Класс моделей Гаммерштейна в задачах идентификации стохастических систем

Рассматривается задача идентификации нелинейных стохастических систем в классе моделей Гаммерштейна. Особенность задачи связана с учетом нелинейностей изучаемого объекта. Построены модели Гаммерштейна с учетом помех на выходе объекта типа мартингальной последовательности и скользящим средним. Для стохастических градиентных алгоритмов дано необходимое и достаточное условия сильной состоятельности оценки параметров. Оценена скорость их сходимости. Полученные результаты применены в задаче адаптивного слежения за выходом объекта.

Статья представлена к публикации членом редколлегии: В. А. Лотоцкий