Например, Бобцов

СРАВНЕНИЕ ОЦЕНОК НЕИЗВЕСТНЫХ ПАРАМЕТРОВ МЕТОДОМ ДИНАМИЧЕСКОГО РАСШИРЕНИЯ РЕГРЕССОРА И МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ ПРИ НАЛИЧИИ ПОМЕХ ИЗМЕРЕНИЯ

Аннотация:

Предмет исследования. В работе была проведена идентификация неизвестных параметров регрессионной модели двумя алгоритмами оценивания: классическим методом наименьших квадратов и более новым методом динамического расширения регрессора. Для сравнения качества получаемых оценок параметры регрессионной модели выбраны нестационарными, а к входному сигналу модели добавлялись шумы нескольких видов ограниченной мощности. Метод. Задача решена с использованием метода динамического расширения регрессора с последующим применением градиентного алгоритма и метода наименьших квадратов в режиме реального времени с забыванием более старых значений исследуемого входного сигнала. Основные результаты. Приведено численное моделирование, иллюстрирующее качественное сравнение двух используемых методов. На вход алгоритмов оценивания подавался зашумленный смещенный синусоидальный сигнал с неизвестными нестационарными параметрами смещения, амплитуды и сдвига фазы. При использовании метода динамического расширения регрессора оценка параметров входного сигнала имела апериодический вид, в то время как метод наименьших квадратов дал нежелательные осцилляции. С помощью численного моделирования было показано, что метод динамического расширения регрессора дает лучшие результаты, чем метод наименьших квадратов. Практическая значимость. Результаты работы могут быть востребованы при решении практических задач в областях обработки и оценивания не только гармонических сигналов, но и сигналов более сложной формы.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО