一种针对含稀疏误差向量的线性多变量系统递归辨识算法  

A Linear Recursive Identification Method from Data Corrupted by Errors

作　　者：陈杜琳 陈魁[2] 张国玉[1] 

机构地区：[1]南京工程学院工业中心,江苏南京211167 [2]南京信息工程大学大气物理学院,江苏南京210044

出　　处：《工业控制计算机》2016年第11期114-116,共3页Industrial Control Computer

基　　金：国家自然基金项目(41575132)

摘　　要：处理含有稀疏误差向量序列的线性多变量系统的辨识问题。也就是说,用于估计参数矩阵估计的数据,含有未知的、非居中的,以及稀疏的误差向量序列的问题。该问题在统计学中,有时被看作为错误编码问题,或者纠错数值拟合问题。利用稀疏优化理论的最新成果,针对该系统,提出了一种有效的递归拟合算法。仿真结果表明,该拟合方法,收敛速度很快,有巨大的工程应用潜力。This paper deals with the problem of identifying linear multi-variable systems from data which is corrupted by an unknown,non-centered and sparse vector error sequence.This problem is sometimes considered as error correcting problem in coding theory or robust estimation problem in statistics field.By taking advantage of some recent developments in sparse optimization theory,this paper presents a recursive approach to solve the problem.

关 键 词：稀疏估计 递推辨识 鲁棒辨识 纠错 

分 类 号：N945.14[自然科学总论—系统科学]