【摘 要】
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针对在有限数据采样情况下Hammerstem CA R模型的阶次和参数辨识问题,本文将关键变 量分离原理和压缩感知（compressed sensing, CS）理论相结合,提出了一种改进的正交匹配追踪稀
【机 构】
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青岛大学自动化与电气工程学院,江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61573205）,山东省自然科学基金资助（ZR2015FM017）
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针对在有限数据采样情况下Hammerstem CA R模型的阶次和参数辨识问题,本文将关键变 量分离原理和压缩感知（compressed sensing, CS）理论相结合,提出了一种改进的正交匹配追踪稀 疏辨识方法.该方法采用关键变量分离原理分离出系统线性模块中的关键变量,然后用非线性模 块表达式将其替换,从而将系统输出表示为含所有待估参数的线性回归方程,并将其表达在采用压 缩感知理论进行系统参数重构的标准框架之下,最后利用压缩感知原理的正交匹配追踪算法对系 统阶次和参数同时进行估计.仿真结果表明,参数
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