ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
Тогда P(D) , что является (n×sm) -матрицей, называется P -преобра-
зованием (n ×m) -матрицы D , если
P(D)
.
= S(S
θ
(H
?
, Φ
?
, Φ
?
D))
со следующей (sm × sm) -матрицей и G = Φ
?
D :
S
θ
(H
?
, Φ
?
, G)
.
=
I 0 ··· 0
H
?
G I ··· 0
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
H
?
Φ
s−2
?
G H
?
Φ
s−3
?
G ··· I
. (2.18)
3. Упорядочим функции чувствительности, определенные в (2.17), в (n ×
p) -матрицу чувствительности
S(t
i
)
.
=
"
∂ε(t
i
,
ˆ
θ)
∂
ˆ
θ
11
, . . . ,
∂ε(t
i
,
ˆ
θ)
∂
ˆ
θ
n1
, . . . ,
∂ε(t
i
,
ˆ
θ)
∂
ˆ
θ
nm
#
. (2.19)
4. Построим модель градиента с коэффициентом экспоненциального сгла-
живания β :
G(t
i
) = S
T
(t
i
)ε(t
i
,
ˆ
θ) , (2.20)
b
G(t
i
) = β
b
G(t
i−1
) + (1 − β)G(t
i
) .
5. Проверим условие устойчивости (SC): ρ[(I −
˜
K
a
H
a
)Φ
a
] < 1 для AF и SM,
где ρ[·] — обозначение для спектрального радиуса матрицы [·] . Для это-
го нужно иметь характеристический многочлен матрицы (I −
˜
K
a
H
a
)Φ
a
в виде
q(λ)
.
= b
0
λ
n
+ b
1
λ
n−1
+ ··· + b
n−1
λ
1
+ b
n
, b
0
> 0
с b
0
, . . . , b
n
, выраженными в виде некоторых функций b
k
= b
k
(
ˆ
θ) от
модельного параметра (2.15), и затем использовать критерий Джури [11,
разд. 3.3]. Если SC выполняется, запишем SC(
ˆ
θ) = true и SC(
ˆ
θ) = false
— иначе, и назовем эту процедуру checkSC (
ˆ
θ) .
6. Используем процедуру адаптации (AP) для обновления параметра
(2.15) внутри эффективного рабочего диапазона t
i
от t
start
к t
stop
. Для
AP можно использовать различные методы поиска оптимума, способные
минимизировать функционал качества, принятый для характеризации
качества AF (2.12)–(2.15). В роли такого функционала в этой работе
используем ВФК
J(
˜
θ)
.
=
1
2
E
n
ε(t
i
,
ˆ
θ)
T
ε(t
i
,
ˆ
θ)
o
(2.21)
29
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- …
- следующая ›
- последняя »
