衰减激励条件下递阶最小二乘辨识的均方收敛性

• 作者: 丁锋 丁韬 徐用懋 杨家本
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 辨识 参数估计 递阶辨识 衰减激励
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 3734字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0920.2002.01.002

摘要

为减少递推辨识的计算量,提出了递阶辨识原理,它是将系统分解为多个维数较小的虚拟子系统进行辨识,从而获得递阶最小二乘辨识方法.在衰减激励条件下,针对时不变系统研究了递阶最小二乘法的收敛性,得到了参数估计误差均方收敛于零时衰减指数应满足的条件.递阶最小二乘具有良好的性能,其计算量比递推最小二乘辨识要小得多,并具有容易实现等优点.

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
4	徐用懋	清华大学自动化系	60	1486	21.0	36.0