时滞和滤波联合辨识的递推最小二乘算法

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时滞和滤波联合辨识问题既是经典时滞估计问题的推广,又是自适应系统建模和时灌估计的交叉。本文针对行滤波后时滞的系统模型,从方面上改进BOUDREAU&KABAL提出的基于快速横向滤波器的递推最小二乘滤波算法,使其时间复杂度由O「19ρ」下降为0「7ρ」,便于实时在线应用,我们以低通滤波器与一时滞串联系的辨识为例,表现该算法对变化时滞的跟踪能力及联合辨识性能。
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