フェーザ四元数ニューロ処理に基づく偏波干渉合成開口レーダの理論構築と工学展開

2023 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 23H00487
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 廣瀬 明 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70199115)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 宋 奕成 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特別研究員(DC) (40982517) ; 陳 昊天 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特別研究員(DC) (50982500) ; 夏秋 嶺 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (60748888) ; 尚 方 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (90779050) ; 小西 文昂 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特別研究員(DC) (00982513)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31

Summary of the Research Project

本研究は、干渉合成開口レーダ画像(InSAR画像)等における位相と偏波（と振幅）の関係を考慮して、応募者らが提案している、フェーザ四元数ニューラルネットワークを発展させるものである。位相と偏波を一つの実体として扱う汎用の理論を構築し、その工学的な展開を図る。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

電磁波の位相や偏波を活用した能動計測の枠組みを構築し、能動計測の問題に人工知能を適用することは気象変動観測等への波及効果があり、社会的意義は深い。メインとなるニューラルネットワークの技術的研究の学術的独自性・創造性も十分である。リモートセンシングのためのレーダの処理性能向上という具体的応用対象の重要性も高く、社会的有用性も高いと期待できる。