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第一章观测数据的曲线拟合 1

引 1

§1 拟合模型 1

目 录 1

§2 无偏最小方差意义之下权序列｛Wr｝的确定 3

§3 轨道参数的拟合 6

§4 截断误差问题 16

§5 多项式次数的统计识别 19

参考资料 24

§1 线性模型及其未知参数的最小平方解 25

第二章 线性模型参数估计的最小平方（L·S）方法 25

引 25

§2 用任意函数表示的曲线拟合，正交多项武的运用 30

§3 最小平方估计的性质 33

§4 递推最小平方估计公式 35

§5 多维观测情况下的L，S递推公式 47

参考资料 53

第三章 卡尔曼滤波方法 55

引 55

§1 线性状态方程解的表示，转移矩阵 58

§2 状态矢量的估计问题 76

§3 卡尔曼滤波的基本方程 79

§4 线性化滤波方法 93

§5 卡尔曼滤波与线性回归 107

§6 卡尔曼滤波与最小二乘方法 112

第四章 最佳线性滤波技术的实现问题 114

§1前言 114

§2 最佳线性递推滤波技术的回顾 114

§3 关于估值中的偏倚问题 118

§4 滤波模型和实际系统是否一致的统计鉴定 128

§5 示 例 133

§6 自适应滤波方法 140

§7 滤波中常遇到的一些其它有关问题及处置途径 154

结语 165

参考资料 167

第五章 最佳线性递推滤波的应用 170

前言 170

§1 在导航系统中的应用 171

§2 测轨问题 188

§3 导弹飞行试验后的结果分析 210

参考资料 223