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提出一种极大似然辨识方法,用于解决状态缺失多变量系统的参数估计问题。通过构造以输入-输出序列为条件概率的似然函数表达式,以及分析数据缺失程度对参数估计的影响,设计适用于状态缺失情况的卡尔曼状态估计器,在此基础上提出极大化似然函数的参数计算方法。数值仿真结果证明了该方法的有效性。
状态缺失多变量系统的极大似然辨识方法
【摘 要】
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提出一种极大似然辨识方法,用于解决状态缺失多变量系统的参数估计问题。通过构造以输入-输出序列为条件概率的似然函数表达式,以及分析数据缺失程度对参数估计的影响,设计适
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,华东交通大学电气与电子工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年22期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60870010 60864004 60904049）, 国家“863”计划基金资助项目（2008AA04Z129）
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