信号統計力学の非線形システム解析への新展開

研究代表者は2021年度に出力部分にクリッピング型飽和特性を有するような適応フィルタを含む適応信号処理システムの動的・静的ふるまいについて統計力学的手法を用いた解析を行い、クリッピング型飽和特性の飽和値に臨界値が存在すること、飽和値が臨界値より小さい場合には適応フィルタは発散するが二乗平均誤差はステップサイズに依存しない値に収束すること、など興味深い多くの現象を理論的に明らかにした。2022年度はこの結果をIEEE Transactions on Signal Processingに掲載し公表するとともに、同様の手法を用いて不感帯型非線形性を有する場合についての解析に着手した。クリッピング型飽和特性がスピーカーやマイクロホンなどの現実の適応信号処理システムに含まれる構成要素の飽和特性のモデル化であるのに対し、不感帯型非線形性はB級プッシュプル増幅器や物体の摩擦と運動など現実のシステムや自然現象に広く存在する非線形性のモデルである。クリッピング型飽和特性の場合には飽和値がパラメータであるのに対し、不感帯型非線形性の場合には不感帯の幅がパラメータとなる。これまでの解析により、不感帯の幅については飽和値のような臨界値は存在しないことが数値的に明らかになった。また、クリッピング型飽和特性と不感帯型非線形性のいずれについても最適フィルタ（ウィーナーフィルタ）についての検討を行い、クリッピング型飽和特性の場合の最適フィルタが未知システムそのものであるの対し、不感帯型非線形性の場合の最適フィルタは未知システムの定数倍であることを明らかにすることができた。

研究代表者は2021年度に出力部分にクリッピング型飽和特性を有するような適応フィルタを含む適応信号処理システムの動的・静的ふるまいについて統計力学的手法を用いた解析を行い、クリッピング型飽和特性の飽和値に臨界値が存在すること、飽和値が臨界値より小さい場合には適応フィルタは発散するが二乗平均誤差はステップサイズに依存しない値に収束すること、など興味深い多くの現象を理論的に明らかにした。2022年度はこの結果をIEEE Transactions on Signal Processingに掲載し公表するとともに、同様の手法を用いて不感帯型非線形性を有する場合についての解析に着手した。クリッピング型飽和特性がスピーカーやマイクロホンなどの現実の適応信号処理システムに含まれる構成要素の飽和特性のモデル化であるのに対し、不感帯型非線形性はB級プッシュプル増幅器や物体の摩擦と運動など現実のシステムや自然現象に広く存在する非線形性のモデルである。クリッピング型飽和特性の場合には飽和値がパラメータであるのに対し、不感帯型非線形性の場合には不感帯の幅がパラメータとなる。これまでの解析により、不感帯の幅については飽和値のような臨界値は存在しないことが数値的に明らかになった。また、クリッピング型飽和特性と不感帯型非線形性のいずれについても最適フィルタ（ウィーナーフィルタ）についての検討を行い、クリッピング型飽和特性の場合の最適フィルタが未知システムそのものであるの対し、不感帯型非線形性の場合の最適フィルタは未知システムの定数倍であることを明らかにすることができた。