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A new cumulant based parameter estimation method for noncausal autoregressive systems

机译:非因果自回归系统的一种新的基于累积量的参数估计方法

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摘要

Proposes a new nonlinear parameter estimation method for a noncausal autoregressive (AR) system based on a new quadratic equation relating the unknown AR parameters to higher order (/spl ges/3) cumulants of nonGaussian output measurements in the presence of additive Gaussian noise. A gradient-type numerical optimization algorithm is used to search for the optimal AR parameter estimates. It is applicable regardless of whether or not the order of the system is known in advance; it is also applicable for the case of the causal AR system. Some simulation results are offered to justify that the proposed method is effective.
机译:提出了一种新的用于非因果自回归(AR)系统的非线性参数估计方法,该方法基于一个新的二次方程,该方程将未知AR参数与非高斯输出测量的高阶(/ spl ges / 3)累积量相关联,并且存在加性高斯噪声。梯度类型的数值优化算法用于搜索最佳的AR参数估计。无论是否事先知道系统的顺序都可以使用。它也适用于因果AR系统的情况。提供了一些仿真结果以证明该方法是有效的。

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