| 研究課題/領域番号 |
18K04135
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21020:通信工学関連
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
菊間 信良 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40195219)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 車載MIMOレーダ / 自動運転 / ターゲット方向推定 / 角度広がり推定 / 複合送信ダイバーシチ / 多次元仮想アレー / 圧縮センシング / 最尤推定法 / MIMOレーダ / 仮想アレー / 1スナップショット処理 / FOCUSSアルゴリズム / SAGEアルゴリズム / オーバーラップ素子 / ESPRITによる送信誤差補正 / MIMO / レーダ / 拡散符号 / マルチビーム / 積分型モードベクトル / 車載レーダ / 方向推定 / 仮想センサアレー |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，自動運転を支える車載MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) レーダの送受信に，空間領域，角度領域等の送信ダイバーシチ技術と仮想アレー化技術を導入し，ターゲット推定性能について検討を行った．その結果，複数の送信ダイバーシチ技術を併用することにより，ターゲット方向推定精度が向上し，ターゲットの角度広がりの推定も可能になることを示した．さらに受信側で仮想アレーを適切に構築することにより，ターゲットの角度分解能が向上することを確認した．また，圧縮センシングと最尤推定法を用いることにより1スナップショットの受信データで高精度な推定が出来ることが示された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
高齢化社会において，車の自動運転は必要性の高い技術である．その自動運転を支える電波技術としてMIMOレーダがあり，ターゲットの位置推定，複数ターゲットの分離推定が期待されている．本研究は，MIMOの送受信に多次元化技術を導入し，MIMOレーダとしての性能を向上させるものである．本研究の成果のみならず，実施してきた研究の過程で得られた様々な知見は，自動運転に資するものとして学術的にも社会的にも意義が大きいと考える．
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