JPH0716144B2 - 適応パラメータ推定計算装置 - Google Patents
適応パラメータ推定計算装置Info
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- JPH0716144B2 JPH0716144B2 JP63251858A JP25185888A JPH0716144B2 JP H0716144 B2 JPH0716144 B2 JP H0716144B2 JP 63251858 A JP63251858 A JP 63251858A JP 25185888 A JP25185888 A JP 25185888A JP H0716144 B2 JPH0716144 B2 JP H0716144B2
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- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 51
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 42
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 20
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
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- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
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- Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は，制御対象への入力信号と出力信号からその
システムの内部パラメータを推定する適応パラメータ推
定計算装置、とくにRLS（Recursive Least Square:漸化
的最小２乗）アルゴリズムを用いた適応パラメータ推定
計算装置に関するものである。
システムの内部パラメータを推定する適応パラメータ推
定計算装置、とくにRLS（Recursive Least Square:漸化
的最小２乗）アルゴリズムを用いた適応パラメータ推定
計算装置に関するものである。
第３図に従来の適応パラメータ推定計算装置の一例を示
す。図において,Y（ｎ）は制御対象の出力であり，即ち
本適応パラメータ推定計算器の第ｎサンプル目の入力,U
（ｎ）は制御対象への入力， は第ｎ−１回目の状態ベクトルであり通常〔Ｙ（ｎ−
１）,Y（ｎ−２）…,U（ｎ）,U（ｎ−１）…〕Ｔで形成
される， は係数ベクトルであり制御対象の内部パラメータ推定量
となっている。
す。図において,Y（ｎ）は制御対象の出力であり，即ち
本適応パラメータ推定計算器の第ｎサンプル目の入力,U
（ｎ）は制御対象への入力， は第ｎ−１回目の状態ベクトルであり通常〔Ｙ（ｎ−
１）,Y（ｎ−２）…,U（ｎ）,U（ｎ−１）…〕Ｔで形成
される， は係数ベクトルであり制御対象の内部パラメータ推定量
となっている。
は第ｎ−２回目の誤差共分散マトリクスである。
（１），（３），（10），（16）は各々第1,第2,第3,第
４の遅延回路1,2,3,4であり，各々の入力を１サンプル
遅延する。（２）は状態ベクトルを記憶，計算する状態
ベクトル計算器，（４）は誤差の共分散マトリクスを計
算する誤差共分散マトリクス計算器，（11）は第１の乗
算器であり状態ベクトル のスカラー積を求める。（12）は減算器であり を求める。（13）は本推定計算装置のゲインを計算する
フィルタゲイン計算器，（14）は第２の乗算器2,（15）
は加算器。
４の遅延回路1,2,3,4であり，各々の入力を１サンプル
遅延する。（２）は状態ベクトルを記憶，計算する状態
ベクトル計算器，（４）は誤差の共分散マトリクスを計
算する誤差共分散マトリクス計算器，（11）は第１の乗
算器であり状態ベクトル のスカラー積を求める。（12）は減算器であり を求める。（13）は本推定計算装置のゲインを計算する
フィルタゲイン計算器，（14）は第２の乗算器2,（15）
は加算器。
次に動作について説明する。制御対象の出力Ｙ（ｎ）は
遅延回路１（１）を通り，また制御対象への入力Ｕ
（ｎ）は直接状態ベクトル計算器（２）に入力される。
ここでは順次記憶あるいはシフトされ，状態ベクトル が形成される。次に遅延回路２（３）を通し， としたあと，誤差共分散マトリクス計算器（４）で次の
様な演算を行ない誤差共分散マトリクス に更新される。
遅延回路１（１）を通り，また制御対象への入力Ｕ
（ｎ）は直接状態ベクトル計算器（２）に入力される。
ここでは順次記憶あるいはシフトされ，状態ベクトル が形成される。次に遅延回路２（３）を通し， としたあと，誤差共分散マトリクス計算器（４）で次の
様な演算を行ない誤差共分散マトリクス に更新される。
次にこの誤差共分散マトリクス と状態ベクトル から，フィルタゲイン計算器（13）により次式の様にフ
ィルタゲインを計算する 次に減算器（12）で入力Ｙ（ｎ）とｎ−１回目までのＹ
（ｎ）推定値 との差を求め，乗算器２（14）でフィルタゲインを掛け
合わせ係数ベクトルの修正値を算出する。そして最後に
加算器（15）で前回までの係数ベクトルの推定値 を次式の様に修正する。
ィルタゲインを計算する 次に減算器（12）で入力Ｙ（ｎ）とｎ−１回目までのＹ
（ｎ）推定値 との差を求め，乗算器２（14）でフィルタゲインを掛け
合わせ係数ベクトルの修正値を算出する。そして最後に
加算器（15）で前回までの係数ベクトルの推定値 を次式の様に修正する。
つまりこれらは，次式をくり返し演算し， を正確に推定しょうとしている。
〔発明が解決しようとする課題〕 従来の適応パラメータ推定計算装置は以上の様に構成さ
れており， の値は正確に推定することができるが， が真値に収れんするまでに時間がかかるという問題点が
あった。
れており， の値は正確に推定することができるが， が真値に収れんするまでに時間がかかるという問題点が
あった。
この発明は上記の様な課題を解消するためになされたも
ので，真値に速く収れんする適応パラメータ推定計算装
置を得ることを目的とする。
ので，真値に速く収れんする適応パラメータ推定計算装
置を得ることを目的とする。
この発明に係る適応パラメータ推定計算装置はその誤差
共分散マトリクスに計算初期１よりも大きな値を掛け，
フィルタのゲインを支配する誤差共分散マトリクスの固
有値を大きくして速い収れんを得，その後予じめ設定し
たタイミングによりより小さな係数値に順次切り換えて
掛け合せ，誤差共分散マトリクスの固有値を小さくし，
収れん値の誤差を小さくしたものである。
共分散マトリクスに計算初期１よりも大きな値を掛け，
フィルタのゲインを支配する誤差共分散マトリクスの固
有値を大きくして速い収れんを得，その後予じめ設定し
たタイミングによりより小さな係数値に順次切り換えて
掛け合せ，誤差共分散マトリクスの固有値を小さくし，
収れん値の誤差を小さくしたものである。
すなわち、請求項１の発明は、制御対象への入力Ｕ
（ｎ）に対するＹ（ｎ）を１サンプル遅延する第１の遅
延回路と， 上記第１の遅延回路の出力Ｙ（ｎ−１）と上記入力Ｕ
（ｎ）とを入力して状態ベクトル を得る状態ベクトル計算器と， 上記状態ベクトル計算器で得られた状態ベクトル を１サンプル遅延する第２の遅延回路と， 誤差共分散マトリクス計算器から出力された誤差共分散
マトリクスを１サンプル遅延する第３の遅延回路と， 上記第３の遅延回路の出力の誤差共分散マトリクス と上記第２の遅延回路の出力の状態ベクトル とを入力して誤差共分散マトリクス に更新する上記誤差共分散マトリクス計算器と， 上記誤差共分散マトリクス と状態ベクトル とを用いてフィルタゲインを計算するフィルタゲイン計
算器と， 加算器から出力された制御対象のパラメータ推定量であ
る係数ベクトル を１サンプル遅延する第４の遅延回路と， 上記状態ベクトル と上記第４の遅延回路の出力 とを乗算する第１の乗算器と， 上記入力Ｙ（ｎ）と上記第１の乗算器の出力との差を求
める減算器と， 上記フィルタゲイン計算器で得られたフィルタゲインと
上記減算器の出力とを乗算する第２の乗算器と， 上記第２の乗算器の出力と上記第４の遅延回路の出力と
を加算し，前回までの係数ベクトル を修正して係数ベクトル を出力する上記加算器とを備えた適応パラメータ推定計
算装置において， フィルタの収れんを早くするための第１の係数を発生す
る第１の係数発生器と， フィルタの収れん値の誤差を小さくするための第２の係
数を発生する第２の係数発生器と， 上記第1,第２の係数発生器のうちの１つを選択する選択
手段と， 上記第1,第２の係数発生器の選択タイミングを予め設定
するタイミング設定手段と， 上記第1,第２の係数発生器と上記誤差共分散マトリクス
計算器との間に設けられ，上記誤差共分散マトリクスに
上記選択手段により選択された第１あるいは第２の係数
を乗算し，その乗算結果を上記第３の遅延回路及び上記
フィルタゲイン計算器に与える第３の乗算器とを具備す
るものである。
（ｎ）に対するＹ（ｎ）を１サンプル遅延する第１の遅
延回路と， 上記第１の遅延回路の出力Ｙ（ｎ−１）と上記入力Ｕ
（ｎ）とを入力して状態ベクトル を得る状態ベクトル計算器と， 上記状態ベクトル計算器で得られた状態ベクトル を１サンプル遅延する第２の遅延回路と， 誤差共分散マトリクス計算器から出力された誤差共分散
マトリクスを１サンプル遅延する第３の遅延回路と， 上記第３の遅延回路の出力の誤差共分散マトリクス と上記第２の遅延回路の出力の状態ベクトル とを入力して誤差共分散マトリクス に更新する上記誤差共分散マトリクス計算器と， 上記誤差共分散マトリクス と状態ベクトル とを用いてフィルタゲインを計算するフィルタゲイン計
算器と， 加算器から出力された制御対象のパラメータ推定量であ
る係数ベクトル を１サンプル遅延する第４の遅延回路と， 上記状態ベクトル と上記第４の遅延回路の出力 とを乗算する第１の乗算器と， 上記入力Ｙ（ｎ）と上記第１の乗算器の出力との差を求
める減算器と， 上記フィルタゲイン計算器で得られたフィルタゲインと
上記減算器の出力とを乗算する第２の乗算器と， 上記第２の乗算器の出力と上記第４の遅延回路の出力と
を加算し，前回までの係数ベクトル を修正して係数ベクトル を出力する上記加算器とを備えた適応パラメータ推定計
算装置において， フィルタの収れんを早くするための第１の係数を発生す
る第１の係数発生器と， フィルタの収れん値の誤差を小さくするための第２の係
数を発生する第２の係数発生器と， 上記第1,第２の係数発生器のうちの１つを選択する選択
手段と， 上記第1,第２の係数発生器の選択タイミングを予め設定
するタイミング設定手段と， 上記第1,第２の係数発生器と上記誤差共分散マトリクス
計算器との間に設けられ，上記誤差共分散マトリクスに
上記選択手段により選択された第１あるいは第２の係数
を乗算し，その乗算結果を上記第３の遅延回路及び上記
フィルタゲイン計算器に与える第３の乗算器とを具備す
るものである。
そして、当初は上記タイミング設定手段により上記第１
の係数を前記選択手段で選択させ、上記タイミング設定
手段で設定された時間後に上記タイミング設定手段によ
り上記第２の係数を上記選択手段で選択させるようにし
ている。
の係数を前記選択手段で選択させ、上記タイミング設定
手段で設定された時間後に上記タイミング設定手段によ
り上記第２の係数を上記選択手段で選択させるようにし
ている。
また、請求項２の発明は、制御対象への入力Ｕ（ｎ）に
対するＹ（ｎ）を１サンプル遅延する第１の遅延回路
と， 上記第１の遅延回路の出力Ｙ（ｎ−１）と上記入力Ｕ
（ｎ）とを入力して状態ベクトル を得る状態ベクトル計算器と， 上記状態ベクトル計算器で得られた状態ベクトル を１サンプル遅延する第２の遅延回路と， 誤差共分散マトリクス計算器から出力された誤差共分散
マトリクスを１サンプル遅延する第３の遅延回路と， 上記第３の遅延回路の出力の誤差共分散マトリクス と上記第２の遅延回路の出力の状態ベクトル とを入力して誤差共分散マトリクス に更新する上記誤差共分散マトリクス計算器と， 上記誤差共分散マトリクス と状態ベクトル とを用いてフィルタゲインを計算するフィルタゲイン計
算器と， 加算器から出力された制御対象のパラメータ推定量であ
る係数ベクトル を１サンプル遅延する第４の遅延回路と， 上記状態ベクトル と上記第４の遅延回路の出力 とを乗算する第１の乗算器と， 上記入力Ｙ（ｎ）と上記第１の乗算器の出力との差を求
める減算器と， 上記フィルタゲイン計算器で得られたフィルタゲインと
上記減算器の出力とを乗算する第２の乗算器と， 上記第２の乗算器の出力と上記第４の遅延回路の出力と
を加算し，前回までの係数ベクトル を修正して係数ベクトル を出力する上記加算器とを備えた適応パラメータ推定計
算装置において， フィルタの収れんを早くするための第１の係数を上記フ
ィルタゲイン計算器のパラメータとして発生する第１の
係数発生器と， フィルタの収れん値の誤差を小さくするための第２の係
数を上記フィルタゲイン計算器のパラメータとして発生
する第２の係数発生器と， 上記第1,第２の係数発生器のうちの１つを選択してその
係数を上記フィルタゲイン計算器へ出力するための選択
手段と， 上記第1,第２の係数発生器の選択タイミングを予め設定
するタイミング設定手段とを具備するものである。
対するＹ（ｎ）を１サンプル遅延する第１の遅延回路
と， 上記第１の遅延回路の出力Ｙ（ｎ−１）と上記入力Ｕ
（ｎ）とを入力して状態ベクトル を得る状態ベクトル計算器と， 上記状態ベクトル計算器で得られた状態ベクトル を１サンプル遅延する第２の遅延回路と， 誤差共分散マトリクス計算器から出力された誤差共分散
マトリクスを１サンプル遅延する第３の遅延回路と， 上記第３の遅延回路の出力の誤差共分散マトリクス と上記第２の遅延回路の出力の状態ベクトル とを入力して誤差共分散マトリクス に更新する上記誤差共分散マトリクス計算器と， 上記誤差共分散マトリクス と状態ベクトル とを用いてフィルタゲインを計算するフィルタゲイン計
算器と， 加算器から出力された制御対象のパラメータ推定量であ
る係数ベクトル を１サンプル遅延する第４の遅延回路と， 上記状態ベクトル と上記第４の遅延回路の出力 とを乗算する第１の乗算器と， 上記入力Ｙ（ｎ）と上記第１の乗算器の出力との差を求
める減算器と， 上記フィルタゲイン計算器で得られたフィルタゲインと
上記減算器の出力とを乗算する第２の乗算器と， 上記第２の乗算器の出力と上記第４の遅延回路の出力と
を加算し，前回までの係数ベクトル を修正して係数ベクトル を出力する上記加算器とを備えた適応パラメータ推定計
算装置において， フィルタの収れんを早くするための第１の係数を上記フ
ィルタゲイン計算器のパラメータとして発生する第１の
係数発生器と， フィルタの収れん値の誤差を小さくするための第２の係
数を上記フィルタゲイン計算器のパラメータとして発生
する第２の係数発生器と， 上記第1,第２の係数発生器のうちの１つを選択してその
係数を上記フィルタゲイン計算器へ出力するための選択
手段と， 上記第1,第２の係数発生器の選択タイミングを予め設定
するタイミング設定手段とを具備するものである。
そして、当初は上記タイミング設定手段により上記第１
の係数を前記選択手段で選択させ、上記タイミング設定
手段で設定された時間後に上記タイミング設定手段によ
り上記第２の係数を上記選択手段で選択させるようにし
ている。
の係数を前記選択手段で選択させ、上記タイミング設定
手段で設定された時間後に上記タイミング設定手段によ
り上記第２の係数を上記選択手段で選択させるようにし
ている。
この発明における適応パラメータ推定計算装置は，フィ
ルタのゲインを支配する誤差共分散マトリクスに計算初
期１よりも大きな値を掛け速い収れんを得，その後予じ
め設定したタイミングにより，より小さな係数値に順次
切り換えて掛け合わせ，収れん誤差も小さくする。
ルタのゲインを支配する誤差共分散マトリクスに計算初
期１よりも大きな値を掛け速い収れんを得，その後予じ
め設定したタイミングにより，より小さな係数値に順次
切り換えて掛け合わせ，収れん誤差も小さくする。
以下，この発明の一実施例を図について説明する。第１
図において，（５）は第１の係数発生器1,（６）は第２
の係数発生器2,（７）は係数発生器１（５）と係数発生
器２（６）とを切り換えるスイッチ，（８）はスイッチ
（７）の切り換えのタイミングを設定するタイマー，
（９）は誤差分散マトリクス計算器の出力マトリクス の各要素にスイッチ（７）で選択された係数を掛け合わ
せる第３の乗算器３であるその他は，従来技術の実施例
の第３図と同一あるいは相当部分である。
図において，（５）は第１の係数発生器1,（６）は第２
の係数発生器2,（７）は係数発生器１（５）と係数発生
器２（６）とを切り換えるスイッチ，（８）はスイッチ
（７）の切り換えのタイミングを設定するタイマー，
（９）は誤差分散マトリクス計算器の出力マトリクス の各要素にスイッチ（７）で選択された係数を掛け合わ
せる第３の乗算器３であるその他は，従来技術の実施例
の第３図と同一あるいは相当部分である。
次に動作について説明する。制御対象の出力Ｙ（ｎ）は
遅延回路１（１）を通り，また制御対象の入力Ｕ（ｎ）
は直接状態ベクトル計算器（２）に入力される。ここで
は順次記憶あるいはシフトされ，下記の様な状態ベクト
ル が形成される。
遅延回路１（１）を通り，また制御対象の入力Ｕ（ｎ）
は直接状態ベクトル計算器（２）に入力される。ここで
は順次記憶あるいはシフトされ，下記の様な状態ベクト
ル が形成される。
次に遅延回路２（３）を通し,1サンプル分遅れた を得る。このあと誤差共分散マトリクス計算器（４）で
（１）式と同様な演算を行い，誤差共分散マトリクス に更新する。
（１）式と同様な演算を行い，誤差共分散マトリクス に更新する。
ここまでは従来の適応パラメータ推定計算器と同様であ
る。しかし，このままでは収れんの速いパラメータ推定
は行えない。そこでこの発明に係る適応パラメータ推定
計算器では，次に示す様な一種のブースト補償を付し，
収れんが速く，推定精度の良い適応パラメータ推定器を
得ている。
る。しかし，このままでは収れんの速いパラメータ推定
は行えない。そこでこの発明に係る適応パラメータ推定
計算器では，次に示す様な一種のブースト補償を付し，
収れんが速く，推定精度の良い適応パラメータ推定器を
得ている。
すなわち誤差共分散マトリクス は本フイルタのゲインを支配しており， の固有値を大きな値に設定することにより速い収れんが
得られる。ところがそのまま の固有値を増大させると，ノイズに対してぜい弱になり
また収れん値の精度もよくない。そこで推定結果を得る
時点では の固有値を充分小さくしておく必要がある。そこで推定
初期には に大きな係数を掛け合せ，一時的に大きな固有値をとる
様にし，その後 に小さな係数を掛け合せ，推定結果を得る時点までに
は， の固有値を小さくしておけばよい。また に掛け合わせる係数値を切り換えるタイミングについて
は，本適応パラメータ推定器の収れん特性が推定すべき
パラメータ値にはほとんど依存せず,Y（ｎ）とＵ（ｎ）
のノイズ成分に依存するので，あらかじめＹ（ｎ）とＵ
（ｎ）のノイズ成分を観測し，シミュレーション等によ
り，そのタイミングを決定しておけばよい。
得られる。ところがそのまま の固有値を増大させると，ノイズに対してぜい弱になり
また収れん値の精度もよくない。そこで推定結果を得る
時点では の固有値を充分小さくしておく必要がある。そこで推定
初期には に大きな係数を掛け合せ，一時的に大きな固有値をとる
様にし，その後 に小さな係数を掛け合せ，推定結果を得る時点までに
は， の固有値を小さくしておけばよい。また に掛け合わせる係数値を切り換えるタイミングについて
は，本適応パラメータ推定器の収れん特性が推定すべき
パラメータ値にはほとんど依存せず,Y（ｎ）とＵ（ｎ）
のノイズ成分に依存するので，あらかじめＹ（ｎ）とＵ
（ｎ）のノイズ成分を観測し，シミュレーション等によ
り，そのタイミングを決定しておけばよい。
そこでこの発明に係る適応パラメータ推定計算装置で
は，あらかじめ時間設定したタイマー（８）で切り換わ
るスイッチ（７）を通して，係数発生器１（５）の発生
する第１の係数を の各々の要素に掛け合せる。一般にこの係数は１よりも
大きな値とするがその最適値は事前のシミュレーション
等で決定しておけばよい。次にあらかじめ設定したタイ
マー（８）により，スイッチ（７）を他方に切り換え，
係数発生器１（５）よりも小さな値を発生する係数発生
器，例えば係数発生器２（６）に順次切り換えていき， に掛け合わせる。
は，あらかじめ時間設定したタイマー（８）で切り換わ
るスイッチ（７）を通して，係数発生器１（５）の発生
する第１の係数を の各々の要素に掛け合せる。一般にこの係数は１よりも
大きな値とするがその最適値は事前のシミュレーション
等で決定しておけばよい。次にあらかじめ設定したタイ
マー（８）により，スイッチ（７）を他方に切り換え，
係数発生器１（５）よりも小さな値を発生する係数発生
器，例えば係数発生器２（６）に順次切り換えていき， に掛け合わせる。
こうした一種のブースト補償をほどこすことにより，収
れんが速くかつ収れん精度の良い適応パラメータ推定計
算器が得られる訳である。
れんが速くかつ収れん精度の良い適応パラメータ推定計
算器が得られる訳である。
以下，この係数倍された とし，フィルタゲイン計算器（13）により，次式の様に
表わされるフィルタゲインを計算する。
表わされるフィルタゲインを計算する。
次に減算器（12）で入力Ｙ（ｎ−１）とｎ−１回目まで
のＹ（ｎ）の推定値 との差を求め，乗算器２（14）でフィルタゲインを掛け
合わせ係数ベクトルの修正値を算出する。そして最後に
加算器（15）で前回までの係数ベクトルの推定値 を次式の様に修正する。
のＹ（ｎ）の推定値 との差を求め，乗算器２（14）でフィルタゲインを掛け
合わせ係数ベクトルの修正値を算出する。そして最後に
加算器（15）で前回までの係数ベクトルの推定値 を次式の様に修正する。
以上の演算をくり返し， を正確に推定するのである。
なお，本説明においては計算過程を１つ１つの計算器に
分けているが，その複数個を１つの計算器に統合しても
同様の効果が得られる。
分けているが，その複数個を１つの計算器に統合しても
同様の効果が得られる。
なお，上記実施例では直接誤差共分散マトリクスに係数
を掛け合わせて，その固有値を操作する方法を示したが
第２図の他の実施例に示す様に，フィルタゲイン計算器
（13）のパラメータαを次の様に切り換えてもよい ここで，αの値はＯ＜α＜１に設定することにより， の各要素に１よりも大きな値を掛け合せたことに相当
し，またα１に設定することにより， の各要素に１よりも小さな値を掛け合わせたことに相当
する。
を掛け合わせて，その固有値を操作する方法を示したが
第２図の他の実施例に示す様に，フィルタゲイン計算器
（13）のパラメータαを次の様に切り換えてもよい ここで，αの値はＯ＜α＜１に設定することにより， の各要素に１よりも大きな値を掛け合せたことに相当
し，またα１に設定することにより， の各要素に１よりも小さな値を掛け合わせたことに相当
する。
すなわちパラメータαの値はＯ＜α＜１の値に設定すれ
ば は速く収れんするので第１の係数発生器（５）の第１の
係数をその様に設定し，スイッチ（７）を第１の係数発
生器（５）側にすることによりフィルタゲイン計算器
（13）は計算を開始する しかし，αの値がそのままだと の収れん値の精度に問題が生じるので，あらかじめ時間
設定したタイマー（８）により，スイッチ（７）を第２
の係数発生器（８）に切り換える。第２の係数発生器
（６）は第２の係数であるαの値としてα１とすれば
フィルタゲインは下がるので， の推定誤差は小さくできる。
ば は速く収れんするので第１の係数発生器（５）の第１の
係数をその様に設定し，スイッチ（７）を第１の係数発
生器（５）側にすることによりフィルタゲイン計算器
（13）は計算を開始する しかし，αの値がそのままだと の収れん値の精度に問題が生じるので，あらかじめ時間
設定したタイマー（８）により，スイッチ（７）を第２
の係数発生器（８）に切り換える。第２の係数発生器
（６）は第２の係数であるαの値としてα１とすれば
フィルタゲインは下がるので， の推定誤差は小さくできる。
第２図の他の実施例におけるその他の構成は前述した第
１図の実施例と同じである。
１図の実施例と同じである。
以上の様に，この発明によれば,RLS（Recursive Least
Square:漸化的最小２乗）アルゴリズムを用いた適応パ
ラメータ推定計算装置のフィルタゲインを支配する誤差
共分散マトリクスに，計算初期に１よりも大きな値を掛
け合わせ速い収れんを得られる様にし，その後順次小さ
な係数に切り換え掛け合わせることにより誤差共分散マ
トリクスの固有値を小さくし収れん値を誤差を小さくで
きるので収れん値の精度の高い適応パラメータ推定計算
器が得られる効果がある。
Square:漸化的最小２乗）アルゴリズムを用いた適応パ
ラメータ推定計算装置のフィルタゲインを支配する誤差
共分散マトリクスに，計算初期に１よりも大きな値を掛
け合わせ速い収れんを得られる様にし，その後順次小さ
な係数に切り換え掛け合わせることにより誤差共分散マ
トリクスの固有値を小さくし収れん値を誤差を小さくで
きるので収れん値の精度の高い適応パラメータ推定計算
器が得られる効果がある。
第１図はこの発明の一実施例による適応パラメータ推定
計算装置を示す図。第２図はこの発明の他の実施例を示
す図。第３図は従来の適応パラメータ推定計算装置を示
す図である。 図において，（１）は第１の遅延回路1,（２）は状態ベ
クトル計算器，（３）は第２の遅延回路2,（４）は誤差
共分散マトリクス計算器，（５）は第１の係数発生器1,
（６）は第２の係数発生器2,（７）はスイッチ，（８）
はタイマー，（９）は第３の乗算器3,（10）は第３の遅
延回路3,（11）は第１の乗算器1,（12）は減算器，（1
3）はフィルタゲイン計算器，（14）は第２の乗算器2,
（15）は加算器，（16）は第４の遅延回路４である。 なお，図中，同一符号は同一，又は相当部分を示す。
計算装置を示す図。第２図はこの発明の他の実施例を示
す図。第３図は従来の適応パラメータ推定計算装置を示
す図である。 図において，（１）は第１の遅延回路1,（２）は状態ベ
クトル計算器，（３）は第２の遅延回路2,（４）は誤差
共分散マトリクス計算器，（５）は第１の係数発生器1,
（６）は第２の係数発生器2,（７）はスイッチ，（８）
はタイマー，（９）は第３の乗算器3,（10）は第３の遅
延回路3,（11）は第１の乗算器1,（12）は減算器，（1
3）はフィルタゲイン計算器，（14）は第２の乗算器2,
（15）は加算器，（16）は第４の遅延回路４である。 なお，図中，同一符号は同一，又は相当部分を示す。
Claims (2)
- 【請求項１】制御対象への入力Ｕ（ｎ）に対するＹ
（ｎ）を１サンプル遅延する第１の遅延回路と， 上記第１の遅延回路の出力Ｙ（ｎ−１）と上記入力Ｕ
（ｎ）とを入力して状態ベクトル を得る状態ベクトル計算器と， 上記状態ベクトル計算器で得られた状態ベクトル を１サンプル遅延する第２の遅延回路と， 誤差共分散マトリクス計算器から出力された誤差共分散
マトリクスを１サンプル遅延する第３の遅延回路と， 上記第３の遅延回路の出力の誤差共分散マトリクス と上記第２の遅延回路の出力の状態ベクトル とを入力して誤差共分散マトリクス に更新する上記誤差共分散マトリクス計算器と， 上記誤差共分散マトリクス と状態ベクトル とを用いてフィルタゲインを計算するフィルタゲイン計
算器と， 加算器から出力された制御対象のパラメータ推定量であ
る係数ベクトル を１サンプル遅延する第４の遅延回路と， 上記状態ベクトル と上記第４の遅延回路の出力 とを乗算する第１の乗算器と， 上記入力Ｙ（ｎ）と上記第１の乗算器の出力との差を求
める減算器と， 上記フィルタゲイン計算器で得られたフィルタゲインと
上記減算器の出力とを乗算する第２の乗算器と， 上記第２の乗算器の出力と上記第４の遅延回路の出力と
を加算し，前回までの係数ベクトル を修正して係数ベクトル を出力する上記加算器とを備えた適応パラメータ推定計
算装置において， フィルタの収れんを早くするための第１の係数を発生す
る第１の係数発生器と， フィルタの収れん値の誤差を小さくするための第２の係
数を発生する第２の係数発生器と， 上記第1,第２の係数発生器のうちの１つを選択する選択
手段と， 上記第1,第２の係数発生器の選択タイミングを予め設定
するタイミング設定手段と， 上記第1,第２の係数発生器と上記誤差共分散マトリクス
計算器との間に設けられ，上記誤差共分散マトリクスに
上記選択手段により選択された第１あるいは第２の係数
を乗算し，その乗算結果を上記第３の遅延回路及び上記
フィルタゲイン計算器に与える第３の乗算器とを具備
し、 当初は上記タイミング設定手段により上記第１の係数を
前記選択手段で選択させ、上記タイミング設定手段で設
定された時間後に上記タイミング設定手段により上記第
２の係数を上記選択手段で選択させることを特徴とする
適応パラメータ推定計算装置。 - 【請求項２】制御対象への入力Ｕ（ｎ）に対するＹ
（ｎ）を１サンプル遅延する第１の遅延回路と， 上記第１の遅延回路の出力Ｙ（ｎ−１）と上記入力Ｕ
（ｎ）とを入力して状態ベクトル を得る状態ベクトル計算器と， 上記状態ベクトル計算器で得られた状態ベクトル を１サンプル遅延する第２の遅延回路と， 誤差共分散マトリクス計算器から出力された誤差共分散
マトリクスを１サンプル遅延する第３の遅延回路と， 上記第３の遅延回路の出力の誤差共分散マトリクス と上記第２の遅延回路の出力の状態ベクトル とを入力して誤差共分散マトリクス に更新する上記誤差共分散マトリクス計算器と， 上記誤差共分散マトリクス と状態ベクトル とを用いてフィルタゲインを計算するフィルタゲイン計
算器と， 加算器から出力された制御対象のパラメータ推定量であ
る係数ベクトル を１サンプル遅延する第４の遅延回路と， 上記状態ベクトル と上記第４の遅延回路の出力 とを乗算する第１の乗算器と， 上記入力Ｙ（ｎ）と上記第１の乗算器の出力との差を求
める減算器と， 上記フィルタゲイン計算器で得られたフィルタゲインと
上記減算器の出力とを乗算する第２の乗算器と， 上記第２の乗算器の出力と上記第４の遅延回路の出力と
を加算し，前回までの係数ベクトル を修正して係数ベクトル を出力する上記加算器とを備えた適応パラメータ推定計
算装置において， フィルタの収れんを早くするための第１の係数を上記フ
ィルタゲイン計算器のパラメータとして発生する第１の
係数発生器と， フィルタの収れん値の誤差を小さくするための第２の係
数を上記フィルタゲイン計算器のパラメータとして発生
する第２の係数発生器と， 上記第1,第２の係数発生器のうちの１つを選択してその
係数を上記フィルタゲイン計算器へ出力するための選択
手段と， 上記第1,第２の係数発生器の選択タイミングを予め設定
するタイミング設定手段とを具備し、 当初は上記タイミング設定手段により上記第１の係数を
前記選択手段で選択させ、上記タイミング設定手段で設
定された時間後に上記タイミング設定手段により上記第
２の係数を上記選択手段で選択させることを特徴とする
適応パラメータ推定計算装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63251858A JPH0716144B2 (ja) | 1988-10-07 | 1988-10-07 | 適応パラメータ推定計算装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63251858A JPH0716144B2 (ja) | 1988-10-07 | 1988-10-07 | 適応パラメータ推定計算装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02100408A JPH02100408A (ja) | 1990-04-12 |
| JPH0716144B2 true JPH0716144B2 (ja) | 1995-02-22 |
Family
ID=17228969
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63251858A Expired - Lifetime JPH0716144B2 (ja) | 1988-10-07 | 1988-10-07 | 適応パラメータ推定計算装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0716144B2 (ja) |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6225617A (ja) * | 1985-07-26 | 1987-02-03 | Kajima Corp | 地下掘削機の案内装置 |
| JPS6320908A (ja) * | 1986-07-15 | 1988-01-28 | Oki Electric Ind Co Ltd | 適応型デイジタルフイルタ |
| JPS63228817A (ja) * | 1987-03-18 | 1988-09-22 | Fujitsu Ltd | 適応デジタルフイルタ |
-
1988
- 1988-10-07 JP JP63251858A patent/JPH0716144B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02100408A (ja) | 1990-04-12 |
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Legal Events
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