漸近的に適正な RLS 適応固定アルゴリズム Asymptotically Optimal RLS Adaptive Identification Algorithms

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抄録

A major, and yet unresolved, problem has been the choice of the gain adjusting parameter in some parameter estimation algorithms. This paper presents an adaptive setting method of the forgetting factor for estimating time-varying parameters when the Recursive Least Squares (RLS) algorithm is used. The method is to choose the forgetting factor λ so as to minimize the performance index defined by E {ε<SUP>2</SUP><SUB><I>t</I></SUB> (λ)} where ε<SUB><I>t</I></SUB> (λ) is the prediction error based on some λ. This is concretely done by solving the minimization problem of a certain object function with respect to λ. It is shown that this object function is unimodal with respect to λ and thus the minimization can be attained by using the stochastic Newton method. As a result, the proposed method becomes asymptotically optimal. The resultant algorithm can be executed by linking the minimization routine with RLS.<BR>Numerical examples indicate acceptable performance.

収録刊行物

  • システム制御情報学会論文誌  

    システム制御情報学会論文誌 13(1), 1-13, 2000-01-15 

    一般社団法人 システム制御情報学会

参考文献:  15件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10004472683
  • NII書誌ID(NCID)
    AN1013280X
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    13425668
  • NDL 記事登録ID
    4949180
  • NDL 雑誌分類
    ZM11(科学技術--科学技術一般--制御工学)
  • NDL 請求記号
    Z14-195
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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