光・無線統合センシングによる動的ディジタルツインと無線通信の相互最適化

• Project/Area Number: 25K01232
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
• Research Institution: Shibaura Institute of Technology
• Principal Investigator: 菅 宣理 芝浦工業大学, 工学部, 准教授 (10793763)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 佐藤 光哉 電気通信大学, 人工知能先端研究センター, 助教 (60822533) ; 前田 慶博 芝浦工業大学, 工学部, 准教授 (80843375)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2027: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000); Fiscal Year 2026: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2025: ¥11,700,000 (Direct Cost: ¥9,000,000、Indirect Cost: ¥2,700,000)
• Keywords: 無線通信 / ディジタルツイン / 機械学習 / ISAC / 信号処理

Outline of Research at the Start

本研究は、無線通信と無線センシングを同時に行うことで周波数利用効率を向上させるISACにおいて、高精度な通信・センシングの障壁となる学習データ収集の問題を、無線環境ディジタルツインとの連携により解決する。ISACでは、精緻な伝搬路推定が不可欠であり、推定性能に優れた機械学習ベースの手法を採用する意義は大きい。一方で、学習に必要なデータセットの収集方法は確立されていない。本研究では、光・無線統合センシングにより高精度かつ動的な無線環境ディジタルツインを構築し、仮想的な学習データを生成・学習することで、場所固有の伝搬環境に適応する高速・高精度なISACの実現を目指す。