MA模型参数估计的两段最小二乘法及其在自校正跟踪滤波器中的应用
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O212.1 TN713

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国家自然科学基金(69774019),黑龙江省自然科学基金(F01-15)


Two-Stage Least Squares Method of Parameter Estimation for MA Models and Its Application to a Self-tuning Tracking Filter
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    摘要:

    提出了滑动平均(MA)模型参数估计的两段最小二乘法。首先用递推最小二乘法对MA模型拟合一个高阶自回归(AR)模型,然后再用最小二乘法一个不相容的超定性方程组得到MA模型参数估值。一个应用于自校正跟踪滤波器的仿真例子说明了其有效性。

    Abstract:

    Two-stage least squares method of parameter estimation for mov-ing average(MA) models is presented. First, the MA model is fitted by ahigh order autoregressive (AR) model. Secondly, the MA model paremeterestimates are obtained by solving a inconsistent overdetermined set of Linearequations. A simulation example with application to a self-tuning tracking fil-ter shows its effectiveness.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

邓自立 马建为. MA模型参数估计的两段最小二乘法及其在自校正跟踪滤波器中的应用[J]. 科学技术与工程, 2003, (1): 3-5.
DENG Zili, MA Jianwei Department of Automation, Heilongjiang University, et al. Two-Stage Least Squares Method of Parameter Estimation for MA Models and Its Application to a Self-tuning Tracking Filter[J]. Science Technology and Engineering,2003,(1):3-5.

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  • 最后修改日期:2002-10-08
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