2007 Fiscal Year Annual Research Report
様々な雑音環境下での変数誤差モデル同定とその応用に関する研究
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19760297
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| Research Institution | Ariake National College of Technology |
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Principal Investigator |
池之上 正人 Ariake National College of Technology, 電気工学科, 講師 (10353343)
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| Keywords | システム同定 / パラメータ推定 / 変数誤差モデル / バイアス補償最小2乗法 |
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| Research Abstract |
従来,変数誤差モデルの同定問題において,入出力観測雑音は白色雑音として扱われることが多く,また,その同定アルゴリズムの多くはオフライン形式である。そのため,観測雑音が有色雑音,非線形誤差,量子化誤差,複数の観測雑音が混入する場合など様々な雑音環境下や実時間処理が求められる実問題での適用は難しいと考えられる。このような背景のもと,本研究では,様々な雑音環境下および実時間処理で適用できるような逐次計算アルゴリズムを用いた変数誤差モデルの同定法を開発し,その応用面での検討を行うことを目的とし研究を行った。具体的には,1)バイアス補償最小2乗法の検討・様々な雑音環境化への拡張,2)変数誤差モデル同定アルゴリズムの検討・逐次計算アルゴリズム開発,3)実問題への応用検討,を行っており,特に今年度の成果は以下に示す通りである。
・変数誤差モデルの同定法として有効な方法であると考えられるバイアス補償最小2乗法について検討を行った。また,推定精度などアルゴリズムの性能について数値シミュレーションにより検討を行った。
・新たな変数誤差モデル同定手法として,補助変数タイプ推定量の漸近バイアスを補償するという考えに基づいた,バイアス補償補助変数タイプアルゴリズムを提案し検討を行った。また,雑音分散の推定アルゴリズムも提案し,これらの逐次計算アルゴリズムを開発した。提案手法と従来のバイアス補償最小2乗法との比較を行い,数値シミュレーションにより白色雑音下でのパラメータ推定精度についてその有効性を示した。
・入出力観測雑音が有色雑音である場合への拡張について検討を行い,提案手法およびバイアス補償最小2乗法の有色雑音下への拡張について検討を行った。
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