Parameter estimation error bounds for Hammerstein nonlinear finite impulsive response models
Parameter estimation error bounds for Hammerstein nonlinear finite impulsive response models
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DOI：
10.1016/j.amc.2008.01.002
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发表时间：
2008-08
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Li Yu;Jiabo Zhang;Yuwu Liao;Jie Ding
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Li Yu;Jiabo Zhang;Yuwu Liao;Jie Ding
针对一类Hammerstein非线性系统--输入非线性FIR（finite impulse response）模型，提出了一种参数估计算法，并在随机框架下详细研究了所提出的辨识算法的收敛性，给出了由输入输出数据得到的参数估计误差（PEE）的上、下界。分析表明，随着数据长度的增加，算法的均方PEE上界和下界趋于零。最后给出了一个仿真实例。
This paper presents a parameter estimation algorithm for a class of Hammerstein nonlinear systems – input nonlinear FIR (finite impulse response) models, and studies in detail the convergence properties of the proposed identification algorithm in the stochastic framework, and derives the upper and lower bounds of the parameter estimation errors (PEE) from the available input–output data. The analysis indicates that the mean square PEE upper and lower bounds of the algorithm approach zero as the data length increases. A simulation example is given.