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针对在线实时最小二乘参数辨识方法所遇到的难题，提出了一种具有递推形式的批量最小二乘辨识方法。该算法的基本特征是固定观测矩阵的维数，只利用距当前时刻最近的若干数据，把再老一些的数据完全扔掉不用。采用递推形式，避免了矩阵的求逆运算，从而减少了计算量，易于在线实现。仿真实验表明，该算法具有较好的精度和跟踪能力。观测矩阵的维数对辨识结果的精度和跟踪性能有很大影响，且可灵活选择。