×
王莹;赵延龙;张继峰;郭、金

基于时变阈值二进制观测值的FIR系统统一辨识算法。 （英语） 兹比尔1480.93094

Automatica公司 135，文章ID 109990，第14页（2022）.
摘要：本文研究具有二进制观测的有限脉冲响应（FIR）系统的参数估计。结合时变阈值的适当设计，针对确定性系统和随机系统，研究了一种带投影的符号误差型统一算法。在有界持续激励下，建立了所研究算法的收敛性。特别地，对于无噪声的情况，证明了平方收敛速度相对于时间步长（k）接近于（O左（frac{1}{k^2}右）。对于有界噪声的情况，得到了估计误差的上界，该上界取决于噪声的界和输入持续激励条件的下界。对于具有独立同分布随机噪声的情况，证明了该估计在均方意义下几乎肯定收敛于真参数。此外，估计误差的均方收敛速度为O阶左（frac{1}{k}右）。给出了数值算例来验证理论结果。

引用于1文件

MSC公司：

93B30型 系统标识
第93页第12页 随机控制理论中的辨识
93C27型 脉冲控制/观测系统

关键词：

系统标识;二值观测;随机框架;确定性框架
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Wang}等人，Automatica 135，文章ID 109990，14 p.（2022；Zbl 1480.93094）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Akyildiz，I.F。；苏·W。；Sankarasubramaniam，Y。；Cayirci，E.，《无线传感器网络：调查》，《计算机网络》，38，4，393-422（2002）
[2] Brailsford，医学博士。；Yussouff，M。；Logothetis，E.M.，《气体传感器、传感器和执行器理论B（化学）》，13，1，135-138（1993）
[3] 卡拉梅，P.H。；Moré，J.J.，线性约束问题的投影梯度法，数学规划，3993-116（1987）·Zbl 0634.90064号
[4] Carbone，P。；肖肯斯，J。；Moschitta，A.，《从1位测量快速估计周期信号参数》，IEEE仪器和测量学报，69，2，339-353（2020）
[5] Casini，M.、Garulli，A.和Vicino，A.（2007年）。使用二进制传感器进行最坏情况识别的时间复杂性和输入设计。第46届IEEE决策与控制会议记录（第5528-5533页）。
[6] 卡西尼，M。；加鲁利，A。；Vicino，A.，使用二进制传感器进行最坏情况下系统识别的输入设计，IEEE自动控制汇刊，56，5，1186-1191（2011）·Zbl 1368.93318号
[7] Chen，H.F.，《随机逼近及其应用》（2002年），Kluwer学术出版社：Kluwer-学术出版社Dordrecht·Zbl 1008.62071号
[8] Chen，H.F。；Guo，L.，辨识与随机自适应控制（1991），Birkhauser:Birkhause Boston·兹比尔074793002
[9] Chen，H.F。；Yin，G.，自适应滤波符号算法的渐近性质，IEEE自动控制汇刊，48，9，1545-1556（2003）·Zbl 1364.93794号
[10] 科林特，E。；Juillard，J.，基于二进制测量的参数估计问题的加权最小二乘法，IEEE自动控制汇刊，55，1，148-152（2010）·Zbl 1368.93675号
[11] 公元前Cáji。；Weyer，E.，使用具有可调阈值的二进制传感器对ARX系统进行递归估计，IFAC会议论文集，45，16，1185-1190（2012）
[12] Depraetere，B。；Stoev，J。；品特，G。；Swevers，J.，《使用简短独立实验识别二进制输出的线性系统》，IFAC会议论文集，45、16、7-12（2012）
[13] Fu，J。；Wang，J.，带量化信息的多智能体系统自适应协调跟踪，《系统与控制快报》，74115-125（2012）·Zbl 1300.93098号
[14] Fu，M。；Xie，L.，量化反馈控制的扇区约束方法，IEEE自动控制汇刊，50，11，1698-1711（2005）·Zbl 1365.81064号
[15] 戈多伊，B。；古德温，G。；阿圭罗，J。；Marelli，D。；Wigren，T.，关于识别具有量化输出数据的FIR系统，Automatica，47，9，1905-1915（2011）·Zbl 1227.93121号
[16] Goudjil，A.、Pouliquen，M.、Pigeon，E.、Gehan，O.和M'Saad，M.（2015）。通过支持向量机使用二进制传感器识别系统。2015年IEEE第54届决策与控制会议（第3385-3390页）。
[17] 郭磊，时变随机系统，稳定性与自适应理论（2020），科学出版社：科学出版社北京
[18] 郭杰。；Zhao，Y.，二值观测FIR系统识别的递归投影算法，Automatica，4933396-3401（2013）·Zbl 1315.93082号
[19] 郭杰。；赵勇，用量化观测和有界持续激励识别增益系统，中国科学。信息科学，57，第012205条pp.（2014）·Zbl 1331.93208号
[20] Jafari，K.、Juillard，J.和Colinet，E.（2010年）。基于二进制测量的递归系统辨识方法。第49届IEEE决策与控制会议（第1154-1158页）。
[21] 贾法里，K。；Juillard，J。；Roger，M.，基于二进制观测值的参数估计问题在线方法的收敛性分析，Automatica，48，11，2837-2842（2012）·兹比尔1252.93122
[22] Jing，L。；Zhang，J.F.，量化ARMAX系统的跟踪控制和参数识别，科学中国。信息科学，62，第199203条pp.（2019）
[23] Knudson，K。；萨博，R。；Ward，R.，带范数估计的一位压缩传感，IEEE信息理论汇刊，62，5，2748-2758（2016）·Zbl 1359.94117号
[24] Pouliquen，M.、Menard，T.、Pigeon，E.、Gehan，O.和Goudjil，A.（2016）。使用二进制测量的递归系统识别算法。2016年欧洲控制会议（第1353-1358页）。
[25] Song，Q.，具有二值输出和ARMA噪声的系统的递归识别，Automatica，93，106-113（2018）·Zbl 1400.93318号
[26] Tan，S。；郭杰。；Zhao，Y。；Zhang，J.F.，无拖曳卫星的饱和约束观测自适应控制-集值识别方法，科学中国。《信息科学》，64，第202202页第2021条
[27] Wang，L.Y。；Yin，G.，使用量化输出观测值的渐近有效参数估计，Automatica，43，7，1178-1191（2007）·Zbl 1123.93083号
[28] Wang，L.Y。；尹，G。；Zhang，J.F。；Zhao，Y.，量化观测的系统识别（2010），Birkhauser：Birkhauser波士顿·Zbl 1354.93005号
[29] Wang，L.Y。；Zhang，J.F。；Yin，G.，使用二进制传感器的系统识别，IEEE自动控制汇刊，48，11，1892-1907（2003）·Zbl 1364.93836号
[30] 尹，G。；克里希纳穆提，V。；Ion，C.，自适应滤波的迭代平均符号算法及其在盲多用户检测中的应用，IEEE信息理论汇刊，49，3，657-671（2003）·Zbl 1063.94520号
[31] You，K.，自适应量化器参数估计的递归算法，Automatica，521920-201（2015）·Zbl 1309.93164号
[32] Zahabi，S.J.、Mahdi Naghsh，M.、Modarres-Hashemi，M.和Li，J.（2017）。基于时变阈值1位采样的压缩脉冲多普勒雷达传感。2017年IEEE声学、语音和信号处理国际会议（第3419-3423页）。
[33] Zemouche，A.、Boutayeb，M.和Bara，G.I.（2005）。非线性系统的观测器设计：一种基于微分中值定理的方法。第44届IEEE决策与控制会议记录（第6353-6358页）。
[34] 赵伟。；Chen，H.F。；节奏，R。；Dabbene，F.，具有自适应二进制传感器的非线性系统的递归非参数辨识，IEEE自动控制汇刊，62，8，3959-3971（2017）·Zbl 1373.93360号
[35] Zhao，Y。；Wang，T。；Bi，W.，具有无向拓扑和二进制值通信的多代理系统的共识协议，IEEE自动控制事务，64，1，206-221（2019）·Zbl 1423.93426号
[36] Zhao，Y.、Wang，L.Y.、Zhang，J.F.和Yin，G.（2009）。使用二值观测值对线性系统进行联合确定性和随机识别。第15届国际会计师联合会系统识别专题讨论会会议记录（第60-65页）。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。