LPV模型的动态压缩测量辨识算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 邱棚; 李鸣谦; 姚旭日; 翟光杰; 王雪艳 |
| 刊名 | 北京航空航天大学学报
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| 出版日期 | 2019 |
| 卷号 | 45期号:5页码:961-969 |
| 关键词 | 系统辨识 压缩感知 线性参变(LPV) 线性时变(LTV) 正交匹配追踪(OMP) |
| ISSN号 | 1001-5965 |
| DOI | 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0487 |
| 其他题名 | Dynamic compression measurement identification algorithm of LPV model |
| 英文摘要 | 在解决线性参变(LPV)模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识(DCMI)算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用"匀速变化"及"非匀速变化"模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于"匀速变化"模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。 |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:6496065 |
| 源URL | [http://ir.nssc.ac.cn/handle/122/7073]  |
| 专题 | 国家空间科学中心_空间技术部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 邱棚,李鸣谦,姚旭日,等. LPV模型的动态压缩测量辨识算法[J]. 北京航空航天大学学报,2019,45(5):961-969. |
| APA | 邱棚,李鸣谦,姚旭日,翟光杰,&王雪艳.(2019).LPV模型的动态压缩测量辨识算法.北京航空航天大学学报,45(5),961-969. |
| MLA | 邱棚,et al."LPV模型的动态压缩测量辨识算法".北京航空航天大学学报 45.5(2019):961-969. |
入库方式： OAI收割
来源：国家空间科学中心
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