分散計算のための新しい不動点近似法と通信ネットワークへの応用に関する研究

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分散ネットワークにおける「分散推定問題」は、通常の適応フィルタリングに加え、ネットワークのノード間でどのような方式で協力するかがその推定精度に大きく影響してくることが知られている。本研究では、各ノードにおいて隣接するノードから送信されてきた情報の線形結合を取る手法に着目し、結合重みを適応的に決定する問題、すなわち「適応結合重み決定問題」を考える。とその性能解析について顕著な研究成果を上げています。特に、適応結合重み決定問題に対し、「最小分散不偏推定」の考え方に基づいた問題の定式化を行い、「埋め込勾配法」の学習則を応用することで、既存手法の性能を凌駕する適応重み決定則の開発に成功しています。さらに、提案した適応重み決定則に対する理論的な解析を与えることにも成功しています。これらの成果は学術的および国際的に高く評価されており、2009年4月に開催される権威ある国際会議IEEE ICASSPにて発表される予定です。さらに、非線形適応フィルタリングのアルゴリズムの精密な性能評価を導出することにも成功しており、2009年3月にIEEE Transactions on Signal Processingへの掲載が決定しています。