Рекуррентное моделирование авторегрессии многомерных по входу и выходу разного порядка линейных дискретных динамических систем при наличии автокоррелированных помех в выходных сигналах

Abstract

The technique of parametrical identification of linear discrete dynamic system mul-tidimensional input and output with a different order of the input and output signals with au-tocorrelated interference in the output signals described autoregressive model. We prove strong consistency of estimates of the unknown parameters using the stochastic gradient algorithm, the practical results prove the efficiency of convergence of the proposed algorithm.