不加权的递推最小二乘法进行参数估计

资 源 简 介

不加权的递推最小二乘法进行参数估计

详 情 说 明

递推最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）是一种在线参数估计方法，适用于动态系统的实时建模和参数更新。与批处理最小二乘法不同，递推形式能逐次处理新数据，避免重复计算历史数据，适合长期运行的实时系统辨识。

不加权版本是最基础的RLS实现，其核心思想是通过每次新观测数据，迭代更新参数估计值。算法维护一个协方差矩阵，用于衡量当前估计的不确定性。当新数据到来时，根据预测误差和协方差矩阵调整参数，同时更新协方差以减少未来估计的不确定性。

该方法的优势在于计算效率高，适用于内存有限的嵌入式系统或需要快速响应的控制场景。但需注意，无权重版本对所有数据点同等对待，若存在噪声分布不均或异常值，可能影响估计鲁棒性。

在系统辨识中，RLS常用于线性动态模型（如ARX模型）的参数跟踪；在仿真中，可结合实测数据在线修正模型参数，提高仿真精度。实际应用时需关注初始参数和协方差的选择，避免初期估计不稳定。