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自回归滑动平均建模中观测噪声方差估计的新方法
被引量：
5
1
作者
熊少锋
王可东
+1 位作者
姜锐
高悦
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期178-185,共8页
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...
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.
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关键词
自回归滑动平均
自回归
有色噪声
白噪声
时间序列
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职称材料
题名
自回归滑动平均建模中观测噪声方差估计的新方法
被引量：
5
1
作者
熊少锋
王可东
姜锐
高悦
机构
北京航空航天大学宇航学院
工业和信息化部电信规划研究院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期178-185,共8页
基金
航空科学基金资助项目(20100851017
20100818015)
文摘
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
Keywords
autoregressive and moving average
autoregressive
colored noise
white noise
time series
分类号
V216.54 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
王可东
姜锐
高悦
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
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