子空间盲辨识的改进算法
针对单输入多输出(SIMO)系统模型参数的盲辨识问题进行了研究,基于二阶统计量,提出一类改进的子空间辨识算法.依据协方差阵的秩对该矩阵进行分块,在此基础上考虑了实际系统中存在的噪声误差,利用总体最小二乘(TLS)得到一个与噪声子空间相关的量,最后对该量进行标准正交化,得到了噪声子空间.与传统子空间方法相比,改进算法不需要对协方差矩阵进行特征值分解,可以减弱噪声及不确定因素的影响,减少了运算量,仿真实验结果表明了该算法的有效性.
盲辨识、单输入多输出系统、二阶统计量、子空间、总体最小二乘
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TN911.7
国家留学基金项目2004841035;河南省教育厅自然科学研究计划基金项目2010A510017;郑州大学研究生教育基金项目2009164
2011-01-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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