【摘 要】
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该文对多新息辨识理论和方法进行了研究,取得了以下成果.论文首先简要综述了辨识方法的研究现状,分析了一些辨识方法之间的内在联系.介绍了递阶辨识、辅助模型辨识、联合辨识
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该文对多新息辨识理论和方法进行了研究,取得了以下成果.论文首先简要综述了辨识方法的研究现状,分析了一些辨识方法之间的内在联系.介绍了递阶辨识、辅助模型辨识、联合辨识及多新息辨识等算法的特性.提出了多新息最小二乘辨识方法,给出了其递推计算公式,研究了它的几种特例.运用随机过程理论分析了算法的收敛速度,当持续激励条件成立时,该方法给出的参数估计误差一致收敛于零.提出变迭代间隔多新息广义投影辨识方法,分析了在持续激励下算法的性能,给出了参数估计误差上界计算公式.提出了多新息随机梯度算法,分析了持续激励下算法的估计误差上界,阐述了获得最小误差上界的方法.介绍了持续激励和衰减激励信号的定义,研究了多新息辨识算法在衰减激励条件下的性能,给出了参数估计误差收敛于零时,衰减指数应满足的条件以及算法中设计参量的选择方法.论文最后将多新息辨识方法应用到时变系统的辨识,简要分析了多新息广义投影辨识方法的参数估计误差上界,并给出了使估计误差上界最小的最佳数据窗长度选择方法.
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