当信噪比较大时，采用广义最小二乘法可能会出现多个局部收敛点，解决这个问题的方法可用多级最小二乘法，一般来说多级最小二乘法包含三级辨识过程。利用输入输出数据，通过多级最小二乘法，可分别求的辅助模型，过程模型和噪声模型的参数估计值。在高噪声的情况下，多级最小二乘法明显优于广义最小二乘法，其收敛点唯一。-When the signal noise ratio (SNR), and by use of the generalized least squares method may appear mor

适当选择辅助变量，使之满足相应条件，参数估计值就可以是无偏一致。估计辅助变量法的计算量与最小二乘法相当，但辨识效果却比最小二乘法好的多。尤其当噪声是有色的，而噪声的模型结构又不好确定时，增广最小二乘法和广义最小二乘法一般都不好直接应用，因为他们需要选用特定的模型结构，而辅助变量法不需要确定噪声的模型结构，因此辅助变量法就显得更为灵活，但辅助变量法不能同时获得噪声模型的参数估计。-Choose appropriate secondary variables, meet the relevant c