本文提出了分块实现准确时序递归最小二乘（LS）问题的快速算法。它与Cioffi（1986）分块递归算法的区别在于该算法是准确递归的（最佳的）而不是近似递归的（次最佳的）。在一定意义下

其收敛速度与普通递归LS算法相同

但平均计算量仅为目前计算量最小的递归LS算法（如Kalouptsdis

1983;Cioffi

1984）的2/7～1/5。由于算法的迭代形式发生了根本性的变化

其数值稳定性也将比快速Kalman算法（Mueller

1981）

FAEST算法（Kalouptsdis

1983）和FTF算法（Cioffi

1984）有较大改善。此外

作者结合自适应均衡和AR参数识别

说明了本算法的具体应用。