Kollokation nach kleinsten Quadraten, verallgemeinertes Konzept der Ausgleichungsrechnung auf der Grundlage eines gemischten Modells (Gauss-Markov-Modell), das sowohl fixe Parameter als auch stochastische Parameter
(Signale) enthält. Die (linearisierten)
Beobachtungsgleichungen für den Beobachtungsvektor
besitzen in diesem Modell die folgende Form:
=A·
+
+
.
Neben
ist auch der Vektor
, der Beobachtungsfehler (noise) stochastisch. Das Verhalten von wird durch eine gegebene Kovarianzmatrix beschrieben, während
durch eine vorgegebene Kovarianzfunktion gesteuert wird. Die Kollokation vereinigt in sich die klassische Ausgleichungsrechnung, die Prädiktion sowie die Filterung gemessener Signale.