В статье рассматривается рекуррентный алгоритм моделирования авторегрессии многомерных по входу и выходу разного порядка линейных динамических систем при наличии автокоррелированной помехи в выходном сигнале, на основе стохастически градиентного алгоритма.
разный порядок, рекуррентное оценивание параметров, авторегрессия, сильно состоятельные оценки, линейная динамическая система, автокорреляция, помехи выходных сигналах.
УДК 519.254
Алгоритм Рекуррентного оценивания параметров авторегрессии многомерной линейной динамической системы разного порядка при наличии автокоррелированной помехи в выходных сигналах
ALGORITHM OF RECURRENT ESTIMATION OF PARAMETERS OF AUTOREGRESSION OF MULTIDIMENSIONAL LINEAR DYNAMIC SYSTEM OF THE DIFFERENT ORDER IN THE PRESENCE OF THE AUTOCORRELATED NOISES IN OUTPUT SIGNALS
Сандлер И.Л., старший преподаватель
ФГБОУ ВПО «Самарский государственный университет путей сообщения» г.Самара, Россия
viruskvam@bk.ru
DOI: 10.12737/15983
Аннотация: В статье рассматривается рекуррентный алгоритм моделирования авторегрессии многомерных по входу и выходу разного порядка линейных динамических систем при наличии автокоррелированной помехи в выходном сигнале, на основе стохастически градиентного алгоритма.
Summary: In article the recurrent algorithm of modeling of autoregression multidimensional on an entrance and an exit of a different order of linear dynamic systems in the presence of the autocorrelated noises in an output signal, on the basis of stochastic gradient algorithm is considered.
Ключевые слова: разный порядок, рекуррентное оценивание параметров, авторегрессия, сильно состоятельные оценки, линейная динамическая система, автокорреляция, помехи выходных сигналах.
Keywords: different order, recurrent estimation of parameters, autoregression, strongly well-founded estimates, linear dynamic system, autocorrelation, hindrances output signals.
1. Кацюба О.А., Сандлер И.Л. Рекуррентное оценивание параметров многомерных по входу и выходу разного порядка линейных динамических систем с помехами во входных и выходных сигналах методом стохастической аппроксимации// Системы управления и информационные технологии, №3.1(53), 2013. – С. 164-167
2. Сандлер И.Л. Рекуррентное оценивание параметров авторегрессии многомерных по входу и выходу разного порядка линейных динамических систем с помехой в выходных сигналах методом стохастической аппроксимации// Системы управления и информационные технологии, №1(47), 2012. – С. 31-35
3. Кацюба О.А. Козлов Е.В. Оценивание параметров многосвязной линейной динамической системы разного порядка при наличии автокоррелированных помех во входных и выходных сигналах. // Системы управления и информационные технологии, №3.1(45), Воронеж: ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» 2011. – С. 151-154.
4. Деревицкий Д.П., Фрадков А.Л. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления. – М.: Наука, 1991. -215 с.
5. Chen H.F. Stochastic Approximation and Its Applications. Dordrecht: Kluwer, 2002. 357pp.
6. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. – М.: Наука, 1966. – 575 с.
7. Невельсон М.Б., Хасьминский Р.З. Стохастическая аппроксимация и рекуррентное оценивание. – М.: Наука, 1972. – 304 с
8. Chen H.F. A Unified Approach to Recursive System Identification/ In: Procc. 17th IFAC Symposium on System Identification, Sait-Malo, France / World Congress, 17(Part 1), 2009. pp.420-425.
