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基于辅助模型和滤波技术的伪线性ARMA系统递推最小二乘算法。 (英语) Zbl 1346.93406号

摘要:本文研究伪线性自回归滑动平均系统的参数估计问题。关键是使用数据滤波技术来获得伪线性识别模型,并通过对观测数据进行滤波来导出辅助的基于模型的递归最小二乘算法。仿真结果验证了该算法的有效性。

MSC公司:

93E24型 随机控制系统的最小二乘法及其相关方法
93E11号机组 随机控制理论中的滤波
93立方厘米 控制理论中的非线性系统
93-04 系统和控制理论相关问题的软件、源代码等
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全文: 内政部

参考文献:

[1] M.S.Ahmad,O.Kukrer,A.Hocanin,脉冲噪声中的鲁棒递归逆自适应算法。电路系统。信号处理。31(2), 703-710 (2012) ·Zbl 1254.94013号 ·doi:10.1007/s00034-011-9341-6
[2] M.S.Ahmad,O.Kukrer,A.Hocanin,递归逆自适应滤波算法。数字。信号处理。21(4), 491-496 (2011) ·Zbl 1254.94013号 ·doi:10.1016/j.dsp.2011.03.001
[3] K.H.Choi,W.S.Ra,S.Y.Park,J.B.Park,使用超声波接收器阵列进行被动目标定位的稳健最小二乘法。IEEE传输。Ind.Electron公司。61(4), 1993-2002 (2014) ·doi:10.1109/TIE.2013.2266076
[4] F.Ding,《系统识别——新理论和新方法》(科学出版社,北京,2013)
[5] F.Ding,《系统识别——识别方法的性能分析》(科学出版社,北京,2014)
[6] F.Ding,少测量状态空间系统的状态滤波和参数估计。信号处理。104, 369-380 (2014) ·doi:10.1016/j.sigpro.2014.03.031
[7] F.Ding,使用测量信息的多变量系统分层参数估计算法。信息科学。277, 396-405 (2014) ·兹比尔1354.93161 ·doi:10.1016/j.ins.2014.02.103
[8] F.Ding,K.P.Deng,X.M.Liu,带ARMA噪声的Hammerstein非线性FIR系统基于分解的牛顿迭代辨识方法。电路系统。信号处理。33(9), 2881-2893 (2014) ·doi:10.1007/s00034-014-9772-y
[9] S.Ding、R.Ding和E.F.Yang,伪线性自回归系统基于滤波的递推最小二乘估计算法。J.弗兰克尔。指令351(3),1801-1809(2014)·Zbl 1395.93531号 ·doi:10.1016/j.jfranklin.2013.10.018
[10] J.Ding,C.X.Fan,J.X.Lin,带有色噪声的双速率输出误差系统基于辅助模型的参数估计。申请。数学。模型。37(6), 4051-4058 (2013) ·doi:10.1016/j.apm.2012.09.016
[11] J.Ding,J.X.Lin,使用提升技术对周期非均匀采样系统的改进子空间识别。电路系统。信号处理。第33(5)页,1439-1449页(2014年)·doi:10.1007/s00034-013-9704-2
[12] F.Ding,X.M.Liu,H.B.Chen,G.Y.Yao,CARARMA系统基于层次梯度和基于层次最小二乘的迭代参数辨识。信号处理。97, 31-39 (2014) ·doi:10.1016/j.sigpro.2013.10.018
[13] F.Ding、Y.J.Wang、J.Ding,利用滤波技术和辅助模型对有色噪声系统进行递归最小二乘参数辨识。数字。信号处理。37, 100-108 (2015) ·doi:10.1016/j.dsp.2014.10.005
[14] P.dos Santos、J.Ramos和J.de Carvalho,白噪声输入双线性系统的识别:迭代确定性随机子空间方法。IEEE传输。控制系统。技术。17(5), 1145-1153 (2009) ·doi:10.1109/TCST.2008.2002041
[15] 冯J.X.,王Z.D.,曾M.,有限步相关过程噪声和缺失测量的递归鲁棒滤波。电路系统。信号处理。30(6), 1355-1368 (2011) ·Zbl 1238.93108号 ·doi:10.1007/s00034-011-9289-6
[16] A.Ghazikhani,R.Monsefi,H.S.Yazdi,非平稳和不平衡数据流分类的递归最小二乘感知器模型。进化。系统。4(2), 119-131 (2013) ·doi:10.1007/s12530-013-9076-7
[17] Y.Gu,F.Ding,J.H.Li,使用分解的多状态时滞状态空间模型的基于状态的迭代参数估计。信号处理。106, 294-300 (2015) ·doi:10.1016/j.sigpro.2014.08.011
[18] L.J.Guo,F.Ding,使用数据滤波技术的伪线性自回归滑动平均系统的基于最小二乘的迭代算法。J.弗兰克尔。仪表工程应用。数学。352(10)、4339-4353(2015)·Zbl 1395.93581号
[19] 胡永斌,移动平均系统的迭代和递归最小二乘估计算法。模拟。模型。实际。理论34,12-19(2013)·doi:10.1016/j.simpat.2012.12.009
[20] 胡玉斌,刘玉良,周庆秋,杨春阳,带滑动平均噪声的维纳非线性系统的递推扩展最小二乘参数估计。电路系统。信号处理。33(2), 655-664 (2014) ·doi:10.1007/s00034-013-9652-x
[21] Ji Y.,Liu X.M.,混合切换脉冲动态网络的统一同步准则。电路系统。信号处理。34(5), 1499-1517 (2015) ·Zbl 1341.93003号 ·doi:10.1007/s00034-014-9916-0
[22] 季勇,刘晓明等,不确定混沌时滞非线性系统鲁棒脉冲同步的新判据。非线性动力学。79(1), 1-9 (2015) ·Zbl 1331.34108号 ·doi:10.1007/s11071-014-1640-6
[23] A.K.Kohli,A.Rai,二阶volterra滤波的数值变量遗忘因子RLS算法。电路系统。信号处理。32(1), 223-232 (2013) ·doi:10.1007/s00034-012-9445-7
[24] D.Lange、J.T.Alsina、U.Saeed、S.TomáS、F.Rocadenbosch,《使用卡尔曼滤波器和后向散射激光雷达返回的大气边界层高度监测》。IEEE传输。地质科学。遥感52(8),4717-4728(2014)·doi:10.1109/TGRS.2013.2284110
[25] J.H.Li,基于牛顿迭代的Hammerstein CARARMA系统参数估计。申请。数学。莱特。26(1), 91-96 (2013) ·Zbl 1255.65119号 ·doi:10.1016/j.aml.2012.03.038
[26] 李浩,石义英,用马尔可夫链建模的具有不确定性和随机时滞的非线性随机系统的鲁棒H-inff滤波。Automatica 48(1),159-166(2012)·Zbl 1244.93158号 ·doi:10.1016/j.automatica.2011.09.045
[27] 刘义杰,丁福鼎,石义勇,一般双速率采样数据系统的一种有效的分层识别方法。Automatica 50(3),962-970(2014)·Zbl 1298.93227号 ·doi:10.1016/j.automatica.2013.12.025
[28] X.G.Liu,J.Lu,一类多速率系统的基于最小二乘的迭代辨识。Automatica 46(3),549-554(2010)·Zbl 1194.93079号 ·doi:10.1016/j.automatica.2010.01.007
[29] R.Lopez,J.P.Malardé,F.Royer,P.Gaspar,使用多模型卡尔曼滤波改进argos多普勒定位。IEEE Trans。地质科学。遥感52(8),4744-4755(2014)·doi:10.1010/TGRS.2013.2284293
[30] 毛永伟,丁凤,非线性输出误差自回归系统基于数据滤波的多新息随机梯度算法。电路系统。信号处理。(2015). doi:10.1007/s00034-015-0064-y·Zbl 1346.93188号
[31] 毛永伟,丁凤,基于滤波技术的Hammerstein控制自回归系统的多创新随机梯度辨识。非线性动力学。79(3), 1745-1755 (2015) ·兹比尔1331.93211 ·doi:10.1007/s11071-014-1771-9
[32] Yi.W.Mao,F.Ding,Hammerstein非线性系统的一种新的基于数据滤波的多创新随机梯度算法。数字。信号处理。(2015). doi:10.1016/j.dsp.2015.07.002·Zbl 1311.93082号
[33] R.Pámies-Villa,J.M.Font-Llagunes,U.Lugrís,J.Cuadrado,三维足-地接触模型的参数识别方法。机械。马赫。理论75,107-116(2004)·doi:10.1016/j.机械力学.2014.01.010
[34] T.Schon,A.Wills,B.Ninness,非线性状态空间模型的系统识别。Automatica 47(1),39-49(2011)·兹比尔1209.93155 ·doi:10.1016/j.automatica.2010.1013
[35] Y.Shi,H.Fang,基于卡尔曼滤波器的网络环境中随机缺失测量系统的识别。国际期刊控制。83(3), 538-551 (2010) ·Zbl 1222.93228号 ·网址:10.1080/00207170903273987
[36] 石义英,于斌,前向和后向通信链路中随机时滞网络控制系统的鲁棒混合H-2/H-无穷大控制。Automatica 47(4),754-760(2011)·Zbl 1215.93045号 ·doi:10.1016/j.automatica.2011.01.022
[37] L.Vanbeylen,非线性LFR区块导向模型:潜在效益和改进的用户友好识别方法。IEEE传输。仪器测量。62(12), 3374-3383 (2013) ·doi:10.1109/TIM.2013.2272868
[38] J.Vörös,包含死区的不连续非线性Hammerstein系统的递归识别。事务处理。自动化。控制48(12),2203-2206(2003)·Zbl 1364.93172号 ·doi:10.1109/TAC.2003.82146
[39] D.Q.Wang,使用数据滤波的输出误差滑动平均系统基于最小二乘的递推和迭代估计。IET控制理论应用。5(14), 1648-1657 (2011) ·doi:10.1049/iet-cta.2010.0416
[40] X.H.Wang,F.Ding,Box-Jenkins系统基于辅助模型的多创新广义随机梯度算法的收敛性。非线性动力学。(2015). doi:10.1007/s11071-015-2155-5·Zbl 1348.93086号
[41] X.H.Wang,F.Ding,使用分层辨识原理的输入非线性状态空间系统的递归参数和状态估计。信号处理。117, 208-218 (2015) ·doi:10.1016/j.sigpro.2015.05.010
[42] D.Q.Wang,H.B.Liu等人,双速率Hammerstein系统的高效识别方法。IEEE传输。控制系统。技术。23(5), 1952-1960 (2015)
[43] C.Wang,T.Tang,使用滤波技术的一类非线性系统的几种基于梯度的迭代估计算法。非线性动力学。77(3), 769-780 (2014) ·Zbl 1314.93013号 ·doi:10.1007/s11071-014-1338-9
[44] C.Wang,T.Tang,递归最小二乘估计算法应用于一类线性内参数输出误差滑动平均系统。申请。数学。莱特。29, 36-41 (2014) ·Zbl 1311.93082号 ·doi:10.1016/j.aml.2013.011
[45] Zhang,G.M.Cui,有色噪声随机系统的偏差补偿方法。申请。数学。模型。35(4), 1709-1716 (2011) ·Zbl 1217.93163号 ·doi:10.1016/j.apm.2010.10.003
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