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超定线性方程组，当系数矩阵和右端项都有误差时，总体最小二乘方法(Total Least Squares Method简写为TLS)是求解超定线性方程组的有效方法。该方法已应用于信号处理、系统识别、参数估计等领域。但是在这些应用问题中，系数矩阵或者增广矩阵具有特殊的结构，例如Toeplitz或稀疏结构，并且误差也具有特殊的结构。结构总体最小二乘方法是总体最小二乘方法的一个推广。
本文将推广结构总体最小二乘技术应用于多个右端项的线性系统，提出求解具有多个右端项超定线性方程组的块结构总体最小二乘算法(Structure Block Total Least Squares Method 简写为SBTLS)。新方法保持或者的特殊结构，同时使得误差矩阵在Lo范数（p=1,2,∞）下最小。对的情况证明了SBTLS算法的收敛性以及收敛结果的最优性，并且证明了SBTLS算法等价于Gauss-Newton迭代法。本文还改进了SBTLS法处理右端项也具有特殊结构的情形，并将算法应用于增广矩阵具有Toeplitz结构的情况，对Toeplitz结构的结果也适用于Hankel结构。本文给出了两个数值例子，以证明算法的收敛性和有效性。