【摘 要】
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针对一类双采样率随机时变系统,应用多项式变换技术和随机过程理论,在强持续激励条件下,研究了双率时变遗忘因子最小二乘法(dual-rate forgotten factor least squares,DR-FF
【机 构】
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北华大学 科研处,吉林 132013
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针对一类双采样率随机时变系统,应用多项式变换技术和随机过程理论,在强持续激励条件下,研究了双率时变遗忘因子最小二乘法(dual-rate forgotten factor least squares,DR-FFLS)的参数估计收敛性,得到了参数估计误差上界的精确表达式.分析表明,随着数据长度k的增加,DR-FFLS算法的参数估计误差上界收敛到常数.同时分析了双率确定性时不变系统、随机时不变系统、确定性时变系统的参数估计误差上界.仿真实例验证了对于随机时变与不变双率系统,同样可得参数估计误差小于参数估计误差上界,并且随着k的增大,参数估计误差上界趋于常数.
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