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Journal Européen des Systèmes Automatisés

1269-6935
Revues des Systèmes
 

 ARTICLE VOL 46/6-7 - 2012  - pp.763-777  - doi:10.3166/jesa.46.763-777
TITRE
Estimation récursive et robuste en présence d’erreurs éparses inconnues

TITLE
Recursive and robust estimation in the presence of sparse error sequences

RÉSUMÉ
Cet article aborde le problème de l’identification de modèles linéaires multivariables à partir des données entrée-sortie qui présentent des erreurs inconnues, non-centrées et éparses. Ce problème est similaire à celui de la correction d’erreur dans la théorie du codage ou de l’estimation robuste en statistique. En tirant profit de certains développements récents en théorie d’optimisation éparse, nous présentons ici une approche récursive. Nous montrons ensuite quelques résultats numériques de la méthode d’identification proposée, qui illustrent le potentiel de cette nouvelle méthode.


ABSTRACT
This paper addresses the problem of identifying linear multi-variable models from the input-output data which is corrupted by an unknown, non-centered, and sparse vector error sequence. This problem is sometimes referred to as error correcting problem in coding theory or robust estimation problem in statistics. By taking advantage of some recent developments in sparse optimization theory, we present here a recursive approach. We then show some numerical results of the proposed identification method, which illustrate the potential of this new method.


AUTEUR(S)
Dulin CHEN, Laurent BAKO, Stéphane LECOEUCHE

MOTS-CLÉS
estimation éparse, identification récursive, identification robuste, correction d’erreurs.

KEYWORDS
sparse estimation, recursive identification, robust identification, error correction.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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