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现有的各种递推估计算法均系一步递推和新息校正的经典结构，它们在应用中的有效性取决于系统建模准确性和马尔柯夫性。但在一般实际应用中，这些条件大多不具备，因此该文提出递推估计算法的多步与校正结构，认为它们在原理上有潜力，在建模不准或不确定因素众多的应用场合下改善递推估计器的性能。该文探讨了Aitken加速式的多步估计算法和预报校正式估计算法的具体结构。（本刊录）