基于奇異值分解的非均勻采樣系統(tǒng)最小二乘辨識

李　楠　張　為

（1.內(nèi)蒙古科技大學包頭師范學院物理科學與技術(shù)學院，內(nèi)蒙古　包頭　014030；2.內(nèi)蒙古科技大學包頭師范學院信息學院，內(nèi)蒙古　包頭　014030）

基于奇異值分解的非均勻采樣系統(tǒng)最小二乘辨識

李楠1張為2

（1.內(nèi)蒙古科技大學包頭師范學院物理科學與技術(shù)學院，內(nèi)蒙古包頭014030；2.內(nèi)蒙古科技大學包頭師范學院信息學院，內(nèi)蒙古包頭014030）

摘要：針對非均勻周期多采樣率系統(tǒng)，在狀態(tài)估計為已知的情況下，提出了基于奇異值分解的模型參數(shù)的最小二乘辨識方法.首先，根據(jù)系統(tǒng)的連續(xù)時間狀態(tài)空間模型，在滿足因果關(guān)系基礎(chǔ)上，推導了含有提升變量的離散狀態(tài)空間模型.然后，為了克服辨識誤差積累和傳遞，采用基于奇異值分解的遞推最小二乘方法確定模型參數(shù).最后，仿真結(jié)果表明提出方法的有效性.

關(guān)鍵詞：狀態(tài)空間模型；奇異值分；多采樣率系統(tǒng)；非均勻采樣

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中圖分類號：TP15

文獻標識碼：A

文章編號：2095-3771（2014）01-0093-07

收稿日期：2014-01-21

作者簡介：李楠（1976—），女，漢族，河北省定縣人，內(nèi)蒙古科技大學包頭師范學院物理科學與技術(shù)學院講師，碩士。

基金項目：國家自然科學基金“用顯卡通用計算方法設(shè)計超導/鐵磁異質(zhì)結(jié)構(gòu)的磁通量子器件”（項目編號：11064008）。

The Identification of Least Squares in Non-Uniform Sampling System via Singular Values Decomposition

LI Nan1ZHANG Wei2
（1.Physics Science and Technology Department of Baotou Teachers’College,Inner Mongolia University of Science and Technology，Baotou 014030 Inner Mongolia；（2.Information Department of Baotou Teachers’College,Inner Mongolia University of Science and Technology,Baotou 014030,Inner Mongolia）

Abstract：The least-squares method is proposed via the model parameter of singular value decomposition(SVD)specific to the non-uniformly sampling system under the assumption that the state estimates are known.Firstly,the discrete state-space model with the lifting variables is derived from the continuous state-space model on the basis of realizing the causality constraints.Secondly,to overcome the accumulation and the transmission of the identification errors,the recursive least-squares method based on singular values decomposition is developed to determine the parameter of the identified model.Finally,the simulation results show the effectiveness of the proposed method.

Key words：state-space model；singular value decomposition；multi-rate sampled systems；nonuniform sampling