一种空间分布式变阶数自适应系统辨识方法
本发明公开了一种空间分布式变阶数自适应系统辨识方法，包括：设置自适应系统辨识迭代初始值并计算网络融合权系数矩阵。对于空间分布式网络中的每一个节点，利用当前时刻相邻区域内所有节点的输入信息、量测信息及前一时刻该节点处的权向量估计信息计算输出误差。对于空间分布式网络中的每一个节点，减小自适应滤波器的阶数，利用该阶数值重新计算输出误差。自适应滤波器权向量阶数的自适应更新。自适应滤波器权向量权值的自适应更新。自适应滤波器权向量阶数的空间融合。自适应滤波器权向量的权值迭代。在新的采样时刻，判断算法是否达到稳态，若已达到，迭代结束，完成了对未知系统的辨识。
发明专利
CN201310547261.0
2013-11-07
CN103607181A
2014-02-26
H03H21/00(2006.01)I
哈尔滨工程大学
张勇刚;王程程;李宁;黄玉龙;袁顺;吴洵峰;周广涛;高伟
150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室
黑龙江;23
一种空间分布式变阶数自适应系统辨识方法，其特征在于，包括：?步骤一：设置自适应系统辨识迭代初始值并计算网络融合权系数矩阵；?步骤二：对于空间分布式网络中的每一个节点，利用当前时刻相邻区域内所有节点的输入信息、量测信息及前一时刻该节点处的权向量估计信息计算第一输出误差，其中，所述前一时刻该节点处的权向量估计信息是通过所述迭代初始值获得的；?步骤三：对于空间分布式网络中的每一个节点，减小自适应滤波器的阶数，利用该阶数值重新计算第二输出误差；?步骤四：对于空间分布式网络中的每一个节点，在前一时刻估计阶数的基础上，利用第一输出误差和第二输出误差的平方值之差、以及所述网络融合权系数矩阵，计算得到当前时刻待辨识权向量阶数的中间估计值；?步骤五：对于空间分布式网络中的每一个节点，在前一时刻估计权值基础上，利用所述阶数的中间估计值、当前时刻的输入信息和量测信息计算当前时刻待辨识权向量权值的中间估计量；?步骤六：对于空间分布式网络中的每一个节点，利用所述权值的中间估计量计算当前时刻待辨识权向量阶数的估计值；?步骤七：对于空间分布式网络中的每一个节点，在前一时刻估计权值的基础上，利用所述阶数的估计值、当前时刻的输入信息及量测信息计算当前时刻待辨识权向量权值的估计值；?步骤八：在新的采样时刻，判断算法是否达到稳态，若已达到，则完成对未知系统的辨识。?