“みちびき”を含むGNSS衛星電波の物体反射を利用した土砂災害発生検知システム

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K21065
• Research Institution: Toba National College of Maritime Technology
• Principal Investigator: 山下 晃司 鳥羽商船高等専門学校, その他部局等, 嘱託教授 (20230419)
• Project Period (FY): 2020-07-30 – 2025-03-31
• Keywords: 土砂災害 / 検知システム / GNSS / みちびき / 壁面反射

Outline of Annual Research Achievements

本災害検知システムは、みちびきを含むGNSS衛星から放射される電波の監視対象エリアでの反射を受信し、その受信強度時系列を利用する。常に天頂方向に位置するみちびき衛星による放射電波の対物反射から土石流や急傾斜地の崩壊をリアルタイムに検知し、移動し続ける多数のGNSS衛星の放射電波の対物反射時系列からレーダーのように土砂災害発生領域の広さや起伏粗さを推定する。
同システムを構築するためには、①1.5GHz帯左遷円偏波用の高指向性アンテナの開発、②３衛星以下で受信CN比を出力するGNSSモジュールファームウェアの実装、③機械学習を利用した土砂災害検知用ソフトウェアの開発、④土砂災害検知システムの荒天時での検知精度の検証が必要となる。
①のアンテナは、2023年度までに完了している。壁面からのGNSS電波の反射波だけを受信できる右旋偏波用の高指向性エンドファイヤ・ヘリカルアンテナが実現できた。②は外部企業に委託していたが、新型コロナの影響により納入が遅れ、2023年度の末期に完了した。③の土砂災害検知用ソフトウェアについては、2023年度末期まで提案システムのハードウェア部が完成していなかったため、計算機シミュレーションによって開発を試みた。土砂災害状況での反射波を受信し、受信強度の時系列とその周波数スペクトルを入力として機械学習を行うことで、土砂災害の発生とその状況を検出できることが示唆された。また、2023年度は汎用受信モジュールを用いた実測データの収集および分析を行った。その結果、GNSS電波の反射強度時系列およびその周波数スペクトルから、岩石が露出した壁面、土の壁面、草の壁面、および樹木の壁面の区別が可能であることが分かった。④については、検証はできていない。2024年度には提案システムを完成し、荒天時の実測によって検証していく。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

最も高額なのは、②の３衛星以下で受信CN比を出力するGNSSモジュールファームウェアの開発と実装である。これについては株式会社テレパワーに委託してたが、新型コロナの影響による近年の半導体素子の入手や、同社の業務スケジュールの遅れにより、納入が2023年度の末期になってしまった。そのため、崩落検知システムへの同モジュールの組み込みは年度内には行えなかった。その結果、同モジュールをシステムに組み込むのに必要な電子部本、および構造材などはまだ購入していない。また、崩落検知システムの制作に係る謝金も少なくなっている。
さらに、学外での実験や打ち合わせについても、新型コロナの影響で十分には行えなかった。その結果、旅費、提案システムの作成に係る謝金や学外実験に係る謝金は、その使用額が小さくなっている。
以上の進捗の結果、繰越金が発生している。

Strategy for Future Research Activity

①のアンテナ自体は、既に開発できている。現在はカメラ三脚に試作したアダプタで固定しているが、2024年度には荒天時に耐えられる安定した支持具を設計・制作する。
②３衛星以下で受信CN比を出力するGNSSモジュールファームウェアの実装は、株式会社テレパワーが近年開発したTPWEVA-GNSS-SGWPを改造することで実現し、2023年度末期に納入された。しかし、提案の災害検知システムへの組み込みはまだできていない。2024年度には他のプリアンプやハイパスフィルタなどと組み合わせてハードウェア部分を完成させる。また、同システムはLPWA通信モジュールを搭載しているので、遠隔地でのGNSS電波の壁面反射波データの収集を試みる。荒天時には通信環境が劣化するので、誤り訂正機能を持つ通信ソフトウェアを開発する。
③機械学習を利用した土砂災害検知用ソフトウェアの開発については、天頂方向に位置する“みちびき”衛星の壁面反射波の受信CN比時系列データの変化から崩落発生を検知する機能は完成している。また、移動するGNSS衛星による壁面反射の受信CN比時系列データとその周波数スペクトルを入力とした機械学習による土砂災害発生領域の起伏粗さや広さを推定する機能の基本部分は完成している。2024年度は、完成したハードウェア部分を使用して多様な状況での実測を行い、GNSS電波の壁面反射データの蓄積を行う。そして、それらを用いて土砂災害検知用ソフトウェアの実用的妥当性を検証する。さらに、土砂災害発生領域の起伏粗さや広さを推定を向上させるための改良を行う。
④の土砂災害検知システムの荒天時での検知精度の検証は、まだ一度も行っていない。完成した提案システムに荒天時に耐える実装を施し、実際の荒天時の測定データによって検証していく。また、荒天時の遠隔地でのデータ収集の機能についても検証していく。

Causes of Carryover

最も高額なのは、②の３衛星以下で受信CN比を出力するGNSSモジュールファームウェアの開発と実装である。これについては2023年度末期に納入されたが、崩落検知システムへの組み込みは、2023年度内に行えなかった。その結果、同モジュールを提案システムに組み込むのに必要な電子部本、および構造材などは、まだ購入していない。また、崩落検知システムの作成に係る謝金、および学外での実験に係る謝金も少なくなっている。2024年度には、これら消耗品、および謝金の出費が予定されている。
また、新型コロナの影響で、学外での実験や打ち合わせについても、十分には行えなかった。その結果、旅費、提案システムの作成に係る謝金や学外実験に係る謝金は、その使用額が小さくなっている。
これらの結果として、繰越金が発生している。