多变量偏差补偿递推最小二乘法及其收敛性
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O211.64

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国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)


Multivariable Bias Compensated Recursive Least-Squares Algorithm and Its Convergence
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The National Natural Science Foundation of China (General Program, Key Program, Major Research Plan)

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    摘要:

    对于带白色观测噪声的多变量自回归(AR)信号,提出了未知模型参数和噪声方差估计的偏差补偿递推最小二乘算法,用动态误差系统分析方法严格证明了所得到的模型参数和噪声方差估值是强一致的,即它们以概率1收敛于相应真实值。一个仿真例子说明了其有效性。

    Abstract:

    For the multivariable autoregressive (AR) signal with white measurement noise, a bias compensated recursive least-squares algorithm of estimating unknown model parameters and noise variance. Using the dynamic error system analysis method, it is rigorously proved that the obtained estimates of the model parameters and noise variance are strongly consistent, i.e. they converge to the corresponding true values, with probability one. A simulate example shows its effectiveness.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

邓自立. 多变量偏差补偿递推最小二乘法及其收敛性[J]. 科学技术与工程, 2010, (2): .
dengzili. Multivariable Bias Compensated Recursive Least-Squares Algorithm and Its Convergence[J]. Science Technology and Engineering,2010,(2).

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  • 收稿日期:2009-10-19
  • 最后修改日期:2009-10-19
  • 录用日期:2009-10-20
  • 在线发布日期: 2010-01-19
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