論文の概要: Identification and Adaptation with Binary-Valued Observations under
Non-Persistent Excitation Condition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03588v1
- Date: Thu, 8 Jul 2021 03:57:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-09 13:21:44.836821
- Title: Identification and Adaptation with Binary-Valued Observations under
Non-Persistent Excitation Condition
- Title（参考訳）: 非永続励起条件下での2値観測による同定と適応
- Authors: Lantian Zhang, Yanlong Zhao, Lei Guo
- Abstract要約: 2値観測による回帰モデルのパラメータ推定のためのオンライン予測準ニュートン型アルゴリズムを提案する。
推定アルゴリズムの強い整合性を確立し,収束率を与える。
適応予測器の収束と適応制御への応用についても論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6897716547971817
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dynamical systems with binary-valued observations are widely used in
information industry, technology of biological pharmacy and other fields.
Though there have been much efforts devoted to the identification of such
systems, most of the previous investigations are based on first-order gradient
algorithm which usually has much slower convergence rate than the Quasi-Newton
algorithm. Moreover, persistence of excitation(PE) conditions are usually
required to guarantee consistent parameter estimates in the existing
literature, which are hard to be verified or guaranteed for feedback control
systems. In this paper, we propose an online projected Quasi-Newton type
algorithm for parameter estimation of stochastic regression models with
binary-valued observations and varying thresholds. By using both the stochastic
Lyapunov function and martingale estimation methods, we establish the strong
consistency of the estimation algorithm and provide the convergence rate, under
a signal condition which is considerably weaker than the traditional PE
condition and coincides with the weakest possible excitation known for the
classical least square algorithm of stochastic regression models. Convergence
of adaptive predictors and their applications in adaptive control are also
discussed.
- Abstract（参考訳）: 二値観察を持つ力学系は、情報産業、生物薬局の技術、その他の分野で広く利用されている。
このようなシステムの同定には多くの努力がなされてきたが、以前の調査のほとんどは、通常準ニュートンアルゴリズムよりも収束速度が遅い一階勾配アルゴリズムに基づいている。
さらに、フィードバック制御システムでは検証が難しいか保証が難しい既存の文献における一貫したパラメータ推定を保証するためには、励起(pe)条件の持続性が通常必要となる。
本稿では,2値の観測値と変動しきい値を持つ確率回帰モデルのパラメータ推定のためのオンライン予測準ニュートン型アルゴリズムを提案する。
確率的リアプノフ関数とマルティンゲール推定法の両方を用いることで、推定アルゴリズムの強い一貫性を確立し、従来のpe条件よりもかなり弱く、確率的回帰モデルの古典的最小二乗法で知られている最も弱い励起と一致する信号条件下で収束率を提供する。
適応予測器の収束と適応制御への応用についても述べる。
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