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Identification of multiple inputs single output errors-in-variables system using cumulant
1
作者 Haihui Long Jiankang Zhao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2014年第6期921-933,共13页
A higher-order cumulant-based weighted least square(HOCWLS) and a higher-order cumulant-based iterative least square(HOCILS) are derived for multiple inputs single output(MISO) errors-in-variables(EIV) systems... A higher-order cumulant-based weighted least square(HOCWLS) and a higher-order cumulant-based iterative least square(HOCILS) are derived for multiple inputs single output(MISO) errors-in-variables(EIV) systems from noisy input/output data. Whether the noises of the input/output of the system are white or colored, the proposed algorithms can be insensitive to these noises and yield unbiased estimates. To realize adaptive parameter estimates, a higher-order cumulant-based recursive least square(HOCRLS) method is also studied. Convergence analysis of the HOCRLS is conducted by using the stochastic process theory and the stochastic martingale theory. It indicates that the parameter estimation error of HOCRLS consistently converges to zero under a generalized persistent excitation condition. The usefulness of the proposed algorithms is assessed through numerical simulations. 展开更多
关键词 parameter estimation multiple input systems recur-sive identification higher-order cumulant convergence analysis
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自校正信息融合Kalman平滑器 被引量:4
2
作者 邓自立 李春波 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期236-242,248,共8页
对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,得到了噪声统计的在线估值器,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman平滑... 对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,得到了噪声统计的在线估值器,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman平滑器,提出了一种按实现收敛性新概念,证明了自校正Kalman融合器按实现收敛于最优Kalman融合器,因而它具有渐近最优性.同单传感器自校正Kalman平滑器相比,它可提高平滑精度,一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性. 展开更多
关键词 多传感器信息融合 加权融合 ma新息模型 系统辨识 噪声方差估计 自校正Kalman平滑器
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用高阶累量辨识MA系统的新方法 被引量:2
3
作者 张贤达 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第10期27-33,共7页
本文研究仅使用高阶累量辨识MA系统的问题,并提出了参数估计的新方法(一种法方程方法和一种闭式递推解).仿真例子证明了新的法方程方法的高分辨性能。
关键词 高阶累量 ma模型 系统辨识 信号处理
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非最小相位ARMA模型的一种自适应辨识算法
4
作者 宋宇 张贤达 李衍达 《电子科学学刊》 CSCD 1997年第2期145-151,共7页
本文提出了一种加性有色高斯噪声中因果非最小相位ARMA模型的自适应辨识算法。模型输入假定为非高斯独立同分布随机过程。算法只利用了观测信号的高阶统计量。在每次迭代中,先估计AR参数,再估计MA参数,但不用计算残差序列。在参数递推... 本文提出了一种加性有色高斯噪声中因果非最小相位ARMA模型的自适应辨识算法。模型输入假定为非高斯独立同分布随机过程。算法只利用了观测信号的高阶统计量。在每次迭代中,先估计AR参数,再估计MA参数,但不用计算残差序列。在参数递推中采用了随机梯度法。仿真实验证实了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 ARma模型 非最小相位 自适应辨识 盲信号处理
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自适应Kalman滤波器及其应用
5
作者 邓自立 李北新 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1992年第4期408-413,共6页
对于带未知噪声统计的单输出系统,本文提出了一种新的自适应Kalman滤波器,应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型的滑动平均(MA)参数的在线辨识,提出了稳态最优Kalman滤波器增益估计的一种新算法,比Mehra的算法简单。同时还提出了... 对于带未知噪声统计的单输出系统,本文提出了一种新的自适应Kalman滤波器,应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型的滑动平均(MA)参数的在线辨识,提出了稳态最优Kalman滤波器增益估计的一种新算法,比Mehra的算法简单。同时还提出了辨识滑动平均(MA)模型参数的一种新的自适应Kalman滤波算法。此外,给出了在雷达跟踪系统中的应用,且仿真结果说明了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 自适应 KALmaN滤波 ARma
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基于高阶累积量方法的非高斯非最小相位ARMA模型辨识 被引量:5
6
作者 李翠萍 谢红卫 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2001年第5期438-441,453,共5页
从利用高阶累积量对加性高斯有色噪声中非高斯过程辨识的基本理论出发 ,对近年来基于高阶统计量方法辨识非高斯、非最小相位 ARMA模型的算法进行了分析和综述 ,阐明了借助高阶统计量方法可以克服传统的基于2阶统计量方法在解决此类问题... 从利用高阶累积量对加性高斯有色噪声中非高斯过程辨识的基本理论出发 ,对近年来基于高阶统计量方法辨识非高斯、非最小相位 ARMA模型的算法进行了分析和综述 ,阐明了借助高阶统计量方法可以克服传统的基于2阶统计量方法在解决此类问题中的缺陷 ,有效地解决非高斯。 展开更多
关键词 高阶累积量 非高斯过程 非最小相位系统 系统辨识 ARma模型 高斯有色噪声 参数估计
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多维滑动和(MA)模型参数的自适应估计
7
作者 茅宁 张良起 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1990年第4期29-36,共8页
本文利用AR模型LS梯格滤波的有关公式给出了实时辨识多维MA模型参数的递推算法,该算法建立在对模型噪声和观测的自协方差阵和互协方差阵的矩估计基础上,由一个N阶反馈形式的梯格滤波器构成,可关于时间和阶次双重递推,该算法计算量为O(N... 本文利用AR模型LS梯格滤波的有关公式给出了实时辨识多维MA模型参数的递推算法,该算法建立在对模型噪声和观测的自协方差阵和互协方差阵的矩估计基础上,由一个N阶反馈形式的梯格滤波器构成,可关于时间和阶次双重递推,该算法计算量为O(N)的量级,并具备梯格滤波固有的良好数值及结构特性。 展开更多
关键词 多维滑动 ma模型参数 自适应估计
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基于累积量增强全矢量正交子空间方法的MA建模
8
作者 张子瑜 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期372-375,共4页
提出了一种新的线性代数方法———累积量增强全矢量正交子空间方法 (CEAVOS)用于非最小相位非高斯滑动平均 (MA)建模 ,该方法利用组合特性映射的累积量增强 ,并用全矢量正交子空间法估计MA参数 .数值仿真结果表明 ,CEAVOS的性能优于组... 提出了一种新的线性代数方法———累积量增强全矢量正交子空间方法 (CEAVOS)用于非最小相位非高斯滑动平均 (MA)建模 ,该方法利用组合特性映射的累积量增强 ,并用全矢量正交子空间法估计MA参数 .数值仿真结果表明 ,CEAVOS的性能优于组合累积量切片法WS和全矢量正交子空间法 (AVOS)这 2种现有的性能最好的MA参数估计方法 ,尤其是在估计的偏差上 ;在低信噪比与短数据的情况下 。 展开更多
关键词 ma时序建模 累积量增强 全矢量正交子空间方法
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自校正信息融合Kalman预报器
9
作者 李春波 邓自立 《科学技术与工程》 2006年第5期513-518,共6页
对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证... 对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均(MA)新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kal-man预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。 展开更多
关键词 多传感器信息融合 矩阵加权融合 ma新息模型 系统辨识 噪声方差估计 自校正Kalman预报器
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基于自回归滑动平均模型和粒子群算法的地震子波提取 被引量:7
10
作者 戴永寿 牛慧 +1 位作者 彭星 王少水 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期47-50,57,共5页
基于自回归滑动平均(ARMA)模型理论,对地震子波进行参数化建模,采用累积量拟合法精确估计参数,使地震子波提取问题最终归结为一个多参数、多极值的非线性函数优化问题。对基本粒子群算法进行改进,通过自适应参数调整和边界约束,克服基... 基于自回归滑动平均(ARMA)模型理论,对地震子波进行参数化建模,采用累积量拟合法精确估计参数,使地震子波提取问题最终归结为一个多参数、多极值的非线性函数优化问题。对基本粒子群算法进行改进,通过自适应参数调整和边界约束,克服基本粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,同时提高算法寻优精度和计算效率。仿真数据试验结果验证了改进的粒子群算法在地震子波提取方法中的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 地震数据处理 自回归滑动平均模型 地震子波 系统辨识 累积量拟合 粒子群算法
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基于高阶统计特性的非高斯AR模型的阶次辨识 被引量:3
11
作者 谭洪舟 毛宗源 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期281-285,共5页
提出一种基于输入输出信号的三阶累积量 (third ordercumulants)对非高斯AR模型阶次p进行辨识的新算法 .该算法依模型阶次递推 ,通过求解代价函数J(^p) 的首次最小值 ,确定AR模型的阶次估计值 ^p .理论分析和仿真结果均显示 ,该算法具... 提出一种基于输入输出信号的三阶累积量 (third ordercumulants)对非高斯AR模型阶次p进行辨识的新算法 .该算法依模型阶次递推 ,通过求解代价函数J(^p) 的首次最小值 ,确定AR模型的阶次估计值 ^p .理论分析和仿真结果均显示 ,该算法具有良好的收敛性和精确性 . 展开更多
关键词 随机系统 AR模型 三阶累积量 系统辨识 阶次辨识
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基于累积量的两层前馈神经网络盲辨识
12
作者 戴宪华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期45-53,共9页
由于非线性系统输出是其参数的非线性函数,直接利用高阶累积量辨识两层前馈神经网络(FNN)通常是十分困难的。为解决这一问题,该文提出两种基于四阶累积量的FNN辨识方法。第一种方法,FNN的隐元在其输入空间利用多个线性系统近似,进而FNN... 由于非线性系统输出是其参数的非线性函数,直接利用高阶累积量辨识两层前馈神经网络(FNN)通常是十分困难的。为解决这一问题,该文提出两种基于四阶累积量的FNN辨识方法。第一种方法,FNN的隐元在其输入空间利用多个线性系统近似,进而FNN利用一统计模型—混合专家(ME)网络重新描述。基于ME模型,FNN参数可利用统计期望值最大化(EM)算法获得估计。第二种方法,为简化FNN的ME模型,引入隐含观测量。基于隐含观测量估计,FNN被分解为多个单隐元的训练问题,进而整体FNN可利用一两阶层ME描述。基于单隐元的参数估计,FNN可利用一具有更快收敛速度的简化算法获得估计。 展开更多
关键词 累积量 前馈神经网络 盲辨识 ME模型 EM算法
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