Разработка рекуррентного алгоритма, позволяющего получать сильно состоятельные оценки параметров многомерных по входу линейных динамических систем при наличии помех наблюдения во входных и выходных сигналах. Оценка эффективности предложенного метода.
При низкой оригинальности работы "Рекуррентная параметрическая идентификация многомерных линейных динамических систем на основе метода нелинейных наименьших квадратов", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
РЕКУРРЕНТНАЯ ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ МНОГОМЕРНЫХ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ МЕТОДА НЕЛИНЕЙНЫХ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ Предложен рекуррентный алгоритм, позволяющий получать сильно состоятельные оценки параметров многомерных по входу линейных динамических систем при наличии помех наблюдения во входных и выходных сигналах.В настоящее время наблюдается активное развитие состоятельных методов идентификации систем с помехами во входных и выходных. В русскоязычной литературе развиваются методы на основе нелинейного метода наименьших квадратов [4], однако рекуррентные модификации отсутствуют, за исключением [5]. В данной работе алгоритм обобщается на случай многомерной по входу линейной динамической системы, а также для частных случаев: динамической системы и авторегрессии с помехами в выходном сигнале. , где , - ненаблюдаемая и наблюдаемая выходные переменные; , - ненаблюдаемая и наблюдаемая переменные в j-том входном сигнале; - помеха наблюдения в j-том входном и выходном сигналах. Оценки неизвестного вектора можно получить с помощью стохастически градиентного алгоритма минимизации функционала: (3) где - последовательность, для которой выполняются условия и при тогда оценки, определяемые алгоритмом (3), либо п.н., либо В доказательстве утверждения главную роль играют теоремы 3.15 и 3.17 [6, c.В работе предложены рекуррентные алгоритмы для оценивания параметров многомерной линейной динамической системы с помехами во входных и выходных сигналах.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
