【摘 要】
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本论文研究了网络化系统辨识中存在的两个基础问题:第一个问题是网络化系统辨识的重要算法RIVC的收敛性证明:第二个问题是基于量化数据的系统辨识问题。对于第一个问题,本文
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本论文研究了网络化系统辨识中存在的两个基础问题:第一个问题是网络化系统辨识的重要算法RIVC的收敛性证明:第二个问题是基于量化数据的系统辨识问题。对于第一个问题,本文首先回顾了网络化系统辨识中的RIVC算法,然后分三个步骤完成了算法的收敛性证明,即在渐近情况下,通过RIVC算法的一次迭代,参数估计值将局部收敛到真值,最后通过仿真实验验证了算法的收敛性。对于第二个问题,本文提出了一种基于二次规划算法的新方法用于从量化数据中估计模型的参数,此外该算法还能推广到无限脉冲响应模型,并在本文中给出了该算法的相应的迭代实现形式。该方法与现有算法相比,不需要额外的假设条件,同时,对于一般的量化数据和二进制测量信号都同样适用。本论文在理论上证明了该方法估计参数的一致性:在一些合理假设的条件下,通过基于二次规划算法的参数估计方法获得的系统参数将渐近趋近于系统参数真值。
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