递归最小二乘(RLS)是一种自适应滤波算法，它可以递归地找到最小化加权线性最小二乘代价函数与输入信号相关的系数。这种方法与其他算法相比较，例如最小均方(LMS)，旨在减少均方误差。在RLS的推导中，输入信号被认为是确定性的，而对于LMS和类似的算法，它们被认为是随机的。(Recursive least squares (RLS) is an adaptive filter algorithm that recursively finds the coefficients that minimiz

去斜处理（宽带的匹配滤波）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的， 其方法是将输入信号与参考信号 （经适当延迟的本振信号， 延迟量通常由窄带信号测距结果估计出） 混频 ，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行 DFT 处理 ，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具有与输入信号相同的调频斜率