一种针对含稀疏误差向量的线性多变量系统递归辨识算法

处理含有稀疏误差向量序列的线性多变量系统的辨识问题。也就是说，用于估计参数矩阵估计的数据，含有未知的、非居中的，以及稀疏的误差向量序列的问题。该问题在统计学中，有时被看作为错误编码问题，或者纠错数值拟合问题。利用稀疏优化理论的最新成果，针对该系统，提出了一种有效的递归拟合算法。仿真结果表明，该拟合方法，收敛速度很快，有巨大的工程应用潜力。