In article the recurrent algorithm of modeling of autoregression multidimensional on an entrance and an exit of a different order of linear dynamic systems in the presence of the autocorrelated noises in an output signal, on the basis of stochastic gradient algorithm is considered.
different order, recurrent estimation of parameters, autoregression, strongly well-founded estimates, linear dynamic system, autocorrelation, hindrances output signals.
УДК 519.254
Алгоритм Рекуррентного оценивания параметров авторегрессии многомерной линейной динамической системы разного порядка при наличии автокоррелированной помехи в выходных сигналах
ALGORITHM OF RECURRENT ESTIMATION OF PARAMETERS OF AUTOREGRESSION OF MULTIDIMENSIONAL LINEAR DYNAMIC SYSTEM OF THE DIFFERENT ORDER IN THE PRESENCE OF THE AUTOCORRELATED NOISES IN OUTPUT SIGNALS
Сандлер И.Л., старший преподаватель
ФГБОУ ВПО «Самарский государственный университет путей сообщения» г.Самара, Россия
viruskvam@bk.ru
DOI: 10.12737/15983
Аннотация: В статье рассматривается рекуррентный алгоритм моделирования авторегрессии многомерных по входу и выходу разного порядка линейных динамических систем при наличии автокоррелированной помехи в выходном сигнале, на основе стохастически градиентного алгоритма.
Summary: In article the recurrent algorithm of modeling of autoregression multidimensional on an entrance and an exit of a different order of linear dynamic systems in the presence of the autocorrelated noises in an output signal, on the basis of stochastic gradient algorithm is considered.
Ключевые слова: разный порядок, рекуррентное оценивание параметров, авторегрессия, сильно состоятельные оценки, линейная динамическая система, автокорреляция, помехи выходных сигналах.
Keywords: different order, recurrent estimation of parameters, autoregression, strongly well-founded estimates, linear dynamic system, autocorrelation, hindrances output signals.
1. Katsyuba O.A., Sandler I.L. Rekurrentnoe otsenivanie parametrov mnogomernykh po vkhodu i vykhodu raznogo poryadka lineynykh dinamicheskikh sistem s pomekhami vo vkhodnykh i vykhodnykh signalakh metodom stokhasticheskoy approksimatsii// Sistemy upravleniya i informatsionnye tekhnologii, №3.1(53), 2013. - S. 164-167
2. Sandler I.L. Rekurrentnoe otsenivanie parametrov avtoregressii mnogomernykh po vkhodu i vykhodu raznogo poryadka lineynykh dinamicheskikh sistem s pomekhoy v vykhodnykh signalakh metodom stokhasticheskoy approksimatsii// Sistemy upravleniya i informatsionnye tekhnologii, №1(47), 2012. - S. 31-35
3. Katsyuba O.A. Kozlov E.V. Otsenivanie parametrov mnogosvyaznoy lineynoy dinamicheskoy sistemy raznogo poryadka pri nalichii avtokorrelirovannykh pomekh vo vkhodnykh i vykhodnykh signalakh.. Sistemy upravleniya i informatsionnye tekhnologii, №3.1(45), Voronezh: FGBOU VPO «Voronezhskiy gosudarstvennyy tekhnicheskiy universitet» 2011. - S. 151-154.
4. Derevitskiy D.P., Fradkov A.L. Prikladnaya teoriya diskretnykh adaptivnykh sistem upravleniya. - M.: Nauka, 1991. -215 s.
5. Chen H.F. Stochastic Approximation and Its Applications. Dordrecht: Kluwer, 2002. 357pp.
6. Gantmakher F.R. Teoriya matrits. - M.: Nauka, 1966. - 575 s.
7. Nevel´son M.B., Khas´minskiy R.Z. Stokhasticheskaya approksimatsiya i rekurrentnoe otsenivanie. - M.: Nauka, 1972. - 304 s
8. Chen H.F. A Unified Approach to Recursive System Identification/ In: Procc. 17th IFAC Symposium on System Identification, Sait-Malo, France / World Congress, 17(Part 1), 2009. pp.420-425.
