MA模型的一種參數(shù)識別方法

上述兩個 是 式子 Giannakis和Mendel建立的,故稱為 GM方程,求解這種方程的線性代數(shù)的方法叫GM算法。
GM算法需要注意的問題:

2. GM方程分別有3q+1個方程和2q+1個未知參數(shù),這是因為對于圖1中的FIR方程或者四階累積量方程,

作為未知數(shù)有q+1個,而b(i)有q個,因為b(0)=1已知。屬超定方程,但對應的系數(shù)矩陣的秩有可能不等于 2q+1,需要更多的切片才能唯一的確定2q+1個參 數(shù),而究竟取多少切片才能保證系統(tǒng)參數(shù)可辨識, 至今仍是個未解決的問題。
3. GM算法是 種一 RC方法,同時使用相關函數(shù)(R)和累 積量(C)。由于使用相關函數(shù),GM算法只適用于無加性噪聲存在的情況,因為相關函數(shù)無法消除高斯噪聲。

也就是m的取值不能導致加性噪聲的出現(xiàn)。
這是由MA模型

決定的。噪聲信號附加于每個x(n)之上,由于x(n)中的n在0--q之間有值,導致其相關函數(shù)

中的m也在0到q之間。
由于-q<=m-i<=q,0<=i<=q-->0<=m<=2q,這就導致

因此,在存在加性噪聲的情況下,GM方法就必須添加新的方程。
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