| 研究概要 |
適応ノイズキャンセリングの問題は,強い外乱の存在するシステム同定,つまり,空間パラメータの推定問題としてモデル化でき,その中核はFIR適応ディジタルフィルタである.FIR適応フィルタがノイズキャンセラとして有効に動作するためには,速い収束速度を待つことと,十分な騒音抑圧量が必要になる.十分な騒音抑圧量を得るためには,外乱の影響が少なく精度の高いパラメータ推定を行わなければならない.前者に対しては,ある区間の有限な入力信号を取り出し(ブロック化),それのみを用いて適応フィルタを収束させるようなブロック適応アルゴリズムを適用することにより克服した.但し,そのアルゴリズムは,外乱に対し十分なパラメータ推定精度を得ることができない.
本研究の目的は,極めて強い外乱が存在しても,十分なノイズキャンセル効果の得られる新しいFIR適応フィルタを開発することである.この目的を達成するために,各ブロックにおける適応フィルタの最終収束係数を平均化し,パラメータの推定精度を向上する手法を提案した.本手本は,低演算量である上に,精度の向上が信号の有色性に依らないというこれまで提案されていなかった新しい利点を有している.また,平均の長さとパラメータ推定精度の向上との関係を理論的に明らかにした.さらに,提案法を実システムに適用する準備と,従来の適応フィルタのノイズキャンセリング効果を検証するために,今回の科学技術研究費にて購入した装置を用いて模擬実験を行った.今後は,提案アルゴリズムを実システムに適用し,その有効性を検証する必要がある.
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