原文服务方: 控制理论与应用       
摘要:
连续时间随机系统是指各个变量是时间的连续函数并且状态和输出向量受到噪声干扰的动态系统.由于生物学、经济学以及物理学等领域都存在连续随机的现象,连续时间随机系统的辨识受到了各领域专家学者的广泛关注.本文针对连续时间随机系统提出一种基于Laguerre滤波器的核范数子空间辨识方法.首先,采用Laguerre滤波器获得系统的输入输出矩阵方程.然后,通过核范数最小化方法代替主奇异值的截断获得低秩矩阵逼近,并利用交替方向乘子法求解此优化问题.最后,采用最小二乘法和残差分析法分别得到模型的系统矩阵和噪声强度.仿真结果验证了所提方法的有效性、精确性及比较优势.
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文献信息
篇名 基于Laguerre滤波器的核范数子空间辨识
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 子空间辨识 Laguerre滤波器 核范数 连续时间随机系统 时不变系统
年,卷(期) 2020,(12) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 2663-2670
页数 8页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2020.90847
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研究主题发展历程
节点文献
子空间辨识
Laguerre滤波器
核范数
连续时间随机系统
时不变系统
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
4979
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72515
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