滑动平均噪声下的双输入多率系统最小二乘迭代辨识算法

"滑动平均噪声干扰双输入多率系统最小二乘迭代辨识算法的研究" 在信息技术领域，系统辨识是研究和理解复杂系统行为的关键技术之一，尤其在控制系统、信号处理和通信系统的设计中起着重要作用。本文针对的是一个特殊类型的系统——双输入多率系统，这种系统的特点是两个输入通道的采样周期不相等，这在实际应用中是常见的现象，例如在不同传感器数据融合或不同频率信号处理时。 文中主要探讨了一种在存在滑动平均噪声干扰下的辨识方法，即最小二乘迭代辨识（Least Squares Iterative, LSI）。滑动平均噪声是指数据序列中噪声随时间变化的一种平均形式，它可能源于测量设备的不稳定性或环境因素的影响。在多率系统中，由于采样周期的差异，处理这种噪声更具挑战性。 作者首先建立了一个离散时间状态空间模型来描述这个双输入多率系统，该模型考虑了不同采样周期的输入对系统状态的影响。接着，他们进一步推导出与之对应的传递函数模型，这是理解和分析系统动态特性的重要工具。 在处理不可测噪声项的问题上，文章提出了一个创新的策略。由于辨识过程中存在难以直接测量的噪声变量，作者运用最小二乘迭代原理，将这些未知噪声变量用它们的迭代估计值来代替。这种方法可以逐步改进噪声变量的估计，从而提高辨识结果的准确性。 为了验证所提算法的有效性，文中进行了仿真对比研究，将LSI算法与递推增广最小二乘算法（Recursive Augmented Least Squares, RALS）进行了比较。结果显示，LSI算法在参数估计精度上表现出更高的性能，这意味着它在处理双输入多率系统辨识问题时具有更好的鲁棒性和准确性。 该研究为双输入多率系统提供了新的辨识方法，特别是在有滑动平均噪声干扰的情况下。这一成果对于提高系统的建模精度，优化控制策略，以及在实际工程应用中的系统设计和故障诊断都有着重要的理论和实践意义。