量化Wiener系统的重复梯度学习参数估计

曹昊哲; 周金笨; 李丽华

doi:10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240613

吉林大学学报(工学版) ›› 2024, Vol. 54 ›› Issue (12) : 3673 -3680. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240613

量化Wiener系统的重复梯度学习参数估计

曹昊哲, 周金笨, 李丽华

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摘要

为解决Wiener系统量化辨识问题，提出了一种重复学习梯度辨识算法。首先，基于分解技术构建量化Wiener系统参数分离的辨识模型，减少算法计算量。然后，利用数据窗理论对观测数据向量进行延拓，以获取更多的量化系统模态。为了解决窗长度抑制辨识性能的问题，将重复学习思想引入参数自适应律更新机制中，将窗数据批次更新转化为多次标量更新，提高估计性能。最后，估计器收敛性分析和实例对比结果证明了本文方案的有效性和优势。