为了在有色噪声干扰情况下获得无偏估计，基于辅助模型思想和分解技术，提出了一种带协方差重置的两阶段递推贝叶斯辨识算法。该算法首先把待辨识模型分解成两个虚拟子模型，然后分别辨识；同时，把估计到的噪声方差引入算法，并加入了一种新的协方差重置方法。计算量分析表明，与带协方差重置的最小二乘算法相比，所提算法可以减少计算量。仿真结果显示，所提算法的估计误差比传统最小二乘算法要小。实例建模证明了算法的有效性。