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引入双边迭代奇异值分解算法,通过一系列的QR分解,用两个矩阵分别逼近奇异值分解的主要左、右奇异向量,用一个三角矩阵逐渐逼近主要的特征值,从而取代了原始MOESP子空间辨识算法中的奇异值分解步骤.通过用一系列Givens变换来实现QR分解的数据更新,实现了此类子空间方法的在线递推辨识.仿真表明,该方法可以有效地对系统的极点进行跟踪.