●引言
第1章 概率論基礎
1.1隨機變量和隨機向量及其描述方法
1.2隨機向量及其描述方法
1.3隨機變量和隨機向量的變換
1.4條件概率分布密度
1.5隨機變量和隨機向量的建模及其抽樣特征的計算
1.6使用Matlab建模的問題
本章小結
第2章 估計理論基礎
2.1導航信息處理時常參數的估計問題及例題
2.2基於確定性方法的估計問題求解—最小二乘法
2.3非巴耶索夫斯基估計算法
2.4巴耶索夫斯基方法—線性很優估計
2.5巴耶索夫斯基方法—很優估計
2.6多餘觀測綜合處理算法
2.7使用Matlab建模的問題
本章小結
第3章隨機序列濾波理論基礎
3.1隨機序列
3.2隨機序列濾波的很優線性算法
3.3隨機序列濾波的遞推很優巴耶索夫斯基算法
3.4修正問題及其求解算法
3.5導航信息綜合處理下隨機序列的濾波和修正問題
3.6Matlab建模
習題完成算例
附錄1 矩陣運算及其在Matlab中的應用實現
附錄2 Matlab圖形的建立
結論
參考文獻

本書描述了線性和非線性問題估計算法建立的一般準則和方法，重點分析了基於離散方法的最普遍的統計估計算法的綜合問題，研究了不同先驗信息下所得算法的相關性，將針對常向量所得的方法和算法推廣至隨機序列的估計中，其中卡爾曼類算法是最為重要的。
本書介紹的內容由例題及方法性習題來解釋說明，這些例題均是與導航信息處理相關的，包括多項式繫數估計問題以及確定參數與實現之間的變化，根據定規及衛星信息確定坐標，由外部信息及冗餘觀測綜合處理修正導航繫統指數。本書給出了概率論和矩陣計算的基本定義並敘述了所用到的Matlab部分知識。本書內容結構規整，較方便不同程度的使用者按各章節學習使用。
本書可供相關專業的高年級本科生和研究生使用，也可為導航信息處理及水聲學信息處理和軌道跟蹤交叉領域中研究估計算法建立問題的工程技術和科學研究人員提供參考。