一种不需矩阵求逆的最小二乘法摘要：本文着重介绍了一种新的不需要矩阵求逆的最小二乘法。在LS估计中，需要计算矩阵9T0)的逆，由于矩阵，求逆比较影响辨识速度。能否在LS中避免9T0)的求逆运算？从而提高LS的辨识速度。关键字：LS估计求逆运算辨识速度最小二乘法1问题提出在LS估计中，需要计算矩阵(T0)的逆，由于矩阵，求逆比较影响辨识速度。能否在LS中避免(eT0)的求逆运算？从而提高LS的辨识速度。(1) 不需矩阵求逆的LS算法特点 不需计算矩阵的逆； 辨识精度与基本LS相同； 辨识速度比基本LS有较大提高； 适合模型阶次n未知的情况下应用； 是一种按模型阶次n递推的算法。(2) 算法推导系统的差分方程为：y(k)+ay(k-1)H-ay(k-n)=bu(k)+bu(k_1)H-bu(k-n)+g(k)1n01ny(k)=bu(k)ay(k1)+bu(k1)ay(kn)+bu(kn)+g(k)011nn上式写成矩阵形式有：y(k)=屮t(k)0+g(k)式中：u(
