【課題】時変のα(k)の決定について、高精度の解を得ることができ、かつ、演算量を低減できるLRLSフィルタを提供する。正則化係数を算出する正則化係数算出部21と、アルゴリズムの初期設定を行うアルゴリズム初期設定部22と、理想応答と入力信号を受信する信号受信部23と、理想応答と出力信号との差を事前推定誤差として設定する信号設定部24と、時変の正則化係数の根に基づいて、理想応答と入力信号との相互相関関数ベクトルを更新する更新部25とを備える。概要ディジタル信号処理において適応フィルタは重要なツールとなっており、様々な適応フィルタが研究されてきた。その中で、least-mean-Square(LMS)アルゴリズムは演算量が少なく広く用いられているが、演算量の増加を許容できればより収束速度の速いRLSアルゴリズムを用いることができる。RLS(LRLS)アルゴリズムが報告された(非特許文献1)。正則化された最小2乗問題の一つの解釈として、非特許文献2では入出力双方に雑音が重畳されるシステム同定問題が扱われた。非特許文献2では、入力側に重畳される雑音のパワーが小さく出力側に加算される雑音のパワーが大きい場合に、LRLSアルゴリズムの方がRLSアルゴリズムより精度が高い係数を推定可能であると述べられている。この現象は次のように解釈できる。RLSアルゴリズムでは、理想応答d(k)と適応フィルタ出力との差が最小2乗の意味で最小になるように動作するため、d(k)に大きな雑音n(k)が重畳されていると、d(k)+n(k)と適応フィルタ出力との差が最小になるように動作する。そのような場合、d(k)により未知システムの同定をするのではなく、n(k)に大きく影響を受けた信号d(k)+n(k)の特性で未知システムの係数を推定することになり、係数推定法が不適切となってしまう。LRLSアルゴリズムでは、信号d(k)+n(k)と適応フィルタ出力との差をRLSアルゴリズムより小さくしないように動作するため、雑音n(k)の影響をRLSアルゴリズムより緩和できる。そのため、LRLSアルゴリズムにおいて、正則化定数αを時変のα(k)とし、その値を加算される雑音パワーに応じて変動できれば、その特性をRLSアルゴリズムに近づけることも、また、LRLSアルゴリズムに近づけることも可能なため、LRLSアルゴリズムより正確な未知システムの同定が期待できる。時変のα(k)の計算法は、指数重み係数を導入していないものに対して非特許文献3で提案されている。本発明は、時変の正則化係数の決定について、高精度の解を得ることができ、かつ、演算量を低減できるLRLSフィルタに関する。least-squares(LRLS)フィルタであって、時変の正則化係数を算出する正則化係数算出部と、アルゴリズムの初期設定を行うアルゴリズム初期設定部と、理想応答と入力信号を受信する信号受信部と、前記理想応答と出力信号との差を事前推定誤差として設定する信号設定部と、前記時変の正則化係数の根に基づいて、前記理想応答と前記入力信号との相互相関関数ベクトルを更新する更新部と、を備えることを特徴とするLRLSフィルタ。前記入力信号のノイズ大きさ(定数)をηk、前記LRLSフィルタの係数ベクトルをw(k)、ベクトルをθ(k)としたとき、前記時変の正則化係数α(k)を次式(41)及び(42)にて算出し、【数41】【数42】前記時変の正則化係数α(k)の前記根は、前記時変の正則化係数α(k)の近似値α(k-1)の定義式から導出されるα(k-1)についての2次方程式の正の根として与えられることを特徴とする請求項1に記載のLRLSフィルタ。前記時変の正則化係数α(k)の前記根をα^(k)、忘却係数をλとしたとき、α^(k)-λα^(k-1)の値が0よりも大きいことを特徴とする請求項2に記載のLRLSフィルタ。画像をクリックすると拡大します。※(有)金沢大学ティ・エル・オーは、金沢大学の研究者の出願特許を産業界へ技術移転することを主目的として、金沢大学の教官の出資により設立された技術移転機関です。ご興味のある方は、下記「問合せ先」へ整理番号と共にご連絡願います。活用のお申し込み・お打合わせ等の段階に入っている場合もございますので、予めご承知おきください。同じキーワードでJ-STORE内を検索することが出来ます。