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平成18年度は、従来確定的な議論を中心に進めてきた連続時間モデル同定手法の開発を確率システムとしての枠組みで定式化し直し、推定パラメータの誤差分散の確率的な解析やそれに基づいたより効率的な推定手法の提案を中心に行った。確率システムとして定式化する主な目的は、一致性や有効性といった推定精度の向上である。昨年度3月末の国際会議SYSID2006および本年度の国際会議MTNS2006にて提案手法におけるパラメータ推定誤差に雑音が及ぼす影響が明らかになってきた。これらの結果を踏まえて、本年度は、つぎの2つの方向へ研究が進んだ。
(1)一致性・有効性を満たすように状態変数フィルタの設計を繰り返し行う手法の提案
(2)(1)の手法が利用できない場合でも、推定パラメータの一致性が成り立つように漸近バイスを補償する手法の提案
(1)の手法は、状態変数フィルタの設計に、同定対象に関する情報が必要なため、繰り返し形のアルゴリズムにならざるを得ないが、(2)に関しては、有効性は成り立たないものの、状態変数フィルタを再設計する必要がなく、状態変数フィルタの時定数を適切に設定しておけば、推定パラメータの分散もさほど大きくならないという結果を得た。(1)、(2)ともに、閉ループ環境における不安定システムのパラメータ推定に適用可能である点は、従来手法と比べて特筆すべき点であると考えられる。これらの成果については、国内会議にて発表しており、今後、国際会議等で発表する予定である。(2)から派生して、閉ループ環境における不安定システムに対するバイアス補償型最小二乗法に関する研究が始められた点を記しておく。
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