10.3969/j.issn.1000-3428.2011.22.053
状态缺失多变量系统的极大似然辨识方法
提出一种极大似然辨识方法,用于解决状态缺失多变量系统的参数估计问题.通过构造以输入-输出序列为条件概率的似然函数表达式,以及分析数据缺失程度对参数估计的影响,设计适用于状态缺失情况的卡尔曼状态估计器,在此基础上提出极大化似然函数的参数计算方法.数值仿真结果证明了该方法的有效性.
系统辨识、极大似然辨识、多变量系统、数据缺失、卡尔曼滤波
37
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目60870010,60864004,60904049;国家"863"计划基金资助项目2008AA04Z129
2012-03-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
162-163,167