广义测量平差 第2版PDF格式文档图书下载

第一章 随机过程基础 1

1-1 多维正态分布 1

1-2 随机过程的概率分布和数字特征 6

1-3 平稳随机过程 11

1-4 协方差函数与相关函数 15

1-5 几个特殊的随机过程 19

第二章 估计方法和广义测量平差原理 23

2-1 概述 23

2-2 极大似然估计 25

2-3 最小二乘估计 28

2-4 极大验后估计 31

2-5 最小方差估计 34

2-6 线性最小方差估计 37

2-7 贝叶斯(Bayes)估计 39

2-8 广义测量平差原理 42

3-1 平差问题的基准与秩亏自由网平差的类型 46

第三章 秩亏自由网平差 46

3-2 秩亏自由网平差 51

3-3 秩亏水准网的动态平差 58

3-4 秩亏自由网的分区平差 63

3-5 附加系统参数的秩亏自由网平差 72

3-6 秩亏自由网平差的特点 78

第四章 平差随机模型的验后估计 85

4-1 概述 85

4-2 赫尔默特估计法 86

4-3 赫尔默特估计的一些简化公式 102

4-4 方差-协方差估计法 110

4-5 二次无偏估计法 119

4-6 方差分量估计中的精度评定 129

第五章 滤波与配置 138

5-1 概述 138

5-2 极大验后滤波与推估 139

5-3 最小二乘滤波与推估 146

5-4 最小二乘配置 152

5-5 滤波与配置的验后方差 163

5-6 静态逐次滤波 167

第六章 若干平差问题的补充 175

6-1 最小二乘平差中部分主子块秩亏时的求解方法 175

6-2 最小二乘平差中各种主要协因数阵的秩 181

6-3 顾及起算数据误差时的精度评定 184

6-4 随机模型具有奇异协因数阵的平差 189

6-5 向量空间投影与最小二乘原理 194

6-6 向量空间理论中的平差问题 198

6-7 广义G-M模型下的平差问题 202

6-8 广义G-M模型下的精度和统计性质 207

6-9 等价观测值 213

第七章 动态线性系统的卡尔曼滤波 219

7-1 连续线性系统的数学模型 219

7-2 离散线性系统的数学模型 228

7-3 离散线性系统的卡尔曼滤波 234

7-4 用正交投影法推导卡尔曼滤波 243

7-5 卡尔曼滤波的应用举例 248

7-6 离散型卡尔曼滤波的推广 255

7-7 离散线性系统的预测 260

7-8 离散线性系统的平滑 264

7-9 连续线性系统的卡尔曼滤波 270

第八章 卡尔曼滤波的渐近性质和误差分析 274

8-1 线性确定系统的能观性和能控性 274

8-2 卡尔曼滤波的稳定性 278

8-3 模型误差分析 283

8-4 滤波的发散现象和克服发散的方法 287

附录 292

1 矩阵的秩 292

2 方阵的迹 292

3 矩阵的正定性和许瓦茨不等式 295

4 Dirac-δ函数 298

5 拉普拉斯变换 299

6 向量空间的概念 301

主要参考文献 305

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