张勤、张菊清、岳东杰等编著的《近代测量数据处理与应用》是“十一五”**级规划教材。力图涵盖现代测量数据处理*常用的基本数据处理方法。其内容主要包括:近代数据处理发展概述、内涵及展望;数据处理中参数估计的几种常用估计方法;秩亏自由网平差方法及其基准关系;针对不同类观测值的验后方差分量估计;观测值中含有系统误差的附加系统参数平差方法;处理粗差的数据探测与稳健估计法的原理与方法;针对随机参数和动态数据的*小二乘配置与卡尔曼滤波;处理变量间相关关系的近代回归分析等。
《近代测量数据处理与应用》可作为测绘工程专业本科生、研究生的教材,也可作为从事数据处理相关专业人员的参考书。

第1章 近代数据处理发展概论
1.1 数据处理与测量误差
1.2 *小二乘与经典平差模型
1.3 近代测量数据处理进展
1.4 近代数据处理发展展望
第2章 参数估计方法
2.1 概述
2.2 极大似然估计
2.3 *小二乘估计
2.4 极大验后估计
2.5 *小方差估计
2.6 线性*小方差估计
2.7 广义测量平差原理
第3章 秩亏自由网平差
3.1 概述
3.2 普通秩亏网乎差
3.3 拟稳平差
3.4 加权秩亏自由网平差
3.5 自由网平差的基准
3.6 自由网平差结果的相互转换
第4章 验后方差分量估计
4.1 概述
4.2 定权误差对数据处理结果的影响
4.3 赫尔默特方差分量估计
4.4 *小范数二次无偏估计
第5章 附加系统参数平差及有偏估计
5.1 概述
5.2 附加系统参数的平差
5.3 精度与准确度
5.4 附加系统参数的统计检验
5.5 有偏估计
第6章 数据探测和稳健估计
6.1 概述
6.2 多余观测与可靠性
6.3 可靠性理论与数据探测法
6.4 多维粗差的估计和假设检验
6.5 稳健估计
第7章 *小二乘配置与卡尔曼滤波
7.1 概述
7.2 *小二乘配置的原理
7.3 协方差函数及其估计
7.4 *小二乘配置在GPS高程拟合中的应用
7.5 卡尔曼滤波
7.6 卡尔曼滤波的应用实例
第8章 近代回归分析
8.1 概述
8.2 回归分析的数学模型
8.3 回归模型的参数估计和假设检验
8.4 半参数回归
8.5 整体*小二乘回归简述
参考文献