UKF训练RMLP网络的快速算法

• 作者: 乔士东 沈振康
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: Unscented Kalman Filter(UKF) Decoupled Extended Kalman Filter(DEKF) 反馈多层感知网络(RMLP) 动态系统辨识
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 653-657
• 页数: 5页
• 分类号: TN91
• 字数: 4776字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2006.05.010

摘要

UKF训练PMLP的优点是无需计算动态偏导数,但UKF面临计算量大的问题,降低计算量是UKF的研究重点之一.本文提出反向遍历sigma点的方法,可以显著降低UKF有2Nw+1或Nw+2个sigma点两种情况下的计算量.另外,对2Nw+1个sigma点的情况,本文提出解耦合方法,能有效降低存储协方差阵所需空间.综合反向遍历方法和解耦合方法,本文给出UKF训练RMLP的快速算法.在动态系统辨识的仿真中,本文方法节省近80%的计算量和近90%的存储空间.