张量网络 Kalman 滤波器的矩阵输出扩展及其在 MIMO Volterra 系统辨识中的应用
系统与控制
2017-08-18 v1
摘要
本文将张量网络 Kalman 滤波器扩展至矩阵输出，并应用于离散时间非线性多输入多输出(MIMO) Volterra 系统的递推辨识。该扩展完全取代了先前仅考虑 个标量输出的工作。本文修改了 Kalman 张量方程以适应矩阵输出，并讨论了其使用张量网络的实现。MIMO Volterra 系统辨识应用需要将具有按行 Kronecker 积结构的输出模型矩阵转换为对应的张量网络，为此我们提出了一种高效算法。数值实验证明了所提出的矩阵转换算法的有效性，以及使用矩阵输出时 Volterra 核估计收敛性的改善。
引用
@article{arxiv.1708.05156,
title = {Matrix output extension of the tensor network Kalman filter with an application in MIMO Volterra system identification},
author = {Kim Batselier and Ngai Wong},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.05156},
year = {2017}
}