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CARMA模型多新息增广随机梯度参数估计算法的收敛性

         

摘要

将多新息辨识理论用于研究CARMA模型的参数估计问题.首先用估计残差来代替信息向量中的不可测噪声项,导出了CARMA模型的增广随机梯度算法,进一步把标量新息推广为新息向量,导出了相应的多新息增广随机梯度辨识算法,并利用鞅收敛定理分析了多新息增广随机梯度算法的收敛性.最后的仿真结果验证了该算法的有效性.

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