×
丁继玲

多输入输出系统参数估计的基于数据滤波的递推和迭代最小二乘算法。 （英语） Zbl 1461.93502号

算法（巴塞尔） 9，第3号，第49号论文，13页（2016年）.
摘要：本文讨论了多输入输出误差自回归（OEAR）系统的参数估计问题。将辅助模型辨识思想与数据滤波技术相结合，导出了基于数据滤波的递推广义最小二乘（F-RGLS）辨识算法和基于数据过滤的迭代最小二乘（F-LSI）辨识算法。与F-RGLS算法相比，本文提出的F-LSI算法更有效，能够产生更准确的参数估计。仿真结果证实了这一结论。

引用于4文件

MSC公司：

93E11号机组 随机控制理论中的滤波
93立方35 多变量系统、多维控制系统
94甲12 信号理论（表征、重建、滤波等）
93E10型 随机控制理论中的估计与检测
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
10层62层 点估计

关键词：

多变量系统;滤波技术;迭代辨识;递归最小二乘
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Ding}，Algorithms（Basel）9，No.3，论文编号49，13 p.（2016；Zbl 1461.93502）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Mobayen，S。；基于最优复合非线性反馈技术的多时变时滞不确定线性系统LMI鲁棒跟踪器；非线性动态：2015; 第80卷，917-927·Zbl 1345.93061号
[2] 萨博，S.S。；Toukhtarian，R。；一种MIMO采样速率相关控制器；IEEE传输。Ind.Electron公司：2015; 第62卷，3662-3671。
[3] Garnier，H。；Gilson，M。；杨，P.C。；Huselstein，E。；多输入系统连续传递函数模型辨识的最优iv技术；控制工程实践：2007; 第46卷，471-486。
[4] 东南乔阿巴。；查姆鲁，A。；Ouvrard，R。；波诺，T。；逆流式水-油换热器：MISO准线性变参数建模与辨识；模拟。模型。实际。理论：2012年；第23卷，87-98。
[5] Halaoui，M.E。；Kaabal，A。；阿塞尔曼，H。；阿尤德，S。；阿塞尔曼。；无线局域网双频PIFA和手机WiMAX MIMO系统；工艺流程：2016; 第22卷，878-883。
[6] Al-Hazemi，F。；Peng，Y.Y。；Youn，C.H。；虚拟服务器功耗的MISO模型；集群计算：2015; 第18卷，847-863。
[7] 耶拉米利，S。；Tangirala，A.K。；利用植物模型比检测和诊断MIMO系统中的模型不匹配；IFAC论文在线：2016年；第49卷，266-271。
[8] Sannuti，P。；萨贝里，A。；张，M.R。；通过前置和/或后置补偿器将一般MIMO系统平方降为可逆均匀秩系统；Automatica:2014年；第50卷，2136-2141·Zbl 1297.93102号
[9] 王，Y.J。；丁·F。；基于辅助模型的新型数据滤波多输入多输出系统参数辨识；Automatica:2016年；第71卷，308-313·Zbl 1343.93087号
[10] Wang博士。；丁·F。；多变量Hammerstein CARMA系统的参数估计算法；信息科学：2016; 第355卷，第237-248页·Zbl 1458.93130号
[11] 刘义杰。；Tao，T.Y。；MISO-FIR系统模型和时延辨识的CS恢复算法；算法：2015年；第8卷，743-753·Zbl 1461.93521号
[12] 王X.H。；丁·F。；多元伪线性回归系统递推辨识算法的收敛性；国际期刊改编。控制信号处理：2016; 第30卷，824-842。
[13] 纪毅。；刘，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：2015; 第34卷，1499-1517年·Zbl 1341.93003号
[14] Meng，D.D。；丁·F。；基于模型等价性的有色噪声方程误差系统辨识算法；算法：2015年；第8卷，280-291·Zbl 1461.93495号
[15] 王，Y.J。；丁·F。；基于滤波的多变量系统迭代辨识；IET控制理论应用：2016; 第10卷，894-902。
[16] Dehghan，M。；哈贾里安，M。；自反和反自反矩阵上线性矩阵方程组的有限迭代解法；牛市。伊朗。数学。出生日期：2014年；第40卷，295-323·Zbl 1306.65195号
[17] 徐，L。；基于正弦信号测量的动力系统阻尼迭代参数辨识方法；信号处理：2016; 第120卷，660-667页。
[18] 张，W.G。；基于分解的输出误差滑动平均系统最小二乘迭代估计；工程计算：2014年；第31卷，709-725。
[19] 周，L.C。；Li，X.L。；许，H.G。；朱，P.Y。；具有滑动平均噪声的维纳非线性动力系统的基于梯度的迭代辨识；算法：2015年；第8卷，712-722·兹比尔1461.93526
[20] Shi，P。；卢安，X.L。；刘，F。；具有随机不完全测量和混合时滞的离散系统的H∞滤波；IEEE传输。Ind.Electron公司：2012; 第59卷，2732-2739。
[21] 王，Y.J。；丁·F。；基于辅助模型的分层梯度算法及其滤波收敛性分析；信号处理：2016; 第128卷，第212-221页。
[22] Li，X.Y。；Sun，S.L。；具有多丢包和随机延迟的网络化线性系统的H∞滤波；数字信号处理：2015; 第46卷，第59-67页。
[23] 丁·F。；刘，X.M。；顾毅。；基于辅助模型的时滞双状态空间系统数据滤波最小二乘算法；J.Franklin Inst.：2016年；第353卷，第398-408页·Zbl 1395.93530号
[24] 张，L。；王，Z.P。；Sun，F.C。；多雷尔，D.G。；基于扩展卡尔曼滤波的超级电容器模型参数在线辨识；算法：2014年；第7卷，3204-3217。
[25] 盆地，M。；Shi，P。；卡尔德隆·阿尔瓦雷斯，D。；线性随机时滞系统的联合状态滤波与参数估计；信号处理：2011; 第91卷，782-792·Zbl 1217.94034号
[26] 斯卡皮尼蒂，M。；Comminiello，D。；帕里西，R。；恩西尼，A。；基于IIR样条自适应滤波器的非线性系统辨识；信号处理：2015; 第108卷，30-35页·Zbl 1394.68279号
[27] 王，C。；唐，T。；基于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；非线性动态：2014年；第77卷，769-780·Zbl 1314.93013号
[28] 丁·F。；王，Y.J。；丁，J。；基于滤波技术和辅助模型的有色噪声系统递推最小二乘参数辨识；数字信号处理：2015; 第37卷，100-108页。
[29] Wang博士。；使用数据滤波对输出误差移动平均系统进行基于最小二乘的递归和迭代估计；IET控制理论应用：2011; 第五卷，1648-1657。
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。