自回归滑动平均建模中观测噪声方差估计的新方法

摘要：

目前的自回归滑动平均(ARMA)建模方法由于只利用了观测数据的高阶自协方差构建Yule-Walker方程,而没有利用观测数据的低阶自协方差信息,导致观测噪声方差的估计精度不高,并且在自回归(AR)阶次p小于或等于滑动平均(MA)阶次q时无法估计出观测噪声方差.为此,本文提出了一种单独估计观测噪声方差的新方法,即先将ARMA模型近似为一高阶AR模型,再构建从观测数据1阶自协方差开始的Yule-Walker方程.由于充分利用了观测数据的统计信息,有利于提高观测噪声方差的估计精度,为后续的AR和MA参数估计精度的提高奠定了基础,也解决了p小于或等于q时观测噪声方差无法估计的问题,仿真和实验结果验证了该方法的有效性.

关键词：自回归滑动平均、自回归、有色噪声、白噪声、时间序列

所属期刊栏目：30

分类号：V241.62+2(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：航空科学基金资助项目20100851017,20100818015

在线出版日期：2013-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：178-185