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<P>第一章 随机线性系统的数学描述
1-1 几个特殊的随机过程
1-1高斯(正态)随机过程
1-i-2马尔柯夫过程
3_I_3.高斯一马尔柯夫过程
1-i-4二阶过程
1-1-5独立增量过程和维纳过程
1-1-6白噪声过程
1-2随机连续线性系统的数学描述
3一2一1随机连续线性系统的一般描述
3一a一2模型的基本假设
1-2--3假设条件之下模型的特点
1一2一4扩充状态模型
I-3随机离散线性系统的数学描述
1-3-1随机离散线性系统的一般描述
1一$-2模型的基本假设
1-3-3假设条件之下模型的特点
1一3-}扩充状态模型
第二章 基本估计方法
2-2估计问题的提出及其一般叙述
2-2址生估计和最佳估计准则
2-3基本估计方法
2-3-1小二乘估计
2-3-2线性最小方差估计
z-3-3极大似然估计
2一3一4贝叶斯估计
1.极大验后估计
2。最小方差估计
2一3一5举例
基本估计方法的比较及其相互关系一
基本估计方法的比较
基本估计方法之间的天系
第三章 离散线性系统的最佳估计
' 3-I问题的叙述和正交投影
3-1一I间题的叙述
3-1-}正交投影
' 3--}离散线性系统的最佳滤波
3一2一I概述
}-2-2卡尔曼滤波方程
3-2-3卡尔曼滤波的具体计算
3-3离散线性系统的最佳预测
3一4 离散线性系统的最佳平滑
第四章连续线性系统的最佳估计
4一1同题的叙述
4一2连续线性系统的最佳滤波
4-2-1连续型卡尔曼滤波问题的提法
4-2-2等效的离散线性系统
4-2-3连续型卡尔曼滤波方程
4-2-4连续型卡尔曼滤波的推广
第五章.佳估计的德定性和误差特性 </P>
<P>第六章非线性最佳估计引论</P>
<P>附录A矩阵和矢量
附录B概率论和随机过程基础</P>