[发明专利]Hammerstein系统在有色噪声下的加权最新估计最小二乘辨识方法在审
| 申请号： | 201910061994.0 | 申请日： | 2019-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN109918617A | 公开（公告）日： | 2019-06-21 |
| 发明（设计）人： | 吴爱国;康瑞环 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学（深圳） |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16 |
| 代理公司： | 深圳市添源知识产权代理事务所(普通合伙) 44451 | 代理人： | 罗志伟 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了Hammerstein系统在有色噪声下的加权最新估计最小二乘辨识方法。当干扰噪声为有色声时，为避免最小二乘辨识方法在有色噪声干扰下有偏而引入辅助变量，再对修正项加权并应用最新估计。本发明的有益效果是：加权最新估计最小二乘辨识方法的辨识精度高，收敛速度快，抗干扰能力强。 | ||
| 搜索关键词： | 最小二乘辨识 加权 噪声 抗干扰能力 辅助变量 干扰噪声 噪声干扰 修正项 辨识 声时 收敛 引入 应用 | ||
【主权项】：
1.Hammerstein系统在有色噪声下的加权最小二乘辨识方法，其特征在于：所述方法根据系统的输入输出关系，利用最小二乘原理定义准则函数J(θ，t)，并对其极小化，得到最小二乘辨识方法：![]()
先引入辅助变量，然后将当前时刻参数估计定义为上一时刻的估计加上当前时刻修正项的和，采用加权思想，修正项改写为当前时刻修正项与上一时刻修正项的权重和；最后，采用最新估计的思想，对加权后的修正项用最新估计代替之前的估计；其中，y(t)系统输出，P(t)为信息向量相关的变量，L(t)为中间变量，![]()
为待辨识参数向量的估计。
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