自回归滑动平均建模中观测噪声方差估计的新方法
熊少锋1
王可东1
姜锐1
高悦2
1.北京航空航天大学宇航学院,北京,1001912.工业和信息化部电信规划研究院,北京,100191
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
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(20100851017)航空科学基金(20100818015)
论文发表日期：2013-01-01
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：8( 178-185 )
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