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传统的递推4SID子空间辨识算法存在对时变参数跟踪速度慢、易受噪声干扰等缺点,而基于滑窗的算法虽然提高了对时变参数的跟踪速度,但其算法实现复杂、计算量大。针对上述问题,首先运用矩阵方法从递推4SID子空间算法的数据压缩矩阵中分离出需剔除旧数据作用的修正量,并给出相关证明。在此基础上,结合固定遗忘因子方法设计了新的递推4SID子空间辨识算法。与传统遗忘因子方法相比,新的算法可以在选择较大遗忘因子的情况下,利用修正量有效隔断历史数据的作用,在降低对噪声的敏感度的同时提高了对时变参数的跟踪速度。与此同时,