| 研究課題/領域番号 |
15H02756
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
廣瀬 明 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70199115)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | ソフトコンピューティング / 合成開口レーダ / 適応的チャネル予測 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、偏波情報を扱う四元数ニューラルネットワーク(Quaternion Neural Networks: QNN)の理論を構築して、その有効性を偏波合成開口レーダ(Polarimetric Synthetic Aperture Radar: PolSAR)適応地表区分および移動体通信チャネル予測に適用してその性能向上を定量的に評価するとともに、このような電磁波・光波の波動応用エレクトロニクスを中心にQNN の工学的に利用価値の高い体系化を行うことにある。これによって、近年その重要性が急増している知的な環境センシングによる環境保全と災害軽減などの危急の課題の解決に貢献するとともに、電磁波センシング・イメージングのエレクトロニクスという汎用性が高い分野で工学利用する基盤を構築する。
本年度は、移動体通信におけるチャネル（通信路）予測を中心に研究を進めた。これまでの予備的研究で複素ニューラルネットワーク(CVNN)でチャネルの複素振幅を推定・予測することに成功している。ここに偏波情報を導入してその精度を上げて実用に近づける。チャネル予測が実用化できれば、受信側での事後補償や送信側での事前補償を行える。今年度は実際に、振幅と位相だけでなく偏波も含めたQNN予測によりエラーを低減する方式を開発し、その定式化に成功した。これはQNNをCVNNを組み合わせるものであり、シミュレーションによりその高い性能を確認した。この成果は当該研究を行った学生に対するIEEE Computational Intelligence Society (CIS) Young Researcher Award (YRA)の受賞2件をもたらした。現在、電波伝搬を含む実験にてその有効性の検証を進めている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
移動体通信におけるチャネル（通信路）予測をは、これまで長年研究されてきたにもかかわらず、現実には難しい状況にある。実施者らはこれまでの予備的研究で、複素ニューラルネットワーク(CVNN)でチャネルの複素振幅を推定・予測することに成功している。ここに偏波情報を導入してその精度を上げて実用に近づける。チャネル予測が実用化できれば、受信側での事後補償や送信側での事前補償を行える。今年度は理論的考察により、振幅と位相だけでなく偏波も含めた四元数ニューラルネットワーク(Quaternion Neural Networks:QNN）を用いる予測によりエラーを低減する方式を開発した。偏波状態はポアンカレ球上および球内の点でこれを表現することができる。偏波状態の変化は、その一ベクトルの回転および拡大縮小によって表される。ここにQNNを用いることにより、縮退した階に陥ることなく学習を実現できる。これまでの成果である位相を扱うCVNNと組み合わせ、シミュレーションによりその高い性能を確認した。この成果は当該研究を行った2名の学生それぞれに対するIEEE Computational Intelligence Society (CIS) Young Researcher Award (YRA)の受賞をもたらした。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在、上記のチャネル予測に関し、電波伝搬を含む実験にてその有効性の検証を進めている。3次元での電波伝搬状況を捉えるため、3軸方向にそれぞれ感度を持つ一体化アンテナを作製し、これを用いて実験を進めている。
また来年度は、これまでの成果である偏波合成開講レーダ(Polarimetric Synthetic Aperture Radar: PolSAR)におけるQNNによる偏波情報の適応的学習も基盤とし、電磁波の位相・偏波に関する時間的・空間的なコヒーレンスを明示的に扱いながら、これらを適応的に処理・制御する一般化された理論的な枠組みの構築を目指す。極めてチャレンジングな取り組みであるが、この2年間の研究によりその端緒についたと考えている。
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