高次統計情報を用いた適応周波数分析アルゴリズムの研究

利用高阶统计信息的自适应频率分析算法研究

• 批准号: 09750489
• 负责人: 肖 業貴
• 金额: $ 1.22万
• 依托单位: Saga University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1997
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1997 至 1998
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-09750489/
• 关键词: 適応アルゴリズム; 周波数分析; 性能解析; 有色雑音; LMSアルゴリズム; ノイズ過調整; 高次統計量

通信,制御,レーダ,電力システム,採譜,時系列分析等の工学分野においては,雑音に埋もれたサイン信号の推定・検出が非常に重要である.古典的な手法として,DFT,short-term DFT等のnon-parametric手法がある.しかし,周知のように,それらは基本周波数の整数倍の周波数点しか分析出来ないことと,非定常信号の解析が困難であると言った欠点を持っている.そのため、LMS,p-power,RLS,カルマンフィルタに基づく適応手法が提案されている.その中,勾配型アルゴリズムとしてのLMSやp-powerアルゴリズムは,計算量が少なくしかも合理的な性能をもつから実用的である.しかし,有色雑音の場合は,その性能が大きく低下してしまう恐れがある.そのため,有色雑音を抑えるような適応アルゴリズムを開発する必要がある.本研究の次年度では,低次から高次までの統計情報に着目し,平均操作で雑音の影響を抑えられるようなアルゴリズムの開発を試みて来ており,まず,雑音の平均値がゼロであるという(低次)統計情報を用いた新しい勾配型適応アルゴリズムの開発に成功した.現在,高次の統計情報を用いた適応アルゴリズムの検討を行っている.上述の新しい適応アルゴリズムは,雑音が白色でも有色でもその影響が抑制され,LMSアルゴリズムの性能の低下を有効に食い止めることができる.しかも,アルゴリズムの乗算数は従来のLMSアルゴリズムのと全く同じであり,多少の足算とメモリを必要とするのみである.具体的には,我々はまず有色雑音の場合のLMSアルゴリズムの特性解析を行い,その性能低下の原因を解明した.そして,解析で得られたヒントを武器に新しい誤差評価規範を導入し,勾配型の適応アルゴリズムを新たに構築した.しかも一周波の場合においてその推定性能の近似解析を行った.多くのシミュレーションにより,新しいアルゴリズムの優位性と近似解析の有効性が検証されている.

Communication, control, communication, power system, spectrum acquisition, time series analysis, etc. are very important in engineering division. Classical methods such as DFT,short-term DFT, etc. The analysis of unsteady signals is difficult.そのため、LMS,p-power,RLS,カルマンフィルタに基づく适応手法が提案されている. In addition, the matching type is not suitable for the LMS p-power, but the calculation amount is less than reasonable performance. When the color is low, the performance is low. It is necessary to open the door to the world. In the next year, the statistical information of low order and high order was focused on, and the average operation of sound was successfully used to reduce the influence of sound on the development of sound matching system. Now, high-level statistical information is used in the selection process. The above new features include: white, white, colored, etc., which inhibit the low performance of LMS. All the same, how many calculations are necessary? Specifically, we have analyzed the characteristics of LMS in the case of colored tones, and explained the reasons for their low performance. In addition, the analysis results show that the new error evaluation criteria for weapons are introduced, and the new structure for matching types is established. Approximate analysis of the estimated performance in the case of a cyclic wave. The optimization and approximation of multi-dimensional solutions are presented in this paper.

项目成果

Yegui Xiao,et al: "A new gradient-based adaptive algorithm estimating sinusoidal signals in arbitrary additive moise" IEICE Trans.on Fundametals(条件付採録). 10 (1999)

Yegui Xiao 等人：“一种新的基于梯度的自适应算法，以任意加性莫兹估计正弦信号”IEICE Trans.on Fundametals 10 (1999)。

Yegui Xiao,et al.: "Novel adaptive algorithm based on least mean p-power error criterion for Fourier analysis in Additive noise" Proceedings of IX European Signal Processing Conference. Paper ID 418(掲載予定). (1998)

Yegui Shaw 等人：“基于加性噪声中傅里叶分析的最小均值 p 幂误差准则的新型自适应算法”，第九届欧洲信号处理会议论文集（待出版）。

Yegui Xiao,et al.: "Adaptive algorithm based on least mean p-power error criterion for Fourier analysis in additive moise" IEEE Trans.on Signal Processing. Vol.47,No.4(in press). 10 (1999)

肖业贵等人：“基于最小均值 p 幂误差准则的自适应算法用于加性莫伊兹中的傅里叶分析”IEEE Trans.on 信号处理。

肖,田所,信太: "Adaptive algorithm Based on least mean p-power error criterion for Fourier analysis in additive noise" 信学技報. Vol.97 No.485. 97-104 (1998)

Shota、Tadokoro、Shinta：“基于加性噪声傅立叶分析的最小均值 p 幂误差准则的自适应算法”IEICE 技术报告第 97 卷第 97-104 号（1998 年）。