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多维和多重递推辅助变量辨识算法
Multidimensional and Multiple Recursive Instrumental Variable Identification Algorithms
【摘要】 对带白色观测噪声的多维自回归(AR)模型,应用相关方法,分别提出了多维和多重递推辅助变量(RIV)算法,给出了未知AR参数的强一致估计;推广了一维RIV算法。提出了模型噪声和观测噪声方差的信息融合估值器,它们具有强一致性。一个仿真例子说明其有效性。
【Abstract】 For the multidimensional autoregressive (AR) models,using the correlation method,the multidimensional and multiple recursive instrumental variable identification algorithms are presented,respectively,by which,the strongly consistent estimation of the AR parameters is given.They include the one-dimension RIV algorithm as a special case.The information fusion estimators of the noise variances are also presented,which have strong consistence.
【关键词】 多维AR模型;
参数估计;
递推RIV算法;
信息融合噪声方差估值器;
收敛性;
强一致性;
【Key words】 multidimensional AR models parameter estimation recursive RIV algorithm information fusion noise variance estimator convergence strong consistence;
【Key words】 multidimensional AR models parameter estimation recursive RIV algorithm information fusion noise variance estimator convergence strong consistence;
【基金】 国家自然科学基金(60874063)资助
- 【文献出处】 科学技术与工程 ,Science Technology and Engineering , 编辑部邮箱 ,2010年02期
- 【分类号】O211.64
- 【被引频次】9
- 【下载频次】101