摘要
对于带白色观测噪声的多变量自回归(AR)信号,提出了未知模型参数和噪声方差估计的偏差补偿递推最小二乘算法,用动态误差系统分析方法严格证明了所得到的模型参数和噪声方差估值是强一致的,即它们以概率1收敛于相应真实值。一个仿真例子说明了其有效性。
For the muhivariable autoregressive （AR） signal with white measurement noise,a bias compen- sated recursive least-squares algorithm of estimating unknown model parameters and noise variance. Using the dynamic error system analysis method ,it is rigorously proved that the obtained estimates of the model parameters and noise variance are Strongly consistent,i, e. they converge to the corresponding true values,with proba-bility one. A simulate example shows its effectiveness.
出处
《科学技术与工程》
2010年第2期360-365,共6页
Science Technology and Engineering
基金
国家自然科学基金(60874063)
黑龙江大学自动控制重点实验室项目资助
关键词
多变量(AR)信号
参数估计
偏差补偿递推最小二乘法
收敛性
强一致性
动态误差系统分析方法
multivariable autoregressive signal parameter estimation bias compensated recursiveleast-squares algorithm convergence strong consistence dynamic error system analysis method
作者简介
邓自立（1938-），男，教授，博士生导师。研究方向：多传感器信息融合滤波、系统辨识。E-mail：dzl@hlju．edu．cn。
