ワイヤレス×AI 次世代研究ラボは、最先端の無線通信技術と人工知能（AI）を融合し、次世代ネットワーク社会の実現を目指す研究ラボです。

【卒研希望者へのメッセージ】①熱意を持って研究テーマに取り組み、失敗にくじけない、明るい楽天的な学生を希望します。また、研究で必要になった知識やスキルを率先して学べる学生を望みます。②研究遂行においては、自主性を重んじるので、自らの頭で考え、積極的に研究に取り組むことが必要です。指示待ちの学生に不向きな研究室です。③積極的に研究に取り込む人が大学院に進学（博士前期後期）することを歓迎します。当研究室の修士学生には、国内・国際学会を複数回参加し、研究成果を積極的に対外発表しています。また、複数の学生が国内国外の学会賞を受賞した実績があります。④研究テーマへの取り組みを通して、最先端の無線およびAI技術、プログラミング能力、プレゼンテーション能力、英語能力などの社会で即戦力となれる力を身につけましょう。 

★ I am currently looking for motivated and qualified International PhD students. If interested, please feel free to contact with me.★

① Beyond 5Gにおける無線リソース最適化

5G「5th Generation（第5世代移動通信システム）」の検討が世界的に進められている 。「超高速・大容量通信」「多数同時接続」「超低遅延」の要件を実現するため、 小型基地局を多数配置されるスモールセル構成，及びミリ波を用いることによる周波数帯域幅拡大によって効率的に無線リソースを利用することが重要である。本研究では，ビッグデータと人工知能（AI）を活用し、インテリジェントなビームフォーミング方式と送信電力制御方式を検討する。

② IoTにおけるスマートな周波数活用技術

IoT（Internet of Things）の発展につれて、無線通信システムで使いやすい周波数（6GHz以下）が不足してきた。 無線通信システムにおける周波数の利用効率を向上させるため、非直交多元接続（NOMA：Non-Orthogonal Multiple Access）やコグニティブ無線技術を利用している。本研究では、深層学習や強化学習技術を活用し、無線環境を自動的に適応できるスマートな周波数活用技術を検討する。

③ 自動運転用ミリ波FMCWレーダ間干渉抑圧技術

近年、自動運転技術の研究開発が進められており、性能やコストの点で優れているミリ波FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave)レーダのセンサへの利用が期待されている。将来、ミリ波FMCWレーダを搭載した自動車が普及すると、レーダ間干渉の抑圧技術が必須となる。本研究は深層学習技術を活用し、低複雑度かつ高精度な広帯域と狭帯域干渉抑圧方式を検討する。

④ 低負荷UAV空撮画像認識技術

インフラ点検や被災者支援などを効率的に行うため、UAV（無人航空機）の空撮画像から自動的にオブジェクトを認識する手法が近年注目されている。本研究は、分割学習（Split Learning）技術を活用し、UAV計算負荷と通信オーバーヘッドを両方低減できるUAV空撮画像分散学習システムを検討する。