研究課題/領域番号 |
23K26101
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分21020:通信工学関連
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研究機関 | 北海道大学 |
研究代表者 |
大鐘 武雄 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (10271636)
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研究分担者 |
筒井 弘 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (30402803)
西村 寿彦 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (70301934)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
9,750千円 (直接経費: 7,500千円、間接経費: 2,250千円)
2026年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2025年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2024年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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キーワード | 深層学習 / 到来方向推定 / USRP |
研究開始時の研究の概要 |
本課題は,到来方向推定問題における深層学習の新しい適用方法について確立するものである.具体的には,ある状況において高精度推定と学習の容易さを両立する特化型Networkを多数用意し,一般的な到来方向推定問題を細分化・分類することで,それぞれの分類に適した特化型Networkを適用させる手法である.シミュレーションによる評価だけでなく,屋内・屋外環境でUSRPを用いた実証にも挑戦する.
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