递归识别NARX系统的新结果

考虑外源输入（NARX）yk + 1 = f（yk，。。，yk + 1-p0，uk，...，uk + 1-q0）+εk+ 1的非线性自回归系统的递归辨识纸。 继续同一工作作者的主题，本文涵盖了更大的一类系统，使用了较少的限制条件， 并提供更深入的结果。 具体来说，首先，通过削弱对f（·） 系统已经大大扩展，例如，它现在将Hammerstein系统作为一个特殊的系统案子。 其次，已删除了以前对该功能施加的技术条件系数表示不变测度的收敛速度。 第三，不仅强大已经建立了一致性，而且估计的收敛速度也已经建立。 估计的行为一些数值示例对此进行了说明。 特别是在应用于Hammerstein系统时， 本文给出的估计值与基于Yule-Walker方程的识别进行了比较文献中存在的算法。