基于高阶累积量的Hammerstein模型记忆效应辨识

• 作者: 胡啸 马洪
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 高阶累积量 Hammerstein模型 记忆效应 非线性效应 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 202-205
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3832字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2011.02.047

摘要

旨在研究存在加性高斯噪声时,Hammerstein模型的记忆效应辨识问题.在输入信号统计量和Hammerstein模型的无记忆非线性效应均未知的情况下,利用模型输出信号的高阶累积量建立两种线性方程组,并从理论上证明了两种线性方程组均具有唯一解;提出将两个线性方程组结合使用的系数提取方法,其过程不受Hammerstein模型的无记忆非线性模块影响.最后的仿真结果表明,在高斯(有色或无色)噪声存在的情况下,此类辨识方法比直接提取参数法具有更好的数值鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马洪	华中科技大学电子与信息工程系	23	75	6.0	7.0
2	胡啸		2	19	2.0	2.0