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带观测噪声系统参数估计新方法和新算法

杜洪越  
【摘要】: 本文在系统辨识经典的最小二乘法(RLS)的基础上,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的一些新的辨识算法,它包括单变量和多变量两段递推最小二乘—递推增广最小二乘(RLS—RELS)算法和两段递推最小二乘—伪逆(RLS—PI)算法等。这些新的算法与传统的递推增广最小二乘法相比,精度明显提高。并将这些算法推广到带观测噪声系统参数估计的问题,给出了带观测噪声系统参数估计的一些新方法和新算法,其中包括两段RELS-Gevers-Wouters算法和三段RLS-PI-Gevers-Wouters算法,解决了用普通最小二乘法估计带观测噪声系统未知参数的有偏问题。给出了它们在自校正滤波中的一些应用。其中包括带位置和速度观测的稳态Kalman跟踪滤波器和多变量自校正跟踪预报器、滤波器和平滑器。大量的仿真例子说明了新算法的有效性。


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