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递推最小二乘估计

递推最小二乘估计（RecursiveLeastSquares,RLS）是一种在线估计方法，用于实时更新参数估计值。与传统的批量最小二乘估计不同，RLS可以在每次接收到新的观测数据时，立即更新估计结果，而不需要重新处理所有历史数据。这使得RLS在实际应用中具有很高的效率和灵活性，特别是在处理动态系统和实时数据时。

1.RLS的基本原理

1.1问题描述

在信号检测与估计中，RLS通常用于线性回归问题。假设我们有一个线性模型：

y

其中：-yk是在时间k的观测值。-θ是待估计的参数向量。-?k是在时间k的输