Algorithme des Moindres carrés récursif (RLS) pondéré

Bonsoir,

J'utilise l'algorithme RLS (recursive least squares) dans un problème d'optimisation. J'ai besoin d'y rajouter des poids aux erreurs dans le critère des moindres carrés, c'est à dire la version Weighted RLS mais non pas des facteurs d'oubli, les poids que je veux utiliser sont entre 0 et 1 et sont relatives à l'importance de l'erreur correspondante dans l'approche d'estimation. Je ne sais pas si ce genre de considérations existe déjà, car je n'ai rien trouvé de semblable sur internet.
Tout ce que je veux savoir si il existe bien des systèmes qui utilisent des weights dans l'algo RLS autres que les facteurs d'oubli. Votre réponse m'est trop utile et importante. Je compte sur vous.

Merci.

Je pense avoir trouvé une réponse et pour ceux qui s'y intéressent: l'approche existe dans le RLS pondéré avec la variance du bruit de mesure: ainsi plus on estime qu'il y a de bruit dans une mesure moins l'erreur correspondantes sera appuyée dans la somme.