【摘 要】
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针对频域方法和时域方法均被用于船舶动力定位系统建模,但未见特点和适用性对比研究的问题,以船舶动力定位系统参数辨识为对象,进行了频域法R-MISO（reverse multiple input-si
【基金项目】
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广东省自然科学基金博士启动项目（S2012040007949）, 广州市番禺区科技计划基金项目（2010-z-43-1）, 广东工业大学博士启动基金项目（12ZK0147）
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针对频域方法和时域方法均被用于船舶动力定位系统建模,但未见特点和适用性对比研究的问题,以船舶动力定位系统参数辨识为对象,进行了频域法R-MISO（reverse multiple input-single output）和时域算法EKF（extended kalmanfilter）的算法实现难易程度、收敛速度、参数依赖性、抗噪能力和适应场合等的比较;基于MATLAB仿真结果显示R-MISO算法辨识时间短,不需要设置初始值,适用于在线辨识,而EKF算法去噪能力比较强,需要数据量大,结果依赖初始值,适用于离线
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