状态空间递归最小二乘（SSRLS）是确定性信号的线性估计的最优。 然而，SSRLS的性能取决于模型的不确定性，观测信号的时变性质或观测噪声的非平稳行为。 我们结合遗忘因子的随机梯度调整来开发具有自适应记忆的SSRLS。 这种新算法解决了标准SSRLS面临的局限性。 还导出了减轻计算负担的实际滤波器的近似值。 跟踪有噪声啁啾的示例表示并演示了新算法的整体能力和功能。 预计这种新滤波器能够跟踪和估计难以处理可用工具的时变信号(State Space Recursive Least Squares (SSRLS) adaptive filter)