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针对非线性系统的辨识问题,提出了非线性压缩测量辨识算法,且推导出了一种符合压缩感知测量准则的测量模型。相比递归最小二乘法,该方法极大地减少了所需的测量数,使得高阶Volterra级数辨识成为可能。此外,还分析了实际应用中的各项因素对辨识准确性的影响,如信号稀疏度、测量噪声、测量矩阵形式等。
Volterra级数模型的非线性压缩测量辨识算法
【摘 要】
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针对非线性系统的辨识问题,提出了非线性压缩测量辨识算法,且推导出了一种符合压缩感知测量准则的测量模型。相比递归最小二乘法,该方法极大地减少了所需的测量数,使得高阶Vo
【机 构】
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中国科学院国家空间科学中心,中国科学院大学
【出 处】
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国防科技大学学报
【发表日期】
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2020年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61605218),中国科学院国防创新基金资助项目(CXJJ-17S023)
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