JPH03116301A - 適応装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、システムのベクトルパラメータを、ブロック
単位で適応調整する適応装置に関するものである。

［従来の技術］ システムのパラメータを適応的に調整する機能を有する
適応システムとしては、適応制御システム、適応同定シ
ステム、適応観測システム、適応等化システムなど、種
々のものが存在する。適応システムは、適応対象および
その環境の特性変動などに対応して、システム性能を支
配する様に設計されたシステムパラメータを適応調整し
、常時システム性能を最高の状態で保持しようとするも
のである。

特性の変動に対し、システムパラメータを適応調整する
ためには、適応調整の速度を変動速度よりも高速としな
ければならない、高速適応を実現する方法として、パラ
メータ調整に使用する信号をブロック単位で処理するブ
ロック適応法がある。

ブロック適応法の考え方は、信号をブロック単位で処理
しようとするものであり、この時の信号は一般に行列信
号となる。

このブロック適応法のためのパラメータ調整法の導出に
は、一般に次の様な誤差方程式を用いることができる。

εｆｋｌ　＝　Ｚ　”（ｋｌψ（ｋｌ ＝　Ｚ　”ｆｋｌ　（（３ｆｋｌ　−〇）＝　Ｚ　’（
ｋｌ　Ｏｆｋｌ　　−ｓ　（ｋｌ　　　　　［）８　　
ｆｋｌ　　＝　Ｚ　”（ｋｌｔｌ＋　　［ｋ−１）＝　
ｚ’（ｋｌ　　＃ｊ　　（ｋ−ｘ）　　−ｅ　）＝　Ｚ
　”（ｋｌ　１）　　（ｋ−１）−ｓ　　（ｋｌ　　　
　　　（２）上記（１）式および（２）式において、ｋ
は、時間を変数とする関数を、一定のサンプリングタイ
ムを用いて離散化したことに対応する整数値の変数、ε
（ｋ）、８（ｋｌ　はいずれもｑＸ１行列（ベクトル）
のベクトル誤差、Ｚ　（ｋｌ　は利用可能なｐｘｑ行列
の行列信号、Ｚ”（ｋｌはその転置行列の行列信号、θ
は望ましい官界な未知のｐＸ１行列（ベクトル）のベク
トルパラメータ、Ｑ　（ｋｌはθの適応的な推定値であ
るｐＸ１行列（ベクトル）のシステムパラメータ、ψ（
ｋｌは、ル（ｋ）　＝　Ｑ　ｆｋｌ　−〇なるｐＸ１行
列（ベクトル）のパラメータ誤差、ｓ　（ｋ）は、ｓ　
（ｋｌ　＝　Ｚ　”（ｋ）θなる利用可能なｑ×１行列
（ベクトル）のベクトル信号である。

適応システムにおいては、ベクトルパラメータ（１（ｋ
ｌ　は、一般に次の（３）〜（６）式を満足するように
調整されなければならない。

１ｉｍｃ　（ｋｌ　＝　Ｏ（３１ １Ｉ　Ｏ（ｋｌ　Ｉ＋　＜　　■　　　　　　　　（４
）１ｉｍ（Ｑ　　（ｋｌ６　　（ｋ−１）１＝　０　　
　　　　　　　（５１）ｉｍ　　　Ｑ　　ｆｋｌ　　＝
　θ　　　　　　　　　　　　　　　　（６）（３）式
は、ベクトル誤差ε（ｋｌ　が極限では０になることを
意味する。（４）式は、適応調整すべきシステムパラメ
ータＱ　（ｋ）が常時官界であることを意味する。（５
）式は、システムパラメータの修正量が極限ではＯにな
ることを意味する。（６）式は、（５）式の条件を更に
厳しくしたものであり、適応的に調整されたパラメータ
Ｑ　（、ｋｌが極限では望ましい値θになることを意味
する。

従来の適応装置においては、このための調整方式（以下
、アルゴリズムと呼ぶ）として、例＾ば、Ｇ、Ａ、（：
１ａｒｋ、　Ｓ、に、Ｍｉｔｒａ　ａｎｄ　Ｓ、Ｒ，Ｐ
ａｒｋｅｒ：Ｂｌｏｃｋ　　Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉ
ｏｎ　　ｏｆ　Ａｄａｐｔｉｖｅ　　ＤｉｇｉｔａｌＦ
ｉｌｔｅｒ、ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ、Ａｃｏｕｓｔｉｃ
ｓ、５ｐｅｅｃｈ　　ａｎｄＳｉｇｎａｌ　　Ｐｒｏｃ
ｅｓ＋ｓｉｎｇ、　　Ｖｏｌ、　　ＡＳＳＰ−２９，Ｎ
ｏ、３．　　ｐｐ。

７４４−７５２　＋１９８１）に述べられている様に、
次の（７）式を用いていた。

０　（ｋ）　　＝　（１）（ｋ−１）−ｙ　Ｚ　（ｋｌ
　　ｅ　（ｋｌ　　　　ｆｉｌここで、γはステップサ
イズと呼ばれる固定されたスカシの適応ゲインであり、
（７）式は、この適応ゲインγと、行列信号Ｚ　（ｋｌ
　と、ベクトル誤差ｅ　（ｋｌ　とを用いてシステムパ
ラメータ９　（ｋｌ　を逐次的に調整しようとするもの
である。

［発明が解決しようとしている課題］ 上述した（７）式に従ってシステムパラメータｉｌｌ　
（ｋｌ　を適応的に調整する従来の方式では、式の形か
ら明らかな様に、利用可能な行列信号Ｚ　（ｋｌ、ベク
トル誤差ｅ　（ｋ）が得られた後は、適応調整の優劣は
、適応ゲインγによってのみ支配される。

しかし、この場合、使用する適応ゲインが単一であり、
固定されたスカシであるため、システムパラメータ０（
ｋ）の収束性が悪く、特にγが大きい場合には、上記（
３）〜（６）式に示した性質は、必ずしも保証されるも
のではない、これらの性質を確保するためには、一般に
適応ゲインγを相当小さくしなければならない、しかし
、この場合には、上述の（７）式から明らかなように、
１ｌｌ（ｋ）の収束速度は著しく低下することになる。

また、収束速度を上げるべく、適応ゲインを大きくする
と、安定な収束がしばしば損なわれ、システムパラメー
タは発散を起こすこともある。

以上の問題は、適応ゲインを単一の固定されたスカラと
したことにより、引き起こされる。

ところで、適応システムの基本思想は、システムパラメ
ータがシステム性能を支配するようにシステムの構造を
定め、常時最高の性能が得られるようにシステムパラメ
ータを適応的に調整しようとするものである。このため
、適応システムの性能は、システムのパラメータを適応
的に調整する適応装置に太き（依存する。従ってシステ
ムパラメータの適応調整に際し、上記のような問題のあ
る調整方法を用いた従来の適応装置では、優れた性能を
発揮する適応システムの構築は出来なかりた。

［課題を解決するための手段および作用］本発明によれ
ば、システムのパラメータを適応的に調整する適応装置
において、ベクトル形式のパラメータを、ベクトル誤差
と、該ベクトル誤差に対する行列形式の第１の適応ゲイ
ンと、行列信号と、該行列信号に対する行列形式の第２
の適応ゲインとを用いて、逐次的に調整するものである
。

［実施例］ 第１図は、本発明適応装置を用いた適応システムの１実
施例の構成を示す図である。１は外部からの入力信号を
受取り、これを適応的に信号処理する基本処理装置であ
り、２は基本処理装置１の入出力信号と、外部からの性
能指令信号を受取り、基本処理装置１で使用するシステ
ムパラメータを適応調整するためのブロック適応装置で
ある。

第２図は、第１図に示すブロック適応装置２のブロック
図である。ブロック適応装置２は、外部入力信号ＳＩ、
出力信号ＳＯおよび外部指令信号ＳＣを受けて、行列信
号Ｚ（ｋｌ、ベクトル信号ｓ　（ｋｌ　を発生する信号
生成部３と、信号Ｚ　（ｋｌｓ　（ｋｌ　　と、初期値
を含む設定パラメータとを受けて、システムパラメータ
を逐次的に適応調整するパラメータ調整部４とから構成
されている。

パラメータ調整部４では、（２）式にしたがってベクト
ル誤差ｅ　（ｋｌ　を求めるアルゴリズムと、行列信号
Ｚ　（ｋｌ　に対する行列形式の適応ゲインであるｒ　
（ｋ−１）　　（以下、信号行列ゲインと呼ぶ）、およ
びベクトル誤差ｅ　（ｋ）に対する行列形式の適応ゲイ
ンであるｒ　、（ｋｌ　ｆ以下、誤差行列ゲインと呼ぶ
　）を持つ次のタイプのアルゴリズムとが、ソフトウェ
アまたはハードウェア、もしくは両者が融合した形で実
装されている。

Ｑ　（ｋｌ　＝　（ｌ　（ｋ−ｔｌ −ｒ”　（ｋ−１）Ｚ　ｆｋ）　ｒ　、（ｋｌ　ｅ　（
ｋｌ　　　ｆ８１上式はシステムパラメータ０（ｋ）を
逐次適応調整するアルゴリズムである。すなわち、ｋ−
１時点のシステムパラメータ１ｍ　（ｋ−１）に、修正
量（−ｒ［ｋ−１）　Ｚ　（ｋｌ　ｒ”　、（ｋｌｅ　
（ｋｌ　）を加えてに時点でのシステムパラメータを得
ている。この時の修正量は、ｑＸｌのベクトル誤差ｅ　
（ｋｌ　にｑｘｑの誤差行列ゲインｒ、（ｋｌを乗じ、
これにｐＸｑの行列信号Ｚ　（ｋ）を乗じ、更にｐｘｐ
の信号行列ゲインｒ　（ｋ−１）を乗じて形成される。

以下、上述した関係を第３図を用いて詳述する。

先ずステップＳ３０で、初期値としてＱ　（−１）、ｒ
　ｆ−１）の値を決定する１次に、ステップＳ３１で利
用可能な信号Ｚ　（ｋｌ　、　ｓ　ｆｋｌを得る。ステ
ップＳ３２では、ステップＳ３１で得たｓ　（ｋｌ　と
、Ｚ　（ｋｌ　を転置したＺＴ（ｋｌ、および、前時点
のシステムパラメータｉｌｌ　（ｋ−１）から、（２）
式の関係に従い、ベクトル誤差ｅ　（ｋｌ　を決定する
。ステップＳ３３では、誤差行列ゲインｒ、（ｋｌを決
定する。ステップＳ３４では、前時点での信号行列ゲイ
ンｒ　（ｋ−１，）　ト、ステップＳ３　Ｉｔ’得た信
号Ｚ　（ｋｌと、ステップＳ３２で得たベクトル誤差ｅ
　（ｋｌと、ステップＳ３３で得た誤差行列ゲインｒ、
ｆｋｌより、修正量（−ｒ　（ｋ−１）２（ｋ）　ｒ、
（ｋｌｅ　（ｋ）　）を決定する。ステップＳ３５では
、（３）式に従い、前時点のシステムパラメータＱ　（
ｋ−１）にステップＳ３４で求めた修正量を加えて（ｌ
　（ｋｌ　を求め、出力する。ステップＳ３６では、次
のパラメータ調整に必要な信号行列ゲインを決定する。

本装置では、システムパラメータの適応調整に、上述し
た如く、信号行列ゲインと、誤差行列ゲインという２つ
の行列形式の適応ゲインを用いる点に特色がある。

次にこの２つの適応ゲインを詳しく説明する。

先ず、信号行列ゲインｒ　ｆｋ）は次の関係に従い決定
される。

ｒ　（ｋｌ　＝　（１／Ｌ　（ｋｌｌ　［ｒ　（ｋ−１
）−ｒ　（ｋ−１）Ｚ　（ｋｌ　　（Ｌ　（ｋｌ　Ａ−
’（ｋｌｌ　Ｚ　”ｆｋＨ（ｋ−ｘｉ　ｚ　（ｋｌ　）
　”・Ｚ　Ｔｆｋｌ　ｒ　［ｋ−１）］　　　　　　ｆ
９１この時の初期値ｒ　（−１）は次式のように選ばれ
る。

（ただし、ここで対称行列Ａに対して、Ａ〉０は、正定
行列なることを表わす、）（９）式では、新たに、λｆ
ｋｌ　なるスカラパラメータと、Δ（ｋｌなる行列パラ
メータが導入されているが、これらは設計者が選定し得
る設計パラメータであり、次の条件を満たすように選定
される。

信号行列ゲインの設定のために導入した設計パラメータ
λｆｋｌ　、　Ａ　（ｋｌ　は、適応装置および適応シ
ステムが、所定の性能を発揮できるように、システムの
特性、目的に応じて決定される。このように信号行列ゲ
インｒ　ｆｋ＋　は、十分な柔軟性を有し、それゆえに
、固定に、あるいは時変に設定することが可能である０
例えば設計パラメータを、と、選定する場合は、信号行
列ゲインｒ　（ｋｌ　は、（９）式に（１２）式を代入
することにより、ｒ　（ｋｌ　＝　ｒ　（ｋ−１）、従
って、ｒ　（ｋｌ　＝　ｒ　（−１）すなわち、固定と
なる。

ｒ　（−１）は（１０）式の条件を満足する正定行列で
あればよいので、例えば、特に、圧定なる対角行列に選
定することも出来る。この時の更に特別な場合として、
単位行列の正のスカラ倍に選定することも可能である。

設計パラメータん（ｋ）、Δ（ｋ、ｌ　を、と選定する
場合には、信号行列ゲイン「（ｋ）は、（９）式の関係
にしたがって、時々刻々と変化する。信号行列ゲイン「
（ｋ）を時間変化させる場合の設計パラメータλ（ｋ）
　、　Ａ　（ｋ）も、システムの目的、特性に応じて、
適応装置および適応システムが所定の性能を発揮できる
ように設定される。

この具体的な方法としては、例えば、ｐｘｑの行列信号
Ｚ　（ｋ）を特にｑ＝ｌとした場合に用いられている漸
減ゲイン方式、固定忘却ゲイン方式、固定トレースゲイ
ン方式、上限トレースゲイン方式、下限トレースゲイン
方式、両眼トレースゲイン方式などの諸方式を応用する
ことを考えることができる。

（９）式に示した信号ゲインの関係は、次式のように表
現する事もできる。

ｒ−’（ｋ）　＝　Ｌ　（ｋｌ　ｒ　−Ｍｋ−１）＋　
Ｚ　（ｋｌ　八（ｋｌ　　Ｚ”（ｋｌ＝　■　λ　（ｉ
ｔ　　　Ｆ−’（−１）＋１＞。’ｐ、Ｌ、（ｊｌ　Ｚ
　（ｉｔ　Ａ　（ｉｌ　Ｚ　’ｆｉｌ（１４） （１４）式から理解されるように、 △　（ｋ） ≠０と選 定する場合には、信号行列ゲインｒ　（ｋｌの逆行列は
、行列信号Ｚ　（ｋｌの適応的相関行列となってし）る
。

（３）式における誤差行列ゲインｒ、（ｋｌは、次の条
件を満たすように選定される。

ｒ’　、　ｆｋｌ　＝　ｒ　、”　（ｋｌｆ２Ａ−’（
ｋｌ　＋　Ｚ　Ｔｆｋｌｒ　（ｋ−１）Ｚ　（ｋ）ｌ−
１＜ｒ、（ｋｌ ＜　（ｚ　”（ｋｌ「（ｋ−ｔ）　Ｚ　ｆｋｌｌ−’・
＋４Ａ−’（ｋｌ　＋　Ｚ　”（ｋｌｒ　ｆｋ−１）２
（ｋｌ）（２Δ−’（ｋｌ　＋　Ｚ　”（ｋｌ「（ｋ−
１）　Ｚ　（ｋ））−（１５） （１５）式に示した条件を満足するｒ、（ｋｌとしては
様々なものが存在する。　（１５）式から明らかなよう
に、このようなｒ、ｆｋｌに対して、次のような性質を
与えることができる。

（１）ｒ、（ｋｌを時間変化させる。

（２）　　ｒ、（ｋｌを行列信号Ｚ　ｆｋｌ　と信号行
列ゲインｒ　（ｋ−１＋に応じて適応的に時間変化させ
る。

（３）ｒ、（ｋｌを対角行列に選定する。

（４１（３１の特別な場合として、ｒ’、ｆｋ）を単位
行列のスカラ倍とする。

上述のように、（３）式に示した信号行列ゲインｒ　（
ｋ−１）と誤差行列ゲインｒ、（ｋｌを持つアルゴリズ
ムは、十分な柔軟性を持っており、この柔軟性を活用す
ることにより、適応システムに最適なパラメータ調整を
行なうことができる。

次にパラメータ調整の実施例を示す 先ず、誤差行列ゲインｒ、（ｋｌを次式のように選定す
る場合を考える。

ｒ、ｆｋｌ＝（んｆｋ）Δ−’　（ｋｌｌ　Ｚ　’　（
ｋ）　「（ｋ−１）２（ｋｌｌ−’（１６） （１６）式は、（１５）式の条件を満たしている。

このとき、（３）式のアルゴリズムは次のように整理さ
れる。

１ｍ　Ｆｋｌ　＝　９　（ｋ−１＋　−ｒ　（ｋ−１）
　Ｚ　（ｋｌ（λｆｋ）△−’　ｆｋ） ＋　Ｚ　”（ｋｌｒ［ｋ−１）　Ｚ　（ｋ）ｌ−’ｅ　
（ｋｌ（１７） また、（９）〜（１））式を再び書けば、Ｆ（ｋｌ＝＋
１／λＦｋｌｌ　　［「（ｋ−１）−ｒ　ｆｋ−１）Ｚ
　ｆｋ）　　（Ｌ　（ｋｌｌ　Ｚ”（ｋ）ｒ（ｋ−１）
２（ｋ）　）−ＺＴ（ｋｌｒ　（ｋ−１＋　］ ／Ｍ’（ｋｌ （１３） ｒ　Ｆ−１）＞　０　、　　ｒ−’（−１）＞　０（１
９） この（１７）〜（２０）式のアルゴリズムは、次の評価
関数Ｊ　（（１）（ｋｌｌを最小とするようにパラメー
タｉ３　Ｆｋｌを適応調整し、一般に優れた収束特性を
示す。

Ｊ（ｎ　＋に＋＋＝　ｉ　（Ｐｒλｆｊ　）　（（３ｆ
ｋ）−ｅ　ｌ”Ｚ（１）Δ（ｉｔ　　Ｚ　Ｔ（ｉｌ　　
ｉ９　（ｋ）−〇）］（２１） 第４図は、（１７）〜（２０）式のアルゴリズムに対す
るフローチャートである。

ステップＳ４０〜ステツプＳ４６は、ステップＳ３０〜
ステツプ３３６に示された基本的な処理を、この場合に
応じて、具体化したものである。

ステップ３３３における誤差行列ゲインの決定は、ステ
ップＳ４３では、誤差行列ゲインを（１６）式の形とし
、λ（ｋ）、△（ｋｌ　をシステムの目的、特性を考慮
しながら、（２０）式の条件を満たすように決定するこ
ととされ、ステップＳ４４以下も、具体的な（１７）、
（１３）式にしたがって、計算が行なわれる。

上記（１７）〜（２０）式のアルゴリズムにおいても、
設計パラメータん（ｋ）、Δ（ｋｌに対しては、選定の
自由があり、十分な柔軟性を有している。これにより、
対象とする適応システムに好適なパラメータ調整が可能
である。

次に、誤差行列ゲインｒ、ｆｋｌを単位行列のスカラ倍
に選定する場合の実施例を示す。

この場合は、γ（ｋｌ　をスカシとして、ｒ　、＋ｋｌ
＝　Ｙ　（ｋｌ　　Ｉ　　　　　　　　　　　　　　　
　（２２）と、表わせる。　（２２１式を用い、△（ｋ
ｌ　をうまく設定すれば、（３）、（９）式に対応して
、アルゴリズムとして、例えば、次のものが得られる。

Ｑ　（ｋｌ　＝　６　Ｆｋ−１） −ｙ　（ｋｌ　ｒ（ｋ−１）　Ｚ　（ｋｌ　　ｅ　（ｋ
ｌ（２３） ｒ　（ｋｌ ＝（１／λｆｋｌ＋（ｒ泳−１） −ｒ　（ｋｌ　　ｒ　（ｋ−１］　Ｚ　（ｋ）　Ｚ　’
［ｋＨｆｋ−ｔｌ　］（２４） １′（−１）＞　Ｏ、ｒ日（−１）＞　Ｏｆ２５）０〈
λ（ｋｌ　≦１　　　　　　　　　　　　（２６１０＜
　ｙ　（ｋｌ　＜ｌ／ｌｒ　［Ｚ”（ｋｌ「（ｋ−１）
Ｚ　ｆｋｌ　］（２７） 上記のアルゴリズムは、信号ゲイン「（ｋ）を時間変化
するものとしながら、逆行列の計算を一切必要としない
、また、パラメータの収束性も優れているという特徴を
有する。上式において、（２３）式は、ベクトルパラメ
ータ０　［ｋｌ　を決定し、（２４）式は信号行列ゲイ
ンｒ　（ｋｌを決定し、（２５）式は、その初期条件を
与える。また、（２６）、（２７）式は、それぞれ、ん
（ｋｌ　γ（ｋｌを選定するための条件式であり、設計
パラメータとして捉えることも出来る。これより理解で
きるように、（２３）〜（２７）式のアルゴリズムにお
いても、誤差スカシゲインγ（ｋ）、信号行列ゲインγ
（ｋ−１）は、十分な柔軟性を有しており、対象とする
適応システムに更に適したパラメータ調整を行なうこと
ができる。

第５図は、（２３）〜（２７）式のアルゴリズムに対す
るフローチャートである。

ステップ３５０〜ステツプＳ５６は、ステップＳ３０〜
ステツプＳ３６に示された基本的な処理を、この場合に
応じて、具体化したものである。

ステップＳ３３における誤差行列ゲインの決定は、ステ
ップ５５３では、誤差行列ゲインを（２２）式の形とし
、λ（ｋ）、γ（ｋｌをシステムの目的特性を考慮しな
がら、（２６）、（２７）式の条件を満たすように決定
することとされ、ステップＳ５４以下ζ、具体的な（２
３）、（２４）式にしたがって、計算が行なわれる。

次に、信号行列ゲインｒ　（ｋｌを固定とする場合の実
施例を示す。

この場合の（８１、＋９１式に対応するアルゴリズムは
、ｒ（ｋｌ＝ｒとして、次式で示すことができる。

（１（ｋ）　　＝　Ｑ　　（ｋ−１）−ｒ　Ｚ　（ｋ）
　　ｒ、（ｋｌｅ　（ｋｌ（２３） ｒ　（−１）＞　Ｏ、ｒ−’（−１）＞　Ｏｆ２９）０
＜ｒ、（ｋｌ＜２　　（Ｚ”　（ｋ）ｒＺ（ｋｌ　）−
’（３０） （２３）式が、パラメータｉｌｌ　（ｋ）を決定するた
めの逐次式である。　（２９１式は固定の信号行列ゲイ
ンを選定するための条件式であり、これより、ｒは官界
な正定行列であればよく、十分なる柔軟性を有する。　
　（３０１式は、誤差行列ゲインｒ、（ｋｌを選定する
ための条件式であり、（３）〜（６）式の性質を確保す
るためには、この条件さえ満足すればよく、これもまた
、十分なる柔軟性を有する。この柔軟性を利用して、誤
差行列ゲインｒ、（ｋｌを対角行列に選定することも可
能である。

特に、ｒ、（ｋ）をγ（ｋｌ　をスカシとしてｒ’　、
（ｋ）＝　ｙ　（ｋｌ　　Ｉ　　　　　　　　　　　ｆ
３１）のように単位行列のスカラ倍に選定するならば、
次のアルゴリズムを得ることができる。

Ｑ　［ｋｌ　＝　６　ｆｋ−１）−ｙ　（ｋｌ　　ｒ　
Ｚ　（ｋ）　　ｅ　（ｋｌ（３２） ｒ　ｆ−１）＞　Ｏ、ｒ　−’（−１）＞　Ｏｆ３３１
０＜ｒ、（ｋ）＜２／ｌｒ［Ｚ’　（ｋｌ　　ｒ’　Ｚ
　（ｋｌ　　］　−’（３４） （３２）〜（３４）式のアルゴリズムは、逆行列の計算
を一切必要とせず、ブロックサイズが大なる場合には、
計算量を前述のものに比して、著しく削減セきるという
特徴を有する。

第６図は、（３２）〜（３４）式のアルゴリズムに対す
るフローチャートである。

ステップＳ６０〜ステツプＳ６５は、ステップ８３０〜
ステツプＳ３６に示された基本的な処理を、この場合に
応じて、具体化したものである。

ステップＳ３３における誤差行列ゲインの決定は、ステ
ップ５６３では、誤差行列ゲインを（３１）式の形とし
、γ（ｋ）をシステムの目的特性を考慮しながら、（３
４）式の条件を満たすように決定することとされ、ステ
ップ５６４以下も、具体的な（３２）式にしたがって、
計算が行なわれる。また、本実施例では、信号行列ゲイ
ンは固定されているので、ステップ５６０で与える初期
値のままであり、信号行列ゲインを決定するステップは
ない。

［発明の効果］ 上述した如（、本発明によれば、適応システムにおける
システムパラメータの適応調整において、以下の効果が
得られる。

（１）適応システムの性能を支配する適応ゲインととし
て、行列信号と、ベクトル誤差のそれぞれに対して、信
号行列ゲイン、誤差行列ゲインと呼ばれる行列形式の適
応ゲインを導入することにより、安定なパラメータ調整
を行なえるようにするとともに、対象とする適応システ
ムの特性、目的に好適なパラメータ調整ができるように
なった。

（２）上記２つの適応ゲインのいずれにも十分な柔軟性
を持たせ、対象とする適応システムの特性、目的に好適
なパラメータ調整ができるようになった・ また、逆行列の計算を一切必要としないシステムパラメ
ータの調整法を与えることにより、計算量が問題となる
ような場合に、計算量を著しく削減できる適応システム
を構築できるようにした。更に、このとき、信号行列ゲ
インを時間変化させる場合と、固定とする場合とを用意
し、対象とする適応システムの特性、目的に十分マツチ
したパラメータ調整ができるよう番こなった。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明適応装置を適用した適応システムの構
成の１実施例を示す図、 第２図は、本発明適応装置のプロ・ンク構成の１０−チ
ャートである。 １・・・基本処理装置 ２・・・適応装置 ３・・・信号生成部 ４・・・パラメータ調整部 鼎２区 富３て 屍 ら 図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 （１）システムのパラメータを適応的に調整する適応装
   置において、ベクトル形式のパラメータを、ベクトル誤
   差と、該ベクトル誤差に対する行列形式の第１の適応ゲ
   インと、行列信号と、該行列信号に対する行列形式の第
   ２の適応ゲインとを用いて、逐次的に調整することを特
   徴とする適応装置。 （２）前記第２の適応ゲインを時間を変数とする関数と
   することを特徴とする請求項（１）記載の適応装置。 （３）前記第２の適応ゲインを前記行列信号の適応的相
   関行列の逆行列とすることを特徴とする請求項（２）記
   載の適応装置。 （４）前記第２の適応ゲインを一定の値とすることを特
   徴とする請求項（１）記載の適応装置。 （５）前記第２の適応ゲインを対角行列とすることを特
   徴とする請求項（１）または（４）記載の適応装置。 （６）前記第１の適応ゲインを時間を変数とする関数と
   することを特徴とする請求項（１）記載の適応装置。 （７）前記第１の適応ゲインを、前記行列信号および前
   記第２の適応ゲインに応じて、適応的に時間変化させる
   ことを特徴とする請求項（６）記載の適応装置。 （３）前記第１の適応ゲインを対角行列とし、現時点で
   の前記行列信号と、利用者が設定可能なスカラ信号と、
   前時点での当該第１の適応ゲインとの積和演算だけで決
   定することを特徴とする請求項（１）または（６）記載
   の適応装置。