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针对单输入多输出（SIMO）系统模型参数的盲辨识问题进行了研究，基于二阶统计量，提出一类改进的子空间辨识算法。依据协方差阵的秩对该矩阵进行分块，在此基础上考虑了实际系统中存在的噪声误差，利用总体最小二乘（TLS）得到一个与噪声子空间相关的量，最后对该量进行标准正交化，得到了噪声子空间。与传统子空间方法相比，改进算法不需要对协方差矩阵进行特征值分解，可以减弱噪声及不确定因素的影响，减少了运算量。仿真实验结果表明了该算法的有效性。