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Journal Papers

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Accepted (20, 1st: 8)

[J20] Y. Koda, R. Okura, and H. Harada, “Toward 3GPP sidelink-based millimeter wave wireless personal area network for out-of-coverage scenarios,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 11, no. 21, pp. 34592–34616, Nov. 2024.

[J19] Y. Koda, R. Ouyang, N. Ohmi, and H. Harada, “Survey, taxonomy, and unification of standard mmWave channel models for WPAN, WLAN, and cellular systems in 6G,” IEEE Communications Standards Magazine, vol. 8, no. 3, pp. 44–52, Sep. 2024.

(Ranked-in the 4th popular documents for IEEE COMSTD in Sep. 2024 and 3rd in Oct. 2024!) .

[J18] Y. Koda, R. Ouyang, and H. Harada, “End-to-end channel modeling and generation software based on statistical mmWave channel model,” IEEE Open Journal of Antennas and Propagation, vol. 4, pp. 824–839, Jul. 2023.

[J17] Y. Koda, R. Ouyang, N. Ohmi, and H. Harada, “3GPP-compatible channel generation framework for FR2-2 indoor short-range communication,” IEEE Open Journal of Antennas and Propagation, vol. 4, pp. 278–293, Mar. 2023.

(One of the popular articles in Apr. and May 2023)

[J16] S. Itahara, T. Nishio, Y. Koda, M. Morikura, and K. Yamamoto, “Distillation-based semi-supervised federated learning for communication-efficient collaborative training with non-IID private data,” IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 22, no. , pp. 191– 205, Jan. 2023.

(Top-10% article: One of the popular documents in IEEE TMC from Jan. 2023 to Oct. 2024. Has been ranked 3rd at maximum).

[J15] Y. Kihira, Y. Koda, and K. Yamamoto, “Adversarial reinforcement learning-based coordinated robust spatial reuse in broadcast-overlaid WLANs,” IEICE Transactions on Communications, vol. E106.B, no. 2, pp. 203–212, Jan. 2023.

[J14] K. Yamashita, S. Kamiya, K. Yamamoto, Y. Koda, T. Nishio, and M. Morikura, “Penalized and decentralized contextual bandit learning for WLAN channel allocation with contention-driven feature extraction,” IEICE Transactions on Communications, vol. E105-B, no.10, Oct. 2022. 

[J13] S. Itahara, S. Kondo, K. Yamashita, K. Yamamoto, T. Nishio, and Y. Koda, "Beamforming feedback-based model-driven angle of departure estimation toward legacy support in WiFi sensing: An experimental study," IEEE Access, vol. 10, pp. 59737-59747, Jun. 2022.

[J12] T. Kanda, Y. Koda, K. Yamamoto, and T. Nishio, "ACK-less rate adaptation using distributional reinforcement learning for reliable IEEE 802.11bc broadcast WLANs," IEEE Access, vol. 10, pp. 58858-58868, Jun. 2022.

[J11]  Y. Kihira, K. Yamamoto, A. Taya, T. Nishio, Y. Koda, and Y. Kazuto, “Interference-free AP identification and shared information reduction for tabular Q-learning-based WLAN coordinated spatial reuse,” IEICE Communications Express, vol. 11, no. 7, pp. 392-397, Apr. 2022.

[J10] S. Kondo, S. Itahara, K. Yamashita, K. Yamamoto, Y. Koda, T. Nishio, and A. Taya, "Bi-directional beamforming feedback-based firmware-agnostic WiFi sensing," IEEE Access, vol. 10, pp. 36924-36934, Apr. 2022.

[J9] M. Shinzaki, Y. Koda (corresponding author), K. Yamamoto, T. Nishio, M. Morikura, Y. Shirato, U. Daisei, and N. Kita, “Zero-shot adaptation for mmWave beam-tracking on overhead messenger wires through robust adversarial reinforcement learning,” IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, vol. 1, no. 8, pp. 232-245, Mar. 2022. 

[J8] S. Itahara, T. Nishio, Y. Koda, and K. Yamamoto, "Communication-oriented model fine-tuning for packet-loss resilient distributed inference under highly lossy IoT networks," IEEE Access, vol. 10, pp. 14969-14979, Feb. 2022.

[J7] Y. Koda, M. Shinzaki, K. Yamamoto, T. Nishio, M. Morikura, Y. Shirato, U. Daisei, and N. Kita, “Millimeter wave communications on overhead messenger wire: Deep reinforcement learning-based predictive beam tracking,” IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, vol. 7, no. 4, pp. 1216-1232, Dec. 2021. 

(One of popular documents in IEEE TCCN in Dec. 2021) .

[J6] T. Nishio, Y. Koda, J. Park, M. Bennis, and K. Doppler, “When wireless communications meet computer vision in beyond 5G,” IEEE Communications Standards Magazine, vol. 5, no. 2, pp. 76-83, Jun. 2021.  

(One of popular documents in IEEE CSM in Jul., Aug., Sep., Oct., Nov., Dec. 2021, and Jan.– Apr., Jul.–Dec. 2022, May, Jul., Nov., and Dec. 2023, Jan., Feb., Mar., Jul., Aug., and Sep. 2024)

[J5] Y. Fu, K. Yamamoto, Y. Koda, T. Nishio, M. Morikura, C. Huang, Y. Shirato, and N. Kita, “Stochastic geometry analysis of wireless backhaul networks with beamforming in roadside environments,” IEICE Transactions on Communications, vol. E104-B, no. 1, pp. 118-127, Jan. 2021. 

[J4] Y. Koda, J. Park, M. Bennis, K. Yamamoto, T. Nishio, M. Morikura, and K. Nakashima, “Communication-efficient multimodal split learning for mmWave received power prediction,” IEEE Communications Letters, vol. 24, no. 6, pp. 1284-1288, Jun. 2020.

[J3] Y. Koda, K. Nakashima, K. Yamamoto, T. Nishio and M. Morikura, “Handover management for mmWave networks with proactive performance prediction using camera images and deep reinforcement learning,” IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, vol. 6, no. 2, pp. 802-816, Jun. 2020,

 (One of popular documents in IEEE TCCN in Jun., Jul., Aug., Sep., Oct., and Nov. in 2020; Feb., Apr., May, and Oct, in 2021, Jun. and Jul. in 2023)

[J2] T. Nishio, H. Okamoto, K. Nakashima, Y. Koda, K. Yamamoto, M. Morikura, Y. Asai, and R. Miyatake, “Proactive received power prediction using machine learning and depth images for mmWave networks,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 37, no. 11, pp. 2413-2427, Nov. 2019.  

(One of popular documents in IEEE JSAC in Nov. 2019.)

[J1] Y. Koda, K. Yamamoto, T. Nishio and M. Morikura, “Measurement method of temporal attenuation by human body in off-the-thelf 60GHz WLAN with HMM-based transmission state estimation,” Wireless Communications and Mobile Computing, vol. 2018, atricle ID 7846936, pp. 1-9, Apr. 2018, doi:10.1155/2018/7846936. 


Conference Papers

Submitted: 1, 

Accepted (25, 1st: 11)

[C25] T. Nakaue, D. Kawamatsu, Y. Koda, and H. Harada, “Routing method for 5G NR-based V2X single-Hop communication using SNR and communication failure-based metrics”, accepted at IEEE CSCN 2024.

[C24] Y. Koda, M. Hashimoto, H. Endo, N. Ohmi, and H. Harada, “3D double-directional 105 GHz channel sounder for ultra-wideband low sub-THz propagation measurement,” accepted at IEEE CCNC 2025 poster. Preprint available: 10.36227/techrxiv.172557000.01925757/v1

[C23] M. Hashimoto, H. Endo, Y. Koda, N. Ohmi, and H. Harada, “Double-directional 105 GHz multipath propagation measurement in lecture hall environment,”  accepted at IEEE CCNC 2025. Preprint available: 10.36227/techrxiv.172296941.10333511/v1

[C22] R. Okura, Y. Koda, and H. Harada, “Performance evaluation of low sub-THz 5G NR sidelink for ultra-wideband short-range communication,”  in Proc. IEEE VTC2024-fall, Washington DC, USA, Oct. 2024, pp. 1–5. 

Preprint available: 10.36227/techrxiv.171623894.47843310/v1

[C21] M. Maeda, Y. Koda, N. Ohmi, and H. Harada, “105 GHz indoor omnidirectional power delay profile measurement in personal office desktop environment,” in Proc. IEEE VTC2024-fall, Washington DC, USA, Oct. 2024, pp. 1–5.

[C20] Y. Koda, N. Ohmi, H. Endo, and H. Harada, “Comprehensive 3GPP-compatible channel model for FR2-2 short-range communications for various indoor environments,” in Proc. IEEE PIMRC 2024, Valencia, Spain, Sep. 2024, pp. 1–7. 

Preprint avialable: 10.36227/techrxiv.171208149.95631473/v1

[C19] M. Hashimoto, Y. Koda, and H. Harada, “Improved time cluster stochastic channel model for mmWave indoor short-range communications,” in Proc. IEEE PIMRC 2024, Valencia, Spain, Sep. 2024, pp. 1–7.

[C18] Y. Koda, N. Ohmi, H. Endo, and H. Harada, “95 GHz sub-THz multi-path propagation measurement for indoor conference room desktop,” in Proc. IEEE WCNC 2024, Dubai, UAE, Apr. 2024, pp. 1–6.

[C17] Y. Koda, N. Ohmi, H. Endo, and H. Harada, “105 GHz multipath propagation measurements and path loss model for sub-THz indoor short-range communications,” in Proc. IEEE VTC2023-Fall, Hong Kong, Oct. 2023, pp. 1–6.

[C16] H. Endo, Y. Koda, and H. Harada, “A time-alignment algorithm of multiple power delay profiles measured by antenna rotations towards flexible mmWave channel measurements,” in Proc. IEEE VTC2023-spring recent results, Florence, Italy, Jun. 2023, pp. 1–5.

[C15] H. Harada, S. Mori, N. Ohmi, Y. Koda, and K. Mizutani, “Design of 3GPP-based millimeter-wave band wireless virtual community network,” in Proc. IEEE VTC2023-Spring recent results, Florence, Italy, Jun. 2023, pp. 1–5. (paper)

[C14] H. Shimomura, Y. Koda, K. Yamamoto, T. Nishio, and A. Taya, “Vision-aided frame-capture-based CSI recomposition for WiFi sensing: A multimodal approach,” in Proc. IEEE CCNC 2023, Las Vegas, NV, USA, Jan. 2023., pp. 913–914.

[C13] T. Kanda, Y. Koda, K. Yamamoto, and T. Nishio, “ACK-less rate adaptation for IEEE 802.11bc enhanced broadcast services using sim-to-real deep reinforcement learning,” in Proc. IEEE CCNC 2022, held online, Jan. 2022. 

[C12] R. Hanahara, K. Yamashita, S. Itahara, Y. Koda, A. Taya, T. Nishio, and K. Yamamoto, “Frame-capture-based CSI recomposition pertaining to firmware-agnostic WiFi sensing,” in Proc. IEEE CCNC 2022, held online, Jan. 2022. 

[C11] Y. Koda, J. Park, M. Bennis, P. Vepakomma, and R. Raskar, “AirMixML: Over-the-air data mixup for inherently privacy-preserving edge machine learning,” in Proc. IEEE GLOBECOM 2021, Spain, Madrid, Dec. 2021, pp.1-6. 

[C10] Y. Koda, K. Yamamoto, T. Nishio, and M. Morikura, “Differentially private airComp federated learning with power adaptation harnessing receiver noise,” in Proc. IEEE GLOBECOM 2020, Taipei, Taiwan, Dec. 2020, pp.1-6. 

[C9] M. Shinzaki, Y. Koda, K. Yamamoto, T. Nishio, M. Morikura, C. H. Huang, Y. Shirato, and N. Kita, “Deep reinforcement learning-based beam tracking from mmWave antennas installed on overhead messenger wires,” in Proc. IEEE VTC2020-fall, Victoria, Canada, Oct. 2020, pp. 1-5. 

[C8] Y. Kihira, Y. Koda, K. Yamamoto, T. Nishio, and M. Morikura, “Adversarial reinforcement learning-based robust access point coordination against uncoordinated interference,” in Proc. IEEE VTC2020-fall, Victoria, Canada, Oct. 2020, pp. 1-5. 

[C7] Y. Koda, K. Nakashima, K. Yamamoto, T. Nishio, and M. Morikura, “Cooperative sensing in deep RL-based image-to-decision proactive handover for mmWave networks,” in Proc. IEEE CCNC 2020, Las Vegas, USA, Jan. 2020. 

[C6] M. Shinzaki, Y. Koda, K. Yamamoto, T. Nishio, and M. Morikura, “Reducing transmission delay in EDCA using policy gradient reinforcement learning,” in Proc. IEEE CCNC 2020, Las Vegas, USA, Jan. 2020. 

[C5] Y. Koda, J. Park, M. Bennis, K. Yamamoto, T. Nishio, and M. Morikura, “One pixel image and RF signal based split learning for mmWave received power prediction,” in Proc. ACM CoNEXT2019 poster, Orlando, FL, USA, Dec. 2019. 

[C4] K. Nakashima, Y. Koda, K. Yamamoto, H. Okamoto, T. Nishio, and M. Morikura, Y. Asai and R. Miyatake, “Impact of input data size on received power prediction using depth images for mmWave communications,” in Proc. IEEE VTC2018-Fall, Chicago, USA, Aug. 2018. 

[C3] Y. Koda, K. Yamamoto, T. Nishio, and M. Morikura, “Reinforcement learning based predictive handover for pedestrian-aware mmWave networks,” in Proc. IEEE INFOCOM Workshops, Waikiki, USA, Apr. 2018. 

 (One of the popular documents in IEEE INFOCOM Wksps in Aug. 2019,  Feb. and Mar. 2020.)

[C2] Y. Koda, K. Yamamoto, T. Nishio, and M. Morikura, “Time series measurement of IEEE 802.11ad signal power involving human blockage with HMM-based state estimation,” in Proc. IEEE VTC2017-Fall, Toronto, Canada, Sep. 2017. 

[C1] Y. Koda, Y. Oguma, T. Nishio, K. Yamamoto, and M. Morikura, “Statistical prediction of human blockage for camera-assisted mmWave communications,” in Proc. IEEE APWCS 2016, Tokyo, Japan, Aug. 2016.

Standardization Contributions

3GPP (Contributions as Kyoto Univerisity, not personally authorized)

[S3] "Release-19 NR Sidelink Relay Enhancements for Public Safety," RAN 102, RP-232896, Edinburgh, Scotland, Dec. 2023. (link)

[S2] "Views on Additional RAN1-led Topics: Study Proposal of Sidelink Evolution above 30 GHz for Internet of Everything," RAN 102, RP-233177, Edinburgh, Scotland, Dec. 2023. (link)

[S1] "Discussion on U2U relay," RAN2#123-bis, R2-2311114,  Xiamen, China, Oct. 2023. (link)

Patents

申請特許

なし

登録特許

[P3] 黄 俊翔、白戸 裕史、北直樹、山本高至、香田優介、「無線通信装置、無線通信システム及びビーム方向補正方法」、2020年11月出願、2024年7月3日登録

[P2] 黄 俊翔、白戸 裕史、北直樹、山本高至、香田優介、「無線通信装置、ビーム方向制御装置、ビーム方向制御方法及びプログラム」、2020年6月出願、2023年11月29日登録

[P1] 山本高至、香田優介、紀平悠人、矢野一人、 特許第7236708号「制御装置、それを備えた無線局、コンピュータに実行させるためのプログラムおよびプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録」、2020年9月10日出願、2023年3月2日登録


Domestic Conferences

[D37] 下村真輝，川松大輝，森 聖太，香田優介，原田博司，“5G-NR V2Xサイドリンクを用いた端末間リレー通信の基礎実験評価，”  RCS研究会，函館アリーナ，2024年12月. 

[D36] 香田優介，大倉諒吾，原田博司，“5G サイドリンク通信技術に基づくミリ波無線 PAN システムの構築に向けたブロードキャスト信号フォーマットに関する検討，”  電子情報通信学会ソサイエティ大会（B18-05），日本工業大学，2024 年 9 月. 

[D35] 香田優介，大見則親，原田博司，“ミリ波・サブテラヘルツ波帯確率的チャネルモデルとそれに基づく電波伝搬シミュレータの開発” SRW研究会、2024年7月．

[D34] 小田雅貴，香田優介，大見則親，原田博司，“カメラ画像によるミリ波全方位マルチパス特性予測に向けた機械学習用データセットの構築” SRW 研究会，2024 年 6 月.

[D33] 中上拓磨，香田優介，原田博司，川松大輝，“V2Xシングルホップ通信におけるSNRと通信成否をメトリックとして利用した経路構築法” SRW 研究会，2024 年 6 月． 

[D32] 遠藤浩明，香田優介，大見則親，原田博司，“テラヘルツ帯におけるアンテナ回転によって測定された電力遅延プロファイル時刻補正手法”  SRW 研究会，東京大学本郷キャンパス，2024 年 3 月. 

[D31] 橋本深広，香田優介，大見則親，原田博司，“105 GHz室内近接高速通信に向けた会議室デスクトップ環境における遅延プロファイル特性評価”  SRW 研究会，東京大学本郷キャンパス，2024 年 3 月. 

[D30] 前田将希，香田優介，大見則親，原田博司，“105 GHz帯における個人デスクトップ環境下での遅延プロファイル特性評価”  SRW 研究会，東京大学本郷キャンパス，2024 年 3 月. 

[D29] 上森智史，大倉諒吾，香田優介，原田博司，“ミリ波サイドリンク通信システムにおける報知チャネルの同期手法”  SRW 研究会，東京大学本郷キャンパス，2024 年 3 月. 

[D28] 香田優介，大見則親，遠藤浩明，原田博司，“95 GHz 帯屋内近接通信環境における遅延プロファイルの特性評価” 電子情報通信学会総合大会，2024 年 3 月. 

[D27] 原田博司，森聖太，大見則親，香田優介，水谷圭一，“6G時代のミリ波無線通信システム” SRW 研究会，東京工業大学，2023 年 3 月. 

[D26] 大倉諒吾，香田優介，原田博司，“ミリ波5Gサイドリンク通信における見通し外端末への報知信号中継アルゴリズム” SRW 研究会，東京工業大学，2023 年 3 月. 

[D25] 角南智也，板原壮平，香田優介，西尾理志，山本高至，“コンピュータビジョンによる単一アンテナかつ単一アンカーを用いたRSSI端末位置推定” SeMI 研究会，野沢温泉スパリーナ コンベンションホール，2022 年 1 月. 

[D24] 神田高望，香田優介，紀平悠人，山本高至，西尾理志，“深層強化学習を用いたIEEE 802.11bc のための ACK-Less レート制御の提案” SeMI 研究会，野沢温泉スパリーナ コンベンションホール，2022 年 1 月. 

[D23] 近藤綜太，板原壮平，山下皐太，山本高至，香田優介，田谷昭仁，“双方向ビームフォーミングフィードバック行列を用いたワイヤレスセンシングの精度向上手法” SeMI 研究会，野沢温泉スパリーナ コンベンションホール，2022 年 1 月. 

[D22] 花原遼祐，板原壮平，山下皐太，香田優介，田谷昭仁，山本高至，西尾理志，山本高至，“ フレームキャプチャからの CSI 復元による WiFi センシング” SeMI 研究会，オンライン開催，2021 年 11 月.

[D21] 近藤綜太，山本高至，香田優介，山下皐太，西尾理志，田谷昭仁，“ビームフォーミングフィードバックを用いたワイヤレスセンシングにおける端末配置の推定精度への影響” SeMI 研究会，オンライン開催，2021 年 11 月.

[D20] [チュートリアル講演] 香田優介, “Over-the-Air Computation for Scalable, Lightweight, and Privacy Preserving Edge Machine Learning,” IEICE Society Conference 2021, BT-2, 分散協調機械学習 (Federated Learning) チュートリアル〜 IoTに向けたプライバシ保護と通信効率向上を目指して 〜. slide

[D19] 近藤綜太，山本高至，香田優介，山下皐太，西尾理志，田谷昭仁，“ビームフォーミングフィードバックを用いたワイヤレスセンシングにおける推定精度へのサブキャリア数の影響，”電子情報通信学会ソサイエティ大会，B-15-11，オンライン開催，2021 年 9 月.

[D18] 神田高望，香田優介，紀平悠人，山本高至，西尾理志，“深層強化学習を用いたIEEE 802.11bc のための ACK-Less レート制御の提案，”電子情報通信学会ソサイエティ大会， B-5-62，オンライン開催，2021 年 9 月.

[D17] 紀平悠人，香田優介，山本高至，西尾理志，守倉正博，“無線LANのための敵対的強化学習による干渉回避，”SeMI 研究会，信学技報 SeMI2020-25，pp. 43–46，オンライン開催，2020 年 11 月.

[D16] 香田優介，山本高至，西尾理志，守倉正博，“差分プライベートなOver-the-Air演算を 実現する送信電力制御の提案，”電子情報通信学会ソサイエティ大会，B-5-30，オンライン開催，2020 年 9 月.

[D15] 山本高至，紀平悠人，香田優介，西尾理志，守倉正博，“ 無線 LAN における冗長検査情報による通信品質要因解析，”電子情報通信学会総合大会，B-5-147，2020 年 3 月.

[D14] 香田優介，Jihong Park，Mehdi Bennis，山本高至，西尾理志，守倉正博，“ スプリット学習による深度画像の1ピクセル特徴量からのミリ波通信受信電力予測，”電子情報 通信学会総合大会，B-5-119，2020 年 3 月.

[D13] 香田優介，中島功太，山本高至，西尾理志，守倉正博，“深層強化学習による深度画像からのミリ波通信プロアクティブハンドオーバ制御，”超知性ネットワーキングに関する分野横断型研究会，東京大学本郷キャンパス，2019 年 11 月.

[D12] 香田優介，山本高至，西尾理志，守倉正博，“ マルチカメラを用いた深層強化学習によるミリ波通信プロアクティブハンドオーバ，”電子情報通信学会ソサイエティ大会 B-15-9，大阪大学豊中キャンパス，2019 年 9 月.

[D11] 新崎聖峰，香田優介，山本高至，西尾理志，守倉正博，“ 方策勾配型強化学習を用いた EDCA における送信遅延時間短縮の検討，”RCS 研究会，信学技報 RCS2019-52， pp. 91–96，宮古島平良港ターミナルビル，2019 年 6 月.

[D10] 香田優介，山本高至，西尾理志，守倉正博，“深層強化学習による画像からのミリ波通信プロアクティブハンドオーバ，”電子情報通信学会総合大会，B-5-100，早稲田大学 西早稲田キャンパス，2019 年 3 月.

[D9] 香田優介，山本高至，西尾理志，守倉正博，“遮蔽者の位置情報を活用した強化学習によるミリ波通信ハンドオーバの実測値に基づく性能評価，”電子情報通信学会ソサイエ ティ大会，B-17-8，金沢大学角間キャンパス，2018 年 9 月.

[D8] 中島功太，香田優介，山本高至，岡本浩尚，西尾理志，守倉正博，“深層学習を用いた深度画像からのミリ波通信受信信号電力予測，”RCS 研究会，信学技報 RCS2018-95， pp. 93–94，函館アリーナ，2018 年 7 月.

[D7] 香田優介，山本高至，西尾理志，守倉正博，“強化学習による遮蔽者の位置情報を活用したミリ波通信ハンドオーバ制御の実験的評価，”RCS 研究会，信学技報 RCS2018-101， pp. 113–114，函館アリーナ，2018 年 7 月.

[D6] 香田優介，山本高至，西尾理志，守倉正博，“遮蔽者の位置情報を活用した強化学習によるミリ波通信予測的ハンドオーバ，”電子情報通信学会総合大会，B-17-8，東京電機 大学東京千住キャンパス，2018 年 3 月.

[D5] 香田優介，山本高至，西尾理志，守倉正博，“遮蔽者の位置情報を活用したミリ波通信ハンドオーバ制御への強化学習応用，”SR 研究会，信学技報 SR2017-131，pp. 95–102， 横須賀リサーチパーク，2018 年 3 月.

[D4] 香田優介，山本高至，西尾理志，守倉正博，“信号区間推定機能を備えた簡易なIEEE 802.11ad ミリ波信号電力計測システム，”電子情報通信学会ソサイエティ大会，B-17-2， 東京都市大学世田谷キャンパス，2017 年 9 月.

[D3] 香田優介，山本高至，西尾理志，守倉正博，“信号区間推定機能を備えた簡易なIEEE 802.11ad ミリ波信号電力計測システムの実現，”RCS 研究会，信学技報 2017-27，vol. 117， no. 134，SR2017-27，pp. 125 - 129，北海道大学札幌キャンパス，2017 年 7 月.

[D2] 香田優介，山本高至，西尾理志，守倉正博，“信号区間推定機能を備えた簡易なIEEE 802.11ad ミリ波信号電力計測システムの実現，”SR 研究会，信学技報 SR2016-88，vol. 116， no. 409， SR2016-88，pp. 59–63，松山市ひめぎんホール，2017 年 1 月.

[D1] 香田優介， 小熊優太，西尾理志，山本高至，守倉正博，“ RGB-D カメラによる統計的 手法に基づいたミリ波通信人体遮蔽予測，”SR 研究会，信学技報 SR2015-97，vol. 115， no. 473，SR2015-96，pp. 53–58，東京工業大学 大岡山キャンパス，2016 年 3 月

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