性系统的卡尔曼滤波 145
4-4动态测量系统的卡尔曼滤波 151
4-5离散型卡尔曼滤波的推广 155
4-6离散线性系统的预测 159
4-7离散线性系统的平滑 163
4-8线性确定系统的能观性和能控性 169
4-9卡尔曼滤波的稳定性 173
4-10模型误差分析 178
4-11滤波的发散现象和克服发散的方法 181
第5章 稳健估计的基本理论 186
5-1统计稳健性 186
5-2稳健性的数学描述 192
5-3位置参数的稳健估计 201
第6章 有偏估计 207
6-1概述 207
6-2岭估计 209
6-3广义岭估计 213
参考文献 215