广义测量平差

第二版前言

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

2-10向量空间理论中的平差问题

第3章平差随机模型的验后估计

3-1概述

3-2赫尔默特方差估计法

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

4-8线性确定系统的能观性和能控性

4-9卡尔曼滤波的稳定性

4-10模型误差分析

4-11滤波的发散现象和克服发散的方法

第5章稳健估计的基本理论

5-1统计稳健性

5-2稳健性的数学描述

5-3位置参数的稳健估计

第6章有偏估计

6-1概述

6-2岭估计

6-3广义岭估计

参考文献

　　在现行的各校测绘类研究生课程中，虽然课程名称不同，但有关测量数据处理总是一门必修课程，大部分院校仍采用这本《广义测量平差》教材，考虑到本教材的传统性、连续性和共知性，以及老一辈测绘专家的努力和贡献，本书没有更改书名和作者署名，本版实为《广义测量平差》第四版。　　本版仍维持新版的教学体系，教学重点仍是前四章，基本内容不变。所修改和增补的主要是第2、4两章。主要是对其中某些内容进行扩充并深入了其理论解释，增加了方法上的应用和算例等。新增加的2．10节（向量空间理论中的平差问题）和4．8节至4．11节四节的卡尔曼滤波基础理论是刘大杰教授的遗作，是研究生学习有关内容所必须掌握的知识。　　本书最后所列出的参考文献，是我们收集到的5本与课程有关的国内外出版的专著和教科书，是专门为广大研究生和读者进一步学习、研究和发展广义测量平差而准备的。