大気ゆらぎ影響における空間光通信の機械学習適用条件の明確化

Research Project

Project/Area Number	23K03857
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
Research Institution	Tokyo Metropolitan University
Principal Investigator	竹中秀樹東京都立大学, システムデザイン研究科, 助教 (30784912)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2023: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Keywords	空間光通信 / 機械学習 / 大気ゆらぎ
Outline of Research at the Start	空間光通信は、大気擾乱下を伝搬するため、大気による散乱や温度変化による屈折率変化の影響を受け、通信品質が低下する。そのため、大気ゆらぎの影響を低減するために様々な研究が行われている。近年では、機械学習を用いた方法も研究されている。しかし、機械学習を用いた方法はなぜその機械学習モデルが使えるのか、その機械学習モデルの適用範囲などの課題が未解決である。本研究では、機械学習によって大気ゆらぎによる強度変動を数十ミリ秒程度までを予測できるのかを機械学習モデル解析し、機械学習が適用できる条件の明確化に取り組む。