DEVELOPMENT OF AN ALGORITHM FOR SUPERVISING IDENTIFICATION OF NONLINEAR QUADRATIC SYSTEMS

 

DEVELOPPEMENT D’UN ALGORITHME POUR L’IDENTIFICATION SUPERVISEE DES SYSTEMES NON LINEAIRES QUADRATIQUES

 

J. Antari1,3*, A. El Khadimi2*, S. Chabaa3, A. Zeroual3, S. Safi4

1 Université Ibn Zohr- Agadir, Faculté Polydisciplinaire de Taroudant, B.P : 271, 83 000 Agadir, Maroc

2 Institut National des Postes et Télécommunications de Rabat, Département Systèmes et Communications,

3Université Cadi Ayyad, Faculté des Sciences Semlalia, Département de Physique,

Laboratoire d’Electronique et Instrumentation Marrakech, Maroc

4 Université Soultane Moulay Slimane, Faculté Polydisciplinaire de Béni Mellal, Maroc

* Corresponding author: E-mail:  elkhadimi@inpt.ac.ma/ j.antari@ucam.ac.ma

Received: 27 December 2010; revised version accepted: 23 February 2011

 

Abstract

     In this paper we develop an algorithm based on moments of order two and three. This algorithm plays a fundamental role in identifying supervised nonlinear systems excited by non-Gaussian signal and zero mean. The validation of the algorithm is done using an adaptive method developed in the literature for different SNRs (SNR). Simulation results and comparison show that the algorithm developed is suitable and able to identify the parameters of nonlinear quadratic systems in excessively noisy in a way supervised.

 

Keywords: Second order moments; Moments of order three; Identification supervised;, Non-Gaussian signal; Nonlinear quadratic systems.

 

Résume 

     Dans cet article nous développons un algorithme basé sur les moments d’ordre deux et trois. Cet algorithme joue un rôle fondamental pour l’identification supervisée des systèmes non linéaires excité par un signal non Gaussien et de moyenne nulle. La validation de l’algorithme est faite en utilisant une méthode adaptative développée dans la littérature pour différents rapports signal-sur-bruit (SNR). Les résultats de simulation, comparés avec les résultats obtenus à l’aide d’une autre méthode, montrent que l’algorithme développé est adéquat et capable d’identifier les paramètres des systèmes non linéaires quadratiques dans un milieu fortement bruité d’une manière supervisée.

 

Mots clés : Moments d’ordre deux ; Moments d’ordre trois ; Identification supervisée ; Signal non Gaussien ;  Systèmes non linéaires quadratiques.

 


 

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