| 基于辅助变量最小二乘的无人艇模型辨识方法 |
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| 引用本文： | 胡常青,赵京瑞,孙雪娇,李清洲,唐军武.基于辅助变量最小二乘的无人艇模型辨识方法[J].导航与控制,2021,20(1):78-85. |
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| 作者姓名： | 胡常青 赵京瑞 孙雪娇 李清洲 唐军武 |
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| 作者单位： | 青岛海洋科学与技术试点国家实验室,青岛266237;北京航天控制仪器研究所,北京100039;北京航天控制仪器研究所,北京100039 |
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| 基金项目： | 山东省重大科技创新工程专项 |
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| 摘 要： | 无人艇模型是无人艇运动控制研究领域的核心,模型的精确性对控制算法的设计及验证有很大的影响.为了解决有色噪声对无人艇模型参数辨识时的干扰问题,提出了一种辅助变量最小二乘算法对无人艇模型参数进行辨识.对离散KT方程加入噪声,得到无人艇时间序列分析模型,根据Tally原理引入辅助变量对最小二乘算法进行完善并辨识模型参数.所做理论分析及仿真结果表明:该算法可以准确估计无人艇时间序列分析模型参数,并能对无人艇下一时刻航向角做出准确预报,有效解决了有色噪声所带来的"参数有偏估计"问题.实船实验结果表明:相比一般最小二乘算法,所提算法的辨识收敛时间可减少50％,航向角预报误差减小约40％,有效预报时长提升一倍以上.该算法对无人艇时间序列分析模型的辨识更加准确,具有很高的实际应用价值.
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| 关 键 词： | 无人水面艇 时间序列分析模型 辅助变量最小二乘算法 有色噪声干扰 |
USV's Model Identification Based on the RIV |
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| HU Chang-qing,ZHAO Jing-rui,SUN Xue-jiao,LI Qing-zhou,TANG Jun-wu.USV's Model Identification Based on the RIV[J].Navigation and Control,2021,20(1):78-85. |
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| Authors: | HU Chang-qing ZHAO Jing-rui SUN Xue-jiao LI Qing-zhou TANG Jun-wu |
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