时变系统最小均方算法的性能分析

• 作者: 丁锋 丁韬 杨家本
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 时变系统 辨识 参数估计 LMS算法
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 433-437
• 页数: 5页
• 分类号: TP27
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2001.03.022

摘要

在无过程数据平稳性假设和各态遍历等条件下，运用随机过程理论研究了最小均方算法(LMS)的有界收敛性，给出了估计误差的上界，论述了LMS算法收敛因子或步长的选择方法，以使参数估计误差上界最小.这对于提高LMS算法的实际应用效果有着重要意义。LMS算法的收敛性分析表明： i) 对于确定性时不变系统，LMS算法是指数速度收敛的； ii) 对于确定性时变系统，收敛因子等于1，LMS算法的参数估计误差上界最小； iii) 对于时变或不变随机系统，LMS算法的参数估计误差一致有上界.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁锋	清华大学自动化系	20	401	11.0	20.0
2	丁韬	清华大学自动化系	16	291	10.0	16.0
3	杨家本	清华大学自动化系	31	1143	17.0	31.0