【摘 要】
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为了改善固定遗忘因子RLS(Recursive least-square)算法在时变系统中的跟踪性能,提出了一种改进的RLS算法。改进的RLS算法结合了可变遗忘因子的RLS算法和自扰动RLS算法,既克
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为了改善固定遗忘因子RLS(Recursive least-square)算法在时变系统中的跟踪性能,提出了一种改进的RLS算法。改进的RLS算法结合了可变遗忘因子的RLS算法和自扰动RLS算法,既克服了固定遗忘因子RLS算法中跟踪速度和参数失调的矛盾,而且也避免了当参数估值趋向于参数真值时,卡尔曼增益趋于零,从而RLS算法失去对时变系统的跟踪能力的问题。最后,在MATLAB平台下,对改进后的RLS算法进行了仿真验证。仿真结果表明,算法具有较快的收敛速度和跟踪速度以及较小的稳态误差。
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