现代测量数据处理

第1章 数学基础 §1.1 矩阵的基本运算 §1.2 广义逆矩阵 §1.3 矩阵分解 §1.4 矩阵与向量的求导和积分 §1.5 随机变量及其概率分布 §1.6 正态分布 §1.7 随机样本与抽样分布 §1.8 参数估计 §1.9 参数估计准则 第2章 现代平差方法 §2.1 间接平差方法 §2.2 附加系统参数的平差方法 §2.3 序贯平差方法 §2.4 自由网平差方法 第3章 现代误差理论 §3.1 验后方差估计理论 §3.2 可靠性理论 §3.3 抗差估计理论 §3.4 有偏估计理论 第4章 回归与拟合 §4.1 一元线性回归 §4.2 多元线性回归 §4.3 非线性回归 §4.4 时间序列分析 §4.5 多项式拟合 第5章 滤波、推估与配置 §5.1 静态滤波 §5.2 静态逐次滤波 §5.3 静态滤波的抗差估计解 §5.4 *小二乘配置 第6章 动态卡尔曼滤波 §6.1 卡尔曼滤波基础理论 §6.2 状态模型与观测模型 §6.3 误差探测、诊断与修复 §6.4 滤波随机模型的实时估计 §6.5 系统误差的处理方法 §6.6 卡尔曼滤波的发散问题及其解决办法 §6.7 抗差卡尔曼滤波 §6.8 自适应卡尔曼滤波 §6.9 含有色噪声的卡尔曼滤波 第7章 非线性动态滤波 §7.1 引言 §7.2 扩展卡尔曼滤波 §7.3 无迹卡尔曼滤波 §7.4 容积卡尔曼滤波 §7.5 粒子滤波 参考文献