【摘 要】
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旨在研究存在加性高斯噪声时,Hammerstein模型的记忆效应辨识问题。在输入信号统计量和Hammer-stein模型的无记忆非线性效应均未知的情况下,利用模型输出信号的高阶累积量建
【机 构】
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武汉国家光电实验室,华中科技大学电子与信息工程系
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旨在研究存在加性高斯噪声时,Hammerstein模型的记忆效应辨识问题。在输入信号统计量和Hammer-stein模型的无记忆非线性效应均未知的情况下,利用模型输出信号的高阶累积量建立两种线性方程组,并从理论上证明了两种线性方程组均具有唯一解;提出将两个线性方程组结合使用的系数提取方法,其过程不受Hammerstein模型的无记忆非线性模块影响。最后的仿真结果表明,在高斯（有色或无色）噪声存在的情况下,此类辨识方法比直接提取参数法具有更好的数值鲁棒性。
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