赵长胜编写的《有色噪声滤波理论与算法》共分为9章内容：第1章介绍了误差理论、最小二乘平差、秩亏自由网平差和序贯平差，本章创新点是基于有色噪声的序贯平差；第2章介绍了静态滤波理论和抗差估计理论，主要创新点是基于有色噪声的静态滤波推估算法；第3章介绍了拟合推估理论，主要创新点是基于有色噪声的拟合推估算法；第4章介绍了顾及二次项的非线性静态滤波理论，主要创新点是基于有色噪声顾及二次项的非线性静态滤波理论；第5章介绍了顾及二次项的非线性拟合推估理论，主要创新点是基于有色噪声顾及二次项的非线性拟合推估理论；第6章介绍了卡尔曼滤波理论，主要创新点是基于有色噪声的卡尔曼滤波算法；第7章介绍了抗差卡尔曼滤波理论，主要创新点是基于有色噪声的抗差卡尔曼滤波算法；第8章介绍了顾及二次项的非线性卡尔曼滤波理论、迭代算法和粒子滤波理论，主要创新点是基于有色噪声顾及二次项的非线性的卡尔曼滤波算法；第9章主要介绍了卡尔曼滤波在变形检测和导航中的应用。

赵长胜编写的《有色噪声滤波理论与算法》较系统地总结了著者和国内外学者对有色噪声滤波和非线性滤波的研究成果。介绍了序贯平差、静态滤波推估、拟合推估和卡尔曼滤波理论与算法，重点介绍了著者在基于有色噪声的静态滤波、动态滤波、抗差滤波和非线性滤波等方面的理论研究成果。

《有色噪声滤波理论与算法》可供从事测绘、导航、自动控制、信号处理、数据分析、图像处理等领域的科技人员参考应用，也可供有关专业本科生和研究生学习参考。

绪论

第1章 最小二乘测量平差

 §1.1 观测误差与精度指标

 §1.2 条件平差

 §1.3 问接平差

 §1.4 秩亏自由网平差

 §1.5 序贯平差

第2章 静态滤波与推估

 §2.1 理论基础

 §2.2 滤波与推估

 §2.3 静态逐次滤波

 §2.4 抗差估计

 §2.5 静态滤波的抗差估计解

 §2.6 静态滤波在测量数据处理中的应用

第3章 拟合推估

 §3.1 最小二乘拟合推估

 §3.2 逐步拟合推估

 §3.3 有色噪声作用下的逐步拟合推估

 §3.4 抗差拟合推估

 §3.5 拟合推估在测量数据处理中的应用

第4章 非线性静态滤波

 §4.1 非线性最小二乘估计

 §4.2 非线性迭代滤波

 §4.3 顾及二次项的非线性静态滤波与推估

 §4.4 函数相关的非线性滤波

 §4.5 白噪声条件下的非线性逐次滤波

 §4.6 有色噪声条件下的非线性逐次滤波

第5章 非线性拟合推估

 §5.1 非线性拟合推估的迭代算法

 §5.2 顾及二次项的非线性拟合推估

 §5.3 白噪声作用下的非线性逐步拟合推估

 §5.4 有色噪声条件下的非线性逐步拟合推估

第6章 卡尔曼滤波

 §6.1 概述

 §6.2 离散系统的卡尔曼滤波

 §6.3 卡尔曼滤波的新息向量

 §6.4 误差探测、诊断与修复

 §6.5 卡尔曼滤波的发散问题及其解决办法

 §6.6 自适应卡尔曼滤波

 §6.7 有色噪声作用下线性系统卡尔曼滤波

第7章 抗差卡尔曼滤波

 §7.1 概述

 §7.2 白噪声条件下抗差卡尔曼滤波

 §7.3 观测噪声为有色噪声的抗差卡尔曼滤波

 §7.4 动态噪声为有色噪声的抗差卡尔曼滤波

 §7.5 抗差自适应卡尔曼滤波

第8章 非线性动态滤波

 §8.1 非线性动态滤波的迭代算法

 §8.2 顾及二次项的非线性动态滤波

 §8.3 观测噪声为有色噪声的非线性滤波

 §8.4 顾及二次项的抗差非线性滤波

 §8.5 粒子滤波

第9章 卡尔曼滤波在测量数据处理中的应用

 §9.1 卡尔曼滤波在变形监测中的应用

 §9.2 卡尔曼滤波在车辆动态定位中的应用

参考文献