内部更新多新息梯度的Wiener系统盲辨识

针对Wiener系统信息未知和多新息长度约束辨识精度问题,提出一种行列式定阶法和基于内部更新多新息梯度辨识方案。首先,基于参数分离技术,构造线性和非线性参数无交叉乘积项的辨识模型。其次,利用参考模型思想和系统数据推导确定系统阶次的行列式比方法,简化盲辨识算法设计复杂度。借鉴内部更新理论,首次将给定多新息参数更新分解为多个子新息内部参数更新,解决新息长度限制辨识性能问题,提高辨识的精度。最后,对比例子和理论分析结果,证明了所提辨识方案的有效性和较好的辨识性能。