| Project/Area Number |
23K03865
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 21030:Measurement engineering-related
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| Research Institution | Yokohama National University |
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Principal Investigator |
市毛 弘一 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (10313470)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | アレー信号処理 / スパースアレー / センシング |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は，高分解能レーダを実現するための2つの要素技術：「スパースアレー」と「アレー自由度の最大化」において，高精度センシングを実現するための低演算コスト信号処理方式を確立する．さらに，ミリ波MIMOレーダに適用して，信号処理量を増やさずに，分解能の大幅な向上を目指すものである．
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度は，様々なスパースアレー構造の検討とその評価に重点を置きつつ，位置推定など関連技術への応用についても検討も行った．
具体的には，まず，高いアレー自由度を保持しつつ，素子間相互結合の影響を低減する新たなスパースリニアアレー構造として，x-MISCアレー構造を提案した．
相互結合の影響を低減するのみでなく，到来方向(DOA)推定性能の改善が可能であることを示した．
また，関連技術への応用として，機械学習を導入することで，高精度に屋内位置推定を行う手法を考案した．既存技術との比較において，演算量を極めて低く抑えつつ，良好な位置推定精度を実現することを確認した．
その他，高分解能到来波推定手法の開発などの研究も手掛けており，今後引き続き検討する予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初予定していたスパースアレー構造の検討については，様々なアレー構成を新たに考えることができており，想定以上の成果が上がった．また，機械学習を用いた位置推定への応用研究においては，位置推定精度の向上を確認することができた．全体としては順調に進展していると思われる．
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続きスパースアレー構造ならびにMIMOレーダ構造，および信号処理手法について検討を進める予定である．特に，拡張アレー信号処理における低コスト演算アルゴリズムの開発に重点を置いて，新たな基盤技術の確立を目指したい．
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