Least squares estimation for a class of non-uniformly sampled systems based on the hierarchical identification principle
Least squares estimation for a class of non-uniformly sampled systems based on the hierarchical identification principle
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基于层次辨识原理的一类非均匀采样系统的最小二乘估计
DOI：
10.1007/s00034-012-9421-2
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发表时间：
2012-04
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Shi, Yang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu, Yanjun;Ding, Feng;Shi, Yang
针对一类非均匀采样系统，提出了一种新的递阶最小二乘算法。基于递阶辨识原理，将具有高维参数向量的辨识模型分解为一组参数向量较低的子模型。通过使用最小二乘法识别子模型，并采取协调措施寻址子模型之间的关联项，可以估计出所有系统参数。该算法可以节省计算成本。性能分析表明，参数估计收敛于其真值。仿真实验验证了算法的收敛结果。
This paper presents a novel hierarchical least squares algorithm for a class of non-uniformly sampled systems. Based on the hierarchical identification principle, the identification model with a high dimensional parameter vector is decomposed into a group of submodels with lower dimensional parameter vectors. By using the least squares method to identify the submodels and taking a coordinated measure to address the associated items between the submodels, all the system parameters can be estimated. The proposed algorithm can save the computation cost. The performance analysis indicates that parameter estimates converge to their true values. The simulation tests confirm the convergence results.
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影响因子：
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作者：
J. Sheng;Tongwen Chen;Sirish L. Shah
通讯作者：
J. Sheng;Tongwen Chen;Sirish L. Shah
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作者：
Xie, L.;Liu, Y. J.;Yang, H. Z.;Ding, F.
通讯作者：
Ding, F.
DOI：
10.1109/cdc.2005.1582722
发表时间：
2005-12
期刊：
Proceedings of the 44th IEEE Conference on Decision and Control
影响因子：
--
作者：
Yucai Zhu;Herman Telkamp
通讯作者：
Yucai Zhu;Herman Telkamp
DOI：
10.1007/s00034-008-9058-3
发表时间：
2008-08
期刊：
Circuits, Systems & Signal Processing
影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
Bo Yu;Yang Shi;Haining Huang
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Lu, Jing