徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

1. 徳島大学

1. (日) 田中 秀幸 / (読) たなか ひでゆき

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2. 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])

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(英) Stochastic subspace identification methods taking initial state into account via semidefinite programming approach

(日) 半正定値計画問題により初期状態を考慮した確率部分空間同定法

(英) In this paper, the authors develop stochastic subspace identification algorithms taking initial state into account via a semidefinite programming approach. They develop two subspace algorithms by deleting the initial state from the covariance matrix and by finding the white-input and the state terms in the covariance data. They moreover consider variations of the computation algorithms based on the minimum and maximum convariance matrix of the state of the stochastic system. They provide numerical simulation, comparing the algorithms with the one previously proposed.

(日) 本論文では，半正定値計画問題を用いて初期状態を考慮した確率部分空間同定アルゴリズムを開発する．一つは共分散行列から初期状態を消去する手法，もう一つは共分散データの白色雑音成分と状態項をともに推定する手法である．さらに確率システムの状態の最大共分散と最小共分散にもとづく計算アルゴリズムを考える．以前に提案した手法とこれらの手法を数値シミュレーションで比較する．

1. (英) stochastic subspace identification / (日) 確率部分空間同定法 / (読) かくりつぶぶんくうかんどうていほう
2. (英) stochastic realization / (日) 確率実現 / (読) かくりつじつげん
3. (英) initial state / (日) 初期状態 / (読) しょきじょうたい
4. (英) Kalman gain / (日) カルマンゲイン / (読) かるまんげいん