传递函数辨识(22): 线性回归系统的递阶迭代参数估计

丁 锋, 刘喜梅

(1. 江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122; 2. 青岛科技大学 自动化与电子工程学院, 山东 青岛 266061)

迭代辨识方法包括基本的梯度迭代辨识方法、最小二乘迭代辨识方法、牛顿迭代辨识方法等,所以结合递阶辨识原理，派生出递阶梯度迭代辨识方法、递阶最小二乘迭代辨识方法、递阶牛顿迭代辨识方法等。将递阶辨识原理与辅助模型辨识思想相结合,诞生出的迭代辨识方法包括辅助模型递阶梯度迭代辨识方法、辅助模型递阶最小二乘迭代辨识方法、辅助模型递阶牛顿迭代辨识方法等。

将递阶辨识原理与多新息辨识理论相结合,诞生出的迭代辨识方法包括递阶多新息梯度迭代辨识方法、递阶多新息最小二乘迭代辨识方法、递阶多新息牛顿迭代辨识方法等。将递阶辨识原理与辅助模型辨识思想、多新息辨识理论相结合,诞生出的迭代辨识方法包括辅助模型递阶多新息梯度迭代辨识方法、辅助模型递阶多新息最小二乘迭代辨识方法、辅助模型递阶多新息牛顿迭代辨识方法。

在一些系统辨识学术专著[1-6]和连载论文[7-16]中,先后介绍了动态系统和信号模型的参数估计方法。最近在“大系统的递阶辨识”论文[17]基础上,结合梯度搜索和最小二乘搜索原理,连载论文[16]研究线性回归系统的递阶递推辨识方法和递阶递推多新息辨识方法等。进一步,本工作利用迭代搜索技术[5],研究线性回归系统的递阶(多新息)梯度迭代辨识方法和递阶(多新息)最小二乘迭代辨识方法。……