许多领域中经常需要辨识非因果系统。比如地震勘探、通讯和水声信号处理等。单靠相关函数解决这类非因果系统的盲辨识问题是远远不够的，因为它不包含系统的相位信息［1］。　　　　近年来，基于高阶统计量的系统辨识方法受到了高度的重视。与传统的辨识方法相比较，高阶统计量的优点在于：     1.可保留系统的相位信息，从而有效地辨识非最小相位、非因果系统。     2.可以抑制加性有色噪声的影响，提高算法的鲁棒性。     在各种高阶统计量中，计算相对简单的四阶统计量，因为可以处理对称分布信号而受到特别重视，成