广义测量平差（新版）

　　前言
　　第1章  估计方法和广义测量平差原理
　　1-1  概述
　　1-2  多维正态分布
　　1-3  极大似然估计
　　1-4  最小二乘估计
　　1-5  极大验后估计
　　1-6  最小方差估计
　　1-7  线性最小方差估计
　　1-8  贝叶斯估计
　　1-9  广义测量平差原理
　　第2章  最小二乘平差的统一理论和方法
　　2-1  概述
　　2-2  秩亏自由网平差
　　2-3  附加系统参数的自由网平差
　　2-4  极大验后滤波与推估
　　2-5  最小二乘配置
　　2-6  静态逐次滤波
　　2-7  随机模型具有奇异协因数阵的平差
　　2-8  广义G-M模型的平差问题
　　2-9  广义G-M模型下的精度和统计性质
　　第3章  平差随机模型的验后估计
　　3-1  概述
　　3-2  赫尔墨特方差分量估计法
　　3-3  方差-协方差分量估计
　　3-4  二次无偏估计法
　　3-5  方差分量估计中的精度评定
　　第4章  动态线性系统的卡尔曼滤波
　　4-1  连续线性系统的数学模型
　　4-2  离散线性系统的数学模型
　　4-3  离散线性系统的卡尔曼滤波
　　4-4  动态测量系统的卡尔曼滤波
　　4-5  离散型卡尔曼滤波的推广
　　4-6  离散线性系统的预测
　　4-7  离散线性系统的平滑
　　第5章  稳健估计的基本理论
　　第6章  有偏估计
　　参考文献

　　    《广义测量平差（新版）》修订主要之处是：将第二版的第3章秩亏自由网平差、第5章滤波与配置及第6章若干平差问题的补充等这三章所精选的教学内容合并为一章，取名为最小二乘平差的统一理论和方法；删除了第二版中第1章随机过程基础和附录等纯数学内容，删除了第二版的第8章卡尔曼滤波的渐近性质和误差分析；基本保留了第2章估计方法和广义测量平差原理、第4章平差随机模型的验后估计、第7章动态线性系统的卡尔曼滤波等三章内容；新增了稳健估计的基本理论和有偏估计两章。经上述修订，已将第二版中8章53节，缩成为6章36节，字数也大为减少，但仍保留了介绍近代测量平差理论和方法最新成果为主线的特色。