%0 Journal Article
%T A new measurement noise estimation method for autoregressive and moving average modeling<br>自回归滑动平均建模中观测噪声方差估计的新方法
%A XIONG Shao-feng
%A WANG Ke-dong
%A JIANG Rui
%A GAO Yue
%A <br>熊少锋
%A 王可东
%A 姜锐
%A 高悦
%J 控制理论与应用
%D 2013
%I 
%X 目前的自回归滑动平均(ARMA)建模方法由于只利用了观测数据的高阶自协方差构建Yule-Walker方程,而没有利用观测数据的低阶自协方差信息,导致观测噪声方差的估计精度不高,并且在自回归(AR)阶次p小于或等于滑动平均(MA)阶次q时无法估计出观测噪声方差.为此,本文提出了一种单独估计观测噪声方差的新方法,即先将ARMA模型近似为一高阶AR模型,再构建从观测数据1阶自协方差开始的Yule-Walker方程.由于充分利用了观测数据的统计信息,有利于提高观测噪声方差的估计精度,为后续的AR和MA参数估计精度的提高奠定了基础,也解决了p小于或等于q时观测噪声方差无法估计的问题,仿真和实验结果验证了该方法的有效性.
%K autoregressive and moving average
%K autoregressive
%K colored noise
%K white noise
%K time series<br>自回归滑动平均
%K 自回归
%K 有色噪声
%K 白噪声
%K 时间序列
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=970898A57DFC021F93AB51667BAED7F7&aid=58C6C40A2822D7B74003E6604381A968&yid=FF7AA908D58E97FA&vid=340AC2BF8E7AB4FD&iid=0B39A22176CE99FB&sid=4609832E4B5C797B&eid=D46BA3D3D4B3C585&journal_id=1000-8152&journal_name=控制理论与应用&referenced_num=0&reference_num=0