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摘要:
本文提出一种基于UD(upper-diagonal)分解与偏差补偿结合的辨识方法,用于变量带误差(errors-in-variables,EIV)模型辨识.考虑单输入单输出(single input and single output,SISO)线性动态系统,当输入和输出含有零均值、方差未知的高斯测量白噪声时,该类系统的模型参数估计是一种典型的EIV模型辨识问题.为了获得这种EIV模型参数的无偏估计,本文先推导出最小二乘模型参数估计偏差量与输入输出噪声方差以及最小二乘损失函数与输入输出噪声方差的关系,然后采用UD分解方法递推获得模型参数估计值,再利用输入输出噪声方差估计值补偿模型参数估计偏差,以此获得模型参数的无偏估计.本文还讨论了算法实现过程中遇到的一些问题及修补方法,并通过仿真例验证了所提辨识方法的有效性.
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内容分析
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文献信息
篇名 UD分解与偏差补偿结合用于变量带误差模型辨识
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 系统辨识 EIV模型 最小二乘法 偏差补偿 参数估计
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 949-955
页数 7页 分类号 TP11
字数 5999字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2017.70545
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 萧德云 1 2 1.0 1.0
2 杨帆 1 2 1.0 1.0
3 张益农 清华大学自动化系 4 46 2.0 4.0
4 耿立辉 北京联合大学城市轨道交通与物流学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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系统辨识
EIV模型
最小二乘法
偏差补偿
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控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
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