摘要：对于大数据量、高维参数情况下线性系统Huber估计的计算,常规的非线性估计算法存在计算时间长、收敛速度慢的问题.本文首先根据线性系统Huber估计的特点提出了一种正交搜索算法,然后推导了利用正交搜索法计算Huber估计的方法与步骤,最后通过仿真实验对比正交搜索法与传统最速下降法,结论是正交搜索法在处理数据量大、参数维数高的Huber估计问题具有很强的优势.

关键词：系统辨识 m估计 huber估计 迭代法 

单位：第二炮兵工程学院; 陕西西安710025