安定性を保証した確率的最速な学習同定法の簡略化

摘要

学習同定法は，係数更新手順中に状態ベクトルのノルムの2乗による除算を含むことから，特に非定常な入力信号を扱う場合に不安定な動作が生じやすくなる．これに対し，状態ベクトルのノルムが設定値より小さくなったときには係数更新を行わない方法が知られており，筆者らは既にこの方式を用いた場合の推定誤差の上限（保証値）及び収束速度を確率的に最大にするステップゲイン（確率的最速ステップゲイン）を示している．本論文では，動作の安定性の基準として導入した保証値をS/Nに対応した値に設定することにより，確率的最速ステップゲインを用いた学習同定法を簡略化する方式を提案している，これにより，従来の方式で必要としていた観測雑音の分散を用いることなく実現することを可能にしている．更に，計算機シミュレーションにより提案する手法の有効性を確認している．