系统辨识的模型扩展方法
来源期刊：控制与决策1990年第2期
论文作者：王祯学
文章页码：7 - 36
摘 要：迄今为止的辨识或参数估计算法,在系统受到非平稳噪声干扰时往往缺乏一致性,甚至不收敛。本文采用结构补偿技术,提出了系统辨识的模型扩展方法。针对线性系统在较为广泛的一类非平稳干扰下的参数辨识问题,导出了几种适用的递推估计算法,并讨论了收敛性。仿真结果表明,这些算法具有明显的优良品质。
王祯学
四川大学
摘 要：迄今为止的辨识或参数估计算法,在系统受到非平稳噪声干扰时往往缺乏一致性,甚至不收敛。本文采用结构补偿技术,提出了系统辨识的模型扩展方法。针对线性系统在较为广泛的一类非平稳干扰下的参数辨识问题,导出了几种适用的递推估计算法,并讨论了收敛性。仿真结果表明,这些算法具有明显的优良品质。
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