最小二乘估计是一种数学统计方法，从一组观测数据中估计线性模型的未知参数。基本思想是选择合适的估计参数，使得模型输出与传感器实测输出数据之差的平方和最小。

比如在雷达信号处理中，假设A为方向矢量，b为阵列接收信号，θ为原始目标信号，n为噪声。我们可以通过最小二乘估计找到一个或一组估计值，使得实际值与估计值的尽可能相似，距离最小。

更具体来说，假设有m个接收器(或称为天线)，接收到的信号可以表示为b = [b1, b2, ..., bm]，而我们要预测的目标信号是s = [s1, s2, ..., sm]，其中目标信号是未知的。此时，最小二乘法可以通过最小化(b - As)^2的平方和来找到最佳的s的估计值。

在这个例子中，A可以是m x n的矩阵，表示从n个源(或目标)到m个接收器的映射关系，而b是m x 1的向量，表示接收到的信号。通过最小化(b - As)^2的平方和，可以找到s的最优估计值。

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文章来源：天狐定制

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