[发明专利]一种适用于飞行器建模的混合鲁棒仿射投影系统辨识方法

权利要求书

1.一种适用于飞行器建模的混合鲁棒仿射投影系统辨识方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.构建系统辨识器模型，输入信号经过系统得到输出信号作为预测值，并与期望输出信号作差，得到预测误差，并统计当前时刻之前多个时刻的误差向量；

S2.根据统计得到的误差向量，使用混合鲁棒仿射投影方法来进行系统辨识器模型的参数更新；

S3.重复步骤S1～S2进行迭代计算，直到满足收敛条件后，将得到的参数作为最终的模型参数,作为辨识结果。

2.根据权利要求1所述的一种适用于飞行器建模的混合鲁棒仿射投影系统辨识方法，其特征在于：所述步骤S1包括以下子步骤：

S101.构建系统辨识器模型：

设系统权重向量为w(t)，长度为M，假设t时刻输入信号u(t)是均值为0，方差为1的高斯信号：

u(t)＝[u(t),u(t-1),...,u(t-M+1)]^T∈R^M×1

预先设定辨识最佳权重向量为式中，M表示系统辨识器信道阶数，在数值上等于输入信号的长度,上标T表示转置运算；

S102.将输入信号输入到无线稀疏通信信道中处理得到回波信号，即将u(t)与期望的最佳权重向量w_o相乘，再加上扰动项即噪声信号v(t)，得到期望输出信号d(t)：

d(t)＝w_o^Tu(t)+v(t)；

其中v(t)为混合高斯噪声，表达式为v(t)～0.95N(0,0.01)+0.05N(0,10)，输入信号u(t)与噪声信号v(t)不相关；

S103.将输入信号u(t)与权重向量w(t)的转置相乘，得到预测输出信号y(t)：

y(t)＝w(t)^Tu(t)；

同时计算期望输出信号d(t)和预测输出信号y(t)之间的拟合误差，记为：

e(t)＝d(t)-y(t)；

S104.在当前瞬时时刻t及其之前连续L个时刻上重复上述步骤，得到系统辨识器模型的输出误差向量e(t)＝[e(t),e(t-1),...,e(t-L+1)]^T∈R^L×1，式中，L表示仿射投影阶数。

3.根据权利要求2所述的一种适用于飞行器建模的混合鲁棒仿射投影系统辨识方法，其特征在于：所述步骤S2包括以下子步骤：

S201.计算鲁棒混合范数算法的损失函数：

J_RMNA＝ζ|e(t)|+(1-ζ)e²(t)；

其中,ζ表示混合范数因子,0＜ζ＜1；

S202.对损失函数进行求导，得到：

其中sgn(·)为符号函数；

S203.将损失函数的求导结果作为最优下降方向e_mg(t)应用于仿射投影符号算法，对系统辨识器模型的权重向量进行更新,更新过程如下：

其中||·||₂代表向量的二范数，μ＞0代表更新参数时的步长参数，0＜σ＜＜1是为了避免分子被0除的正参数，sgn(·)是符号函数；w(t)表示t时刻系统辨识器模型的权重向量，即更新前的权重向量；

w(t+1)表示t+1时刻系统辨识器模型的权重向量，即更新后的权重向量，用于对t+1时刻对输入信号进行处理。

4.根据权利要求3所述的一种适用于飞行器建模的混合鲁棒仿射投影系统辨识方法，其特征在于：所述步长参数μ的选择需要满足：

μ＞μ||U(t)sgn(e(t))||₂/||U(t)e_mg(t)||₂。

5.根据权利要求3所述的一种适用于飞行器建模的混合鲁棒仿射投影系统辨识方法，其特征在于：所述系统辨识器模型的参数，是指系统辨识器模型的权重向量；

所述收敛条件为：系统辨识器模型的预测输出与期望输出之间的差距小于设定阈值，当达到收敛条件时，将此时更新后的权重向量作为系统辨识器模型的最终权重，即辨识结果。