【摘 要】
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本文提出一种基于UD(upper-diagonal)分解与偏差补偿结合的辨识方法,用于变量带误差(errors-in-variables,EIV)模型辨识.考虑单输入单输出(single input and single output,S
【机 构】
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清华信息科学与技术国家实验室,北京联合大学城市轨道交通与物流学院,天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61203119),清华大学自主科研计划,天津职业技术师范大学人才项目(RC17–01,RC14–48)资助.
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本文提出一种基于UD(upper-diagonal)分解与偏差补偿结合的辨识方法,用于变量带误差(errors-in-variables,EIV)模型辨识.考虑单输入单输出(single input and single output,SISO)线性动态系统,当输入和输出含有零均值、方差未知的高斯测量白噪声时,该类系统的模型参数估计是一种典型的EIV模型辨识问题.为了获得这种EIV模型参数的无偏估计,本文先推导出最小二乘模型参数估计偏差量与输入输出噪声方差以及最小二乘损失函数与输入输出噪声方差的关系,然后
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