当研究室では、人工知能の無線技術への応用に関する研究をしています。 

【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。

• D1

  • 鈴木 雄大 

  • WANG Yuchen

• M2

  • 上杉 優介 

  • 高木 寛人

• M1

  • 杉村 春樹

  • 平田 健人

  • 宮内 陸

  • 村上 太一

• B4

  • 岡⼭ 裕人

  • 川七 崇之

  • 駒澤 和希

  • 都留 志門

  • 福島 徹太郎

2024年度【三菱電機、トヨタ自動車株式会社、サントリーホールディングス株式会社、双日株式会社】

2023年度【ドコモ・テクノロジ株式会社、NTT-ATテクノコミュニケーションズ株式会社、株式会社エルテックス、国立情報学研究所】

2022年度以前【ドコモ・テクノロジ株式会社、三菱電機、NEC、富士通株式会社、ソフトバンク、株式会社日立製作所、日立Astemo株式会社、SCSK株式会社、JR東日本、本田技研工業株式会社、京セラ株式会社、株式会社デンソー、株式会社NTTデータCCSなど】

2024

• • 藤岡　新大（M）「現実的制約条件下における深層強化学習を用いたチャネルアクセス制御」

  • 三重　郁也（M）「双方向GRUによる車載レーダ間狭帯域干渉抑圧の検討」

  • 矢口　翔太（M）「深層強化学習を用いたセカンダリユーザー送信電力制御に関する研究」

  • 篠崎　友雅（M）「双方向LSTMを用いた車載レーダ間広帯域干渉抑圧法と評価」

  • Cui Hengzhe（M）「CNNを用いた車載レーダ間干渉抑圧の検討」

  • 後藤  直弥「実データを利用したスペクトルアクセス制御法の基礎評価」

2023

• • Zhou Hang（D）「Deep Reinforcement Learning-based Multicell Analog Beamforming Approach for Small Cell MISO Network」

  • 佐々木　大輔（M）「深層強化学習を用いた低分解能アナログビームフォーミング制御手法の検討」

  • 小泉　凌斗（M）「機械学習を用いた車載レーダ間 干渉抑圧法と評価実験」

  • Sun Tingkai（M）「マルチUAVシステム用分散機械学習方法の検討」

  • 澤田　海斗（M）「アップリンクNOMAにおける深層強化学習を用いた送信電力制御に関する検討」

  • 諏訪　翔太「車載レーダにおけるBidirectional GRUを用いた広帯域干渉抑圧法の性能評価」

  • 峯本　大輔「深層強化学習を用いたオンオフビームフォーミング制御に関する研究」

2022

• • 加藤　航平（M）「アンダーレイコグニティブ無線ネットワークにおける深層強化学習を用いた送信電力制御の検討」

  • 戸田　惟月「移動ユーザにおける深層強化学習を用いたビームフォーミング制御に関する研究」

2021

• • 増渕　篤（M）「動作点推定パイロット信号を用いたTDDモバイル端末用DPDリニアライザ」

  • 寺木　悠（M）「深層強化学習を用いたスペクトルアクセス制御法」

  • 林　大晟「ZigBeeデバイスを用いたドローンベース無線センサネットワークの評価実験」

2020

• • 岸本 勇希（M）「WiFiとLTE-LAAの効率かつ公平な共存のための強化学習型チャネル/サブフレーム選択手法 」

  • Zhou Hang（M）「災害用エネルギーハーベスティング型無線ネットワークにおける深層強化学習を用いたアクセス制御方式 」

  • 遠山 直樹「市街地における地上ディジタル信号の測定実験と信号強度分類法の評価」

  • 野崎 智也「LTE/Wi-Fiネットワークにおける強化学習プログラムの改善によるチャネル選択の安定化 」

2019

• • 秋元 実菜（M）「機械学習を用いた無線環境マッピング 」

  • 王 帝権（M）「プラトーンにおける衝突確率低減のための車車間通信方式の検討」

2018

• • 有安 展洋（M）「プラトーンの安全性向上のための適応ビーコン送信周期制御法」

  • 張替　雅弥「一次利用者の利用パターンに基づく強化学習による チャネル選択法の特性評価」

2017

• • 小俣 瑛椰「プラトーンにおける 送信電力制御の基礎検討」