徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: [池田 建司]/Oku Hiroshi/バイアス補償型部分空間同定法の漸近的性質/Preprints of the 18th IFAC World Congress

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EID
238731
EOID
934869
Map
0
LastModified
2018年12月4日(火) 20:20:45
Operator
池田 建司
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TRUE
Censor
0
Owner
池田 建司
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種別 必須 国際会議
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨 Peer Review
カテゴリ 推奨 研究
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
  1. 徳島大学
著者 必須
  1. 池田 建司([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. (英) Oku Hiroshi
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Asymptotic Properties of Bias Compensated State Space Model Identification Method

(日) バイアス補償型部分空間同定法の漸近的性質

副題 任意
要約 任意

(英) The authors proposes a bias-compensated state space model identification (BCSS) method in order to relax the order of the persistent excitation (PE) condition. Most of the subspace identification methods utilize instrumental variable (IV) to obtain an unbiased estimate while the proposed method introduces a bias compensation technique to the Ordinary MOESP type method. In this paper, S/N ratios of certain matrices in the proposed method and the PI-MOESP method are analyzed and compared. It is shown that the S/N ratio in the proposed method is better than that in the PI-MOESP method especially when a pole of the plant is near 1 and the number of the block rows of the IV matrix is small.

(日) 筆者らは,PE条件の次数を軽減するためバイアス補償型部分空間同定法(BCSS)を提案する.ほとんどの部分空間同定法は補助変数行列を用いて不偏推定値を得ているが,提案手法ではバイアス補償の考えをOrdinary MOESP法に適用する.本論文では,提案手法とPI-MOESP法におけるある行列のS/N比を解析,比較する.特に対象が1の近くに極をもつとき,提案手法のS/N比はPI-MOESPのそれよりも良く,補助変数行列の行のサイズは小さくて済む.

キーワード 推奨
  1. (英) Identification algorithm
  2. (英) Subspace methods
  3. (英) Asymptotic analysis
  4. (英) S/N ratio
発行所 推奨
誌名 必須 (英) Preprints of the 18th IFAC World Congress
ISSN 任意
必須 ---
必須 ---
必須 6505 6510
都市 必須 (英) Milan, Italy
年月日 必須 2011年 8月 31日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意