子空间盲辨识的改进算法

• 作者: 张端金 蒋静 赵金平
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 盲辨识 单输入多输出系统 二阶统计量 子空间 总体最小二乘
• 年，卷（期）: 2010,（22）
• 页码范围: 4773-4776
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3530字
• 语种: 中文

摘要

针对单输入多输出(SIMO)系统模型参数的盲辨识问题进行了研究,基于二阶统计量,提出一类改进的子空间辨识算法.依据协方差阵的秩对该矩阵进行分块,在此基础上考虑了实际系统中存在的噪声误差,利用总体最小二乘(TLS)得到一个与噪声子空间相关的量,最后对该量进行标准正交化,得到了噪声子空间.与传统子空间方法相比,改进算法不需要对协方差矩阵进行特征值分解,可以减弱噪声及不确定因素的影响,减少了运算量,仿真实验结果表明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张端金	郑州大学信息工程学院	48	639	12.0	24.0
2	蒋静	郑州大学信息工程学院	11	68	5.0	8.0
3	赵金平	郑州大学信息工程学院	3	3	1.0	1.0