發(fā)布時間：2020-07-07 07:46

【摘要】：有限脈沖響應(yīng)系統(tǒng)是一類典型的線性系統(tǒng),在工業(yè)實踐中有著廣泛的應(yīng)用.當系統(tǒng)中含有未知時滯時,不僅需要估計未知參數(shù)而且需要估計未知時滯,使得系統(tǒng)辨識的難度和復(fù)雜度增大,因此研究含有未知時滯的多輸入有限脈沖響應(yīng)系統(tǒng)參數(shù)與時滯聯(lián)合估計具有重要的理論意義和實際價值.本文將壓縮感知重構(gòu)與最小二乘原理和梯度原理相結(jié)合,研究含有未知時滯的多輸入有限脈沖響應(yīng)系統(tǒng)參數(shù)與時滯聯(lián)合估計問題,取得了如下研究成果.1.針對含有未知時滯的多輸入單輸出有限脈沖響應(yīng)(Multiple-Input Single-Output Finite Impulse Response,MISO-FIR)系統(tǒng),將壓縮感知重構(gòu)和最小二乘方法相結(jié)合,提出閾值正交匹配追蹤(Threshold Orthogonal Matching Pursuit,TH-OMP)算法,該算法能夠在有限的測量數(shù)據(jù)下,同時估計系統(tǒng)的參數(shù)和時滯.為了提高TH-OMP算法的計算效率,將壓縮感知重構(gòu)和梯度搜索原理相結(jié)合,提出了梯度追蹤(Gradient Pursuit,GP)算法.通過計算量分析說明:與TH-OMP算法相比,GP算法具有較小的計算量,數(shù)值仿真驗證了算法的有效性.2.針對含有未知時滯的多輸入單輸出有限脈沖響應(yīng)滑動平均(Multiple-Input Single-Out put Finite Impulse Response Moving Average,MISO-FIRMA)系統(tǒng),辨識模型的信息向量中含有未知的白噪聲回歸項,為了解決噪聲問題,使用迭代辨識原理和交互估計原理結(jié)合TH-OMP算法和GP算法,分別提出了閾值正交匹配追蹤迭代(Threshold Orthogonal Matching Pursuit Iterative,TH-OMPI)算法和梯度追蹤迭代(Gradient Pursuit Iterative,GPI)算法.數(shù)值仿真驗證了提出算法的有效性.3.針對含有未知時滯的多輸入單輸出有限脈沖響應(yīng)自回歸(Multiple-Input Single-Output Finite Impulse Response Auto Regressive,MISO-FIRAR)系統(tǒng),系統(tǒng)干擾是有色噪聲,與MISO-FIRMA的辨識模型相比,該系統(tǒng)辨識模型的信息向量中含有有色噪聲項.針對這種有色噪聲干擾,本文建立了系統(tǒng)辨識模型并推導(dǎo)了相應(yīng)的TH-OMPI算法和GPI算法,并采用最小二乘迭代(Least Squares Iterative,LSI)算法作對比說明提出算法的優(yōu)勢.數(shù)值仿真和計算量分析表明:提出的算法是有效的,且TH-OMPI算法的計算量小于LSI算法,而GPI算法的計算量又小于TH-OMPI算法.綜上所述,本文針對含有未知時滯的多輸入單輸出有限脈沖響應(yīng)系統(tǒng)的參數(shù)與時滯聯(lián)合估計問題,分別推導(dǎo)了不同噪聲干擾下的辨識模型及其相應(yīng)的參數(shù)與時滯聯(lián)合估計算法.通過分析和數(shù)值仿真說明提出的算法是有效的.
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：N945.14

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本文編號：2744854