@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209642,
 author = {武⼭, 尚⽣ and 三次, 仁 and Naota, Takeyama and Jin, Mitsugi},
 issue = {24},
 month = {Feb},
 note = {適応フィルタによる無線チャネル同定では，スパースモデリングを⽤いた⼿法としてこれまで Lasso, Group Lasso, SCAD に基づく適応アルゴリズムが提案されてきた．しかし，これらの適応アルゴリズムによる無線チャネル同定では，フィルタ係数のグループ性に基づく正則化とフィルタ係数の正確な推定を同時に⾏うことが出来ない問題があった．本研究では，Group SCAD に基づくフィルタの適応アルゴリズムの提案する．この適応アルゴリズムは，従来⼿法であるGroup Lasso が持つフィルタ係数を縮⼩推定する性質を，SCAD で⽤いられる⾮凸関数の正則化項を⽤いて補正することで，グループごとのスパース性に基づいたフィルタ係数の⾼精度な推定を可能にする．本報告は，提案⼿法を収束性とフィルタ係数の特定の⾯からシミュレーションにより検証した結果について述べる．, In wireless channel characterization using adaptive filters, adaptive algorithms based on Lasso, Group Lasso, and SCAD have been proposed as methods using sparse modeling. However, wireless channel characterization using these adaptive algorithms cannot simultaneously regularize the filter coefficients based on their group sparsity and accurately estimate the filter coefficients. This paper proposes an adaptive filter algorithm based on Group SCAD. This adaptive algorithm improves the conventional method based on Group Lasso by using the regularization term of the non-convex function used in SCAD, which enables highly accurate estimation of filter coefficients based on group sparsity. In this report, the proposal is evaluated in terms of converging speed and the accuracy to reconstruct the filter parameter with numerical simulation.},
 title = {スパースモデリングによる無線チャネル同定},
 year = {2021}
}