基于量子粒子群优化的Volterra核辨识算法研究

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将量子粒子群优化(QPSO)引入非线性Voherra系统辨识中,提出基于量子粒子群优化(QPSO)的Voherra级数辨识方法,利用QPSO算法估计出非线性系统的Voherra核函数。将所提方法与传统的最小二乘(LMS)辨识方法进行比较,仿真结果验表明,在无噪声干扰下,所提方法与LMS方法都具有很好的辨识精度和收敛性。而在有噪声干扰下,无论在辨识精度、收敛性和抗干扰性方面,所提方法都优于传统的LMS方法,且随噪声的增强优势越明显。
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