遗忘因子递推最小二乘参数估计_第1页
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文档简介

1、%遗忘因子递推最小二乘参数估计(FFRLS)考虑如下系统：式中x(k)为均值为0、方差为0.1的白噪声，对象时变参数为：取遗忘因子l=0.98，clear all; close all;a=1 -1.5 0.7;b=1 0.5;d=3; %对象参数na=length(a)-1;nb=length(b)-1; %计算阶次L=1000;%数据长度uk=zeros(d+nb,1);yk=zeros(na,1); %输入输出初值u=randn(L,1); %输入采用方差为1的白噪声序列xi=sqrt(0.1)*randn(L,1); % 方差为0.1的白噪声干扰序列%theta=a(2:na+1);b

2、; %对象参数真值thetae_1=zeros(na+nb+1,1); %参数初值P=106*eye(na+nb+1);lambda=0.98; %遗忘因子范围0.9 1for k=1:L if k=501 a=1 -1 0.4;b=1.5 0.2; %对象参数突变 end theta(:,k)=a(2:na+1);b; %对象参数真值 phi=-yk;uk(d:d+nb); y(k)=phi*theta(:,k)+xi(k); %采样输出数据 %遗忘因子递推最小二乘公式 K=P*phi/(lambda+phi*P*phi); thetae(:,k)=thetae_1+K*(y(k)-phi*

3、thetae_1); P=(eye(na+nb+1)-K*phi)*P/lambda; %更新数据 thetae_1=thetae(:,k); for i=d+nb:-1:2 uk(i)=uk(i-1); end uk(1)=u(k); for i=na:-1:2 yk(i)=yk(i-1); end yk(1)=y(k);endsubplot(2,1,1);plot(1:L,thetae(1:na,:);hold on;plot(1:L,theta(1:na,:),k:);xlabel(k);ylabel(参数估计a);legend(a_1,a_2);axis(0 L -2 2);subplot(2,1,2);plot(1:L,thetae(na+1:na+nb+1,:);hold on;plot(1:L,theta(na+1:na+nb+1,:),k:);xlabe

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