最小二乘配置(least squares collocation)亦稱最小二乘擬合推估。由觀測數據同時確定隨機參數和非隨機參數估值的一種方法。
它是包含最小二乘平差、濾波和推估的一種更廣義的平差方法。平差是指確定非隨機參數的估值，
濾波是指確定觀測點的信號估值，
推估是指確定未測點上的信號估值。最小二乘配置的線性函數樟型為
v:是觀測點信號s的改正數
向量，v二是未測點信號S'的改正數向量，f常數項，A= [A 0}和B是已知的係數陣.
信號和雜訊是通信工程學中的術語，它們都是隨機量。不同於一般的
隨機變數，信號S和S'是在實驗過程中隨著某種因素(例如時間、距離等)的變化而連續變化的隨機量，稱為
隨機函數。用以描述信號隨機性質的協方差陣，其元素的大小是由與某些因素有關的函數確定，這種函數稱為
協方差函數。根據廣義最小二乘準則從而求得信號的估值:和夕,P和屍：分別是
觀測誤差(雜訊)和信號的
先驗權陣.