徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: [池田 建司]/田中 秀幸/初期状態を考慮した部分空間同定法のためのもう一つの半正定値計画問題/第61回自動制御連合講演会

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EID
348265
EOID
934182
Map
0
LastModified
2018年12月3日(月) 17:35:46
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 国内講演発表
言語 必須 日本語
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) Tanaka Hideyuki / (日) 田中 秀幸 / (読) たなか ひでゆき
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Another semidefinite programming problem for subspace identification method taking initial state into account

(日) 初期状態を考慮した部分空間同定法のためのもう一つの半正定値計画問題

副題 任意
要約 任意

(英) This paper proposes an another semi-definite programming problem for the consistent estimation of the noise covariance and analyzes the solvability of the problem. The authors proposed two methods: one is to estimate the noise covariance together with the bias term, and the other is to estimate the noise covariance by cancelling the bias term. This presentation concerns the latter approach. The merit of the proposed method is the size of the data matrix required in the proposed method is smaller than that in the previous method. Conditions for the problem to be solved and the uniqueness of the spectral density function of the noise are analyzed.

(日) 本論文は雑音分散の一致推定のためのもう一つの半正定値計画問題を提案し,その可解性について解析する.筆者らは二つの手法を提案してきた.一つは雑音分散とバイアス項を同時に推定する手法,もう一つは,バイアス項を消去してから雑音分s何を推定する手法である.本論文の手法は後者に属する.提案手法の利点は以前に提案した手法に比べ,必要とされる行列のサイズが小さくて済むことである.問題が可解となるための条件や雑音のスペクトル密度関数が一意に推定されることを解析する.

キーワード 推奨
  1. (英) subspace identification / (日) 部分空間同定法 / (読) ぶぶんくうかんどうていほう
  2. (英) innovations model / (日) イノベーションモデル / (読) いのべーしょんもでる
  3. (英) semi-definite programming / (日) 半正定値計画問題 / (読) はんせいていちけいかくもんだい
発行所 推奨 システム制御情報学会
誌名 必須 (日) 第61回自動制御連合講演会 / (読) だいろくじゅういっかいじどうせいぎょれんごうこうえんかい
ISSN 任意
必須
必須
必須 205 212
都市 必須 名古屋(Nagoya/[日本国])
年月日 必須 2018年 11月 17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