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Dieser Beitrag stellt rekursive Varianten eines Subspace-Identification-Algorithmus für lineare Systeme mit variierenden Parametern vor. Gegenüber dem zugrunde liegenden Algorithmus in Blockverarbeitung bietet der rekursive Ansatz die Möglichkeit, auf eine vereinfachende Annahme zu verzichten, wodurch bessere Ergebnisse als in Blockverarbeitung erzielt werden können. Die Güte der Algorithmen wird an einem der Literatur entnommenen Benchmark-Beispiel bewertet.

Verbesserte Subspace-Identification für lineare Systeme mit variierenden Parametern durch rekursive Schätzung