Розглянуто задачу ідентифікації параметрів лінійного об'єкта за наявністю негаусівських завад. Алгоритм ідентифікації є градієнтною процедурою максимізації функціоналу, що являє собою корентропію. Такий функціонал дозволяє отримати оцінки, які володіють робастними властивостями. На відміну від гаусівських ядер, що зазвичай застосовуються, центри яких знаходяться в нулі і ефективних для розподілів з нульовим середнім, у роботі розглядається модифікація критерію, придатна для розподілів з ненульовим середнім. Модифікація полягає у використанні корентропії зі змінним центром. Використання гаусівських ядер зі змінним центром дозволить оцінювати невідомі параметри за умов гаусівських та негаусівських завад, що мають розподіли з нульовим та ненульовим середнім і забезпечити можливість розробки нових технологій аналізу та обробки даних. Важливим є розроблення алгоритму робастної ідентифікації на основі корентропії зі змінним центром. Їх властивості при ідентифікації стаціонарних та нестаціонарних об'єктів є предметом дослідження. Мета дослідження - розроблення алгоритму робастної ідентифікації, що максимізує критерій корентропії зі змінним центром з використанням процедур налаштування центрів та ширини ядра та дослідження його збіжності в стаціонарному та нестаціонарному випадках за умов негаусівських завад. Отримано вирази для значень сталого стану помилки оцінювання, які залежать від виду розподілу завад та степені нестаціонарності параметрів, що оцінюються. Розв'язуються такі завдання: дослідити збіжність алгоритму та визначити умови сталості усталеного процесу ідентифікації. Використовуються методи теорії оцінювання (ідентифікації) та теорії ймовірності. Отримано такі результати: розроблений алгоритм забезпечує отримання робастних оцінок за наявності завад, що мають розподіл з нульовим та ненульовим середнім; досліджено його збіжність у стаціонарному та нестаціонарному випадках в умовах гаусівських та негаусівських завад; проведено імітаційне моделювання роботи алгоритму. Висновки: результати дослідження дозволять покращити існуючі технології обробки даних на основі робастних оцінок та прискорять розробку нових обчислювальних програм у реальному часі.

  Повний текст PDF - 743.364 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"