基于辅助变量最小二乘的无人艇模型辨识方法

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.