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Joint State and Parameter Estimation for stationary arma model with Unknown Noise model

Joint State and Parameter Estimation for Stationary ARMA Mod...

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第36届中国控制会议

作者： Shuhui Li Xiaoxue Feng Honghua Lin Feng Pan School of automation Beijing Institute of Technology School of mechanical engineering Beijing Institute of Technology

ISBN: (纸本)9781538629185

The parameter estimation of a wide-sense auto-regressive moving-average（arma） model,which is widely applied into a variety of fields,is an extremely important research *** research is conducted with the known driving environment noise or assuming that the driving noise consists unknown *** the driving noise is really complex in *** now,less attention on parameter estimation for a wide-sense stationary hidden arma process with unknown noise is paid attention,although it is very common in the complex control *** paper presents parameter estimation method for hidden wide-sense arma processes with the known model order.A dual particle filter-based method is adopted to estimate joint states and *** method can be divided into two *** first step utilizes the particle filter algorithm to estimate the state of an arma model,then conduct the estimation of parameters in the PF algorithm on the basis of state estimation in the second *** the noise model is extremely unknown,the Gaussian mixture model is adopted to approach the posterior probability function in the process of the above dual PF algorithm according to EM *** results verify the effectiveness of the proposed scheme.

关键词： EM algorithm Gaussian mixture model non-Gaussian noise Particle filter stationary arma model

来源： cnki会议评论

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