非持续激励条件下系统辨识递推最小二乘最小范数算法
李银国
汤卓群
黄镭
1.重庆邮电大学,自动化学院,重庆,4000652.重庆邮电大学,自动化学院,重庆,4000653.重庆邮电大学,自动化学院,重庆,400065
摘要：系统辨识中广泛应用的最小二乘算法需要输入向量序列满足持续激励性条件(PE条件);但在大多情况下这是难以满足的.本文提出了一种不依赖于PE条件的递推最小二乘、最小范数辨识算法.首先分析了最小二乘算法解空间的结构,并运用罚函数方法,将参数辨识问题转化为无约束优化问题.然后,提出了将步长、罚因子等过程控制参数统一的迭代-递推形式的辨识算法,证明了算法在给定的控制参数约束下收敛于唯一的最小二乘、最小范数解向量.仿真实验表明在非PE条件下算法的有效性.
关键词：系统辨识最小二乘算法:持续激励条件最小二乘最小范数解
分类号：TP13(自动化基础理论)
资助基金：国家863计划资助课题(1006AA11A1C1-3)国家973计划前期研究专项资助课题(2008CB317111)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 365-370 )
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