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1、網(wǎng)絡(luò)延遲情況下最小二乘參數(shù)估計(jì)商立立12721213網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)該系統(tǒng)的連續(xù)時(shí)間序列模型為：將系統(tǒng)模型寫(xiě)為最小二乘格式為：其中 這次課主要介紹數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化較快的最小二乘遞推方法，這種算法對(duì)于數(shù)據(jù)隨時(shí)間呈指數(shù)速度變化的辨識(shí)具有較高的精度。在遞推過(guò)程中比較chelosky分解的方法，與givens分解的方法，將givens分解應(yīng)用在遞推過(guò)程中，最后將會(huì)列舉出這種遞推方法的例子，進(jìn)一部分析參數(shù)估計(jì)效果。最終目標(biāo)函數(shù)簡(jiǎn)化為：yAAATT*Chelosky分解公式：22minyA最終目標(biāo)函數(shù)簡(jiǎn)化為：對(duì)矩陣A進(jìn)行正交變換 ：0RAQT2minyQAQTT將目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為 ：yyyQT其中則目標(biāo)函數(shù)為：2

2、2minyyR由于在網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)正中參數(shù)不斷變化，更新，屬于在線辨識(shí)，故模型可以寫(xiě)為：211kTkkyyA目標(biāo)函數(shù)最終轉(zhuǎn)化為： 211kTkkyyR第k+1次迭代 的估計(jì)值為 ，1kkkk1并且將以上等式帶入最小二乘目標(biāo)函數(shù)整理得：kTkkkkkTkkRyyQRQ111)定義第k+1次迭代誤差 kTkkkyu111目標(biāo)函數(shù)簡(jiǎn)化為 ：1100minkkkuQR通過(guò)求解函數(shù) 可以解出 11kkkyR的值，其中 滿足1ky1110kkkuQry110kTkkuR最后轉(zhuǎn)化 為（N*(N+1) ）的解，即可得到 的值，帶入即可求出 的值。仿真例子：例一：)sin(kuk100, 1k9 . 0)()1 . 0sin(kukyk)1 . 0sin(kk仿真系統(tǒng)：待估參數(shù)：已知輸入：仿真例子：例二：)1 . 0sin()2sin()2 . 0cos()sin(kkkkyk)2sin(),2 . 0cos(),(sin(kkkuk)1 . 0sin(, 1, 1 (kk仿真系統(tǒng)：待估參數(shù)已知輸入：01. 0, 5 . 0例三：具有丟包的網(wǎng)絡(luò)傳輸系統(tǒng) 在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)傳輸是不穩(wěn)定的，這里以例二中的系統(tǒng)為例

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