JP5584969B2 - 高速かつ正確な適応制御方法及びシステム - Google Patents
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Description
(外1)
は−4から+2に変化する(すなわち、−1±3)。
(外2)
は−400から+200に変化する(すなわち、−100±300)。フィードバック値の和
(外3)
は平衡状態では統計的にゼロだが、
(外4)
の各値は統計的にゼロではないので、これは平衡状態で起こる。(この例では統計的に−100である。)各jについて測定ノイズが独立である場合、このノイズにより等化器パラメータwiが±300μだけ変化する。ここでμはフィードバック制御のループ定数である。
(外5)
中のノイズを低減する。図7は、本発明の一実施形態による1次ローパスフィルタ60の一例を示すブロック図である。ローパスフィルタの両側には標準偏差が示されている。この例では、標準偏差はσから
(外6)
に減少している。ここで、λはローパスフィルタ中のパラメータであり、1より小さい正の値をとる。例えば、λが0.01のとき、測定ノイズは
(外7)
倍に減少する。このローパスフィルタを上記の例に適用すると、ノイズを低減した(負の)傾き値
(外8)
は−1±3×0.07=−1±0.21となり、フィードバック値
(外9)
は−100±21となる。それゆえ、この測定ノイズによる等化器パラメータwiの変化は±21μに減少する。
(付記1) 高速最急降下法を用いた適応フィルタアーキテクチャにローパスフィルタを備える段階と、
エラー信号を分解する段階と、
線形結合器の少なくとも1つの重みパラメータを微少変化させる段階と、
エラー相関ベクトルの変化を測定する段階と、
少なくとも1つの傾きを計算する段階とを含み、前記傾きを前記ローパスフィルタで処理する方法。
(付記2) 測定ノイズを除去して精度を上げるために、少なくとも1つの傾きを前記ローパスフィルタで処理する、付記1に記載の方法。
(付記3) 非線形性とチャネルの一定でない特性に対する適応をできるように、前記エラー相関ベクトルの実際の傾きをモニタする、付記1に記載の方法。
(付記4) 前記高速最急降下法はループ定数と、エラー相関ベクトルと、複数の積分器バンクとを含む、付記1に記載の方法。
(付記5) 前記適応フィルタは、フィルタバンクと線形結合器とを含むフィルタコンポーネントを含む、付記1に記載の方法。
(付記6) 前記ローパスフィルタは収束を速くするためにカルマンフィルタで置き換えられる、付記1に記載の方法。
(付記7) 前記ローパスフィルタ出力は傾き行列である、付記1に記載の方法。
(付記8) 前記エラー相関ベクトルに前記傾き行列とループ定数をかけてから積分して、線形結合器の複数の重みパラメータを生成する、付記7に記載の方法。
(付記9) 高速最急降下法は傾き推定エンジンを含み、前記傾き推定エンジンは傾き行列をさらに含む、付記1に記載の方法。
(付記10) 前記適応フィルタはオフセットベクトルとデカップリング行列とを含む、付記1に記載の方法。
(付記11) コンピュータに、
高速最急降下法を用いた適応フィルタアーキテクチャにローパスフィルタを備える段階と、
エラー信号を分解する段階と、
線形結合器の少なくとも1つの重みパラメータを微少変化させる段階と、
エラー相関ベクトルの変化を測定する段階と、
少なくとも1つの傾きを計算する段階とを実行させ、前記傾きを前記ローパスフィルタで処理するコンピュータプログラム。
(付記12) 測定ノイズを除去して精度を上げるために、少なくとも1つの傾きを前記ローパスフィルタで処理する、付記11に記載のコンピュータプログラム。
(付記13) 非線形性とチャネルの一定でない特性に対する適応をできるように、前記エラー相関ベクトルの実際の傾きをモニタする、付記11に記載のコンピュータプログラム。
(付記14) 前記高速最急降下法はループ定数と、エラー相関ベクトルと、複数の積分器バンクとを含む、付記11に記載のコンピュータプログラム。
(付記15) 前記適応フィルタは、フィルタバンクと線形結合器とを含むフィルタコンポーネントを含む、付記11に記載のコンピュータプログラム。
(付記16) 前記エラー相関ベクトルに前記傾き行列とループ定数をかけてから積分して、線形結合器の複数の重みパラメータを生成する、付記11に記載のコンピュータプログラム。
(付記17) 前記適応フィルタはオフセットベクトルとデカップリング行列とを含む、付記11に記載のコンピュータプログラム。
(付記18) ローパスフィルタを含む適応フィルタを有し、前記適応フィルタはアーキテクチャとして高速最急降下法を利用し、エラー信号を分解し、線形結合器の少なくとも1つの重みパラメータに微少変化を加え、エラー相関ベクトル中の変化を測定し、少なくとも1つの傾きを計算し、前記傾きを前記ローパスフィルタで処理するシステム。
(付記19) 測定ノイズを除去して精度を上げるために、少なくとも1つの傾きを前記ローパスフィルタで処理する、付記18に記載のシステム。
(付記20) 非線形性とチャネルの一定でない特性に対する適応をできるように、前記エラー相関ベクトルの実際の傾きをモニタする、付記18に記載のシステム。
(付記21) 前記高速最急降下法はループ定数と、エラー相関ベクトルと、複数の積分器バンクとを含む、付記18に記載のシステム。
(付記22) 前記適応フィルタは、フィルタバンクと線形結合器とを含むフィルタコンポーネントを含む、付記18に記載のシステム。
(付記23) 前記ローパスフィルタは収束を速くするためにカルマンフィルタで置き換えられる、付記18に記載のシステム。
(付記24) 前記ローパスフィルタ出力は傾き行列である、付記18に記載のシステム。
(付記25) 前記エラー相関ベクトルに前記傾き行列とループ定数をかけてから積分して、線形結合器の複数の重みパラメータを生成する、付記24に記載のシステム。
(付記26) 高速最急降下法は傾き推定エンジンを含み、前記傾き推定エンジンは傾き行列をさらに含む、付記18に記載のシステム。
(付記27) 前記適応フィルタはオフセットベクトルとデカップリング行列とを含む、付記18に記載のシステム。
14 最小二乗法アルゴリズムによる適応フィルタ
18 ゼロ・フォーシングアルゴリズムによる適応フィルタ
20 高速最急降下法による適応フィルタ
22 フィルタ
24 フィルタバンク
28 線形結合器
30 積分器バンク
33 傾き行列
34 重み微少変化部
40 ローパスフィルタ
50 オフセットベクトル
54 デカップリング行列
60 ローパスフィルタ
Claims (7)
- 高速最急降下法を用いた適応フィルタアーキテクチャにローパスフィルタを備える段階と、
線形結合器の出力と該出力をスライサに通すことで得られる回復データとの間の差であるエラー信号をエラー相関ベクトルに分解する段階と、
前記線形結合器の少なくとも1つの重みパラメータを微少変化させる段階と、
前記エラー相関ベクトルの変化を測定する段階と、
前記エラー相関ベクトルの変化を前記重みパラメータの微小変化で割ることで少なくとも1つの傾きを計算する段階と、
前記傾きを前記ローパスフィルタで処理して傾き行列を生成する段階と、
前記エラー相関ベクトルと前記傾き行列との積を積分して前記線形結合器の重みパラメータを生成する段階と
有する方法。 - コンピュータに、
線形結合器の出力と該出力をスライサに通すことで得られる回復データとの間の差であるエラー信号をエラー相関ベクトルに分解する段階と、
前記線形結合器の少なくとも1つの重みパラメータを微少変化させる段階と、
前記エラー相関ベクトルの変化を測定する段階と、
前記エラー相関ベクトルの変化を前記重みパラメータの微小変化で割ることで少なくとも1つの傾きを計算する段階と、
前記傾きを、高速最急降下法を用いた適応フィルタアーキテクチャに備えられたローパスフィルタで処理して傾き行列を生成する段階と、
前記エラー相関ベクトルと前記傾き行列との積を積分して前記線形結合器の重みパラメータを生成する段階と
を実行させるコンピュータプログラム。 - ローパスフィルタを含む適応フィルタを有し、前記適応フィルタはアーキテクチャとして高速最急降下法を利用し、線形結合器の出力と該出力をスライサに通すことで得られる回復データとの間の差であるエラー信号をエラー相関ベクトルに分解し、前記線形結合器の少なくとも1つの重みパラメータに微少変化を加え、前記エラー相関ベクトル中の変化を測定し、前記エラー相関ベクトルの変化を前記重みパラメータの微小変化で割ることで少なくとも1つの傾きを計算し、前記傾きを前記ローパスフィルタで処理して傾き行列を生成し、前記エラー相関ベクトルと前記傾き行列との積を積分して前記線形結合器の重みパラメータを生成するシステム。
- 前記適応フィルタは、
前記線形結合器の少なくとも1つの重みパラメータに微少変化を加え、前記エラー相関ベクトル中の変化を測定し、前記エラー相関ベクトルの変化を前記重みパラメータの微小変化で割ることで少なくとも1つの傾きを計算し、前記傾きを前記ローパスフィルタで処理して傾き行列を生成する傾き推定エンジンと、
前記エラー相関ベクトルと前記傾き行列との積に乗じられるループ定数と、
前記ループ定数を乗じられた前記エラー相関ベクトルと前記傾き行列との積を積分して前記線形結合器の重みパラメータを生成する複数の積分器バンクとを含む、請求項3に記載のシステム。 - 前記適応フィルタは、フィルタバンクと前記線形結合器とを含むフィルタコンポーネントを含む、請求項3に記載のシステム。
- 前記ローパスフィルタは収束を速くするためにカルマンフィルタで置き換えられる、請求項3に記載のシステム。
- 前記適応フィルタは、
前記エラー相関ベクトルと前記傾き行列との積が求められる前に前記エラー相関ベクトルから減じられるオフセットベクトルと、
前記傾き行列に適用されるデカップリング行列とを含み、
前記デカップリング行列を適用された前記傾き行列は、前記エラー相関ベクトルと前記傾き行列との積に乗じられる、請求項3に記載のシステム。
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