递推的极大似然估计算法求解系统辨识问题

资 源 简 介

递推的极大似然估计算法求解系统辨识问题

详 情 说 明

递推极大似然估计（RML）是系统辨识领域中一种重要的参数估计方法，它能在线更新模型参数并适应时变系统。这种方法通过递推计算来避免直接处理高维矩阵运算，显著提高了计算效率。

在处理系统辨识问题时，RML算法利用系统的输入输出数据来估计模型参数。M序列作为输入信号具有近似白噪声特性，能够有效激励系统的所有模态。算法会根据每次新的观测数据调整参数估计值，使似然函数达到最大。

噪声影响分析是该方法的关键环节。通过调整噪声水平可以验证算法的鲁棒性，较强的噪声要求算法具备更好的抗干扰能力。递推形式使得算法能够实时跟踪参数变化，适用于工业过程的在线辨识。

该方法的主要优势在于计算量小且能处理时变系统，但需要注意初始参数选择和收敛性分析。实际应用中常需结合其他技术如遗忘因子来应对时变特性。