| 研究課題/領域番号 |
18K04177
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| 研究機関 | 日本工業大学 |
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研究代表者 |
高瀬 浩史 日本工業大学, 基幹工学部, 教授 (80306266)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | パルス圧縮 / レーダ / 符号 / サイドローブ |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，レーダの探知性能向上を実現するために，サイドローブが零または最小となる幅広パルス圧縮符号を符号探索により見出し，それらの符号の持つ特性を明らかにすることを目的としている．今年度は，前年度に引き続き並列コンピューティングのための符号探索アルゴリズムの検討を実施した．計画当初はスーパーコンピュータの利用を考えていたが，アルゴリズムの動作および性能などの確認を効率的に行えるように，研究室内に整備したGPGPUを搭載した計算機を使用したり，クラウドコンピューティング環境を利用しながら符号探索アルゴリズムの改良を行った．探索の対象となる符号は，非巡回2値および巡回2値の幅広パルス圧縮符号とした．今年度は，これまでに探索した結果と比較しながら，アルゴリズムの性能を評価したところ，探索の高速化を図ることが確認できたものの，長い符号長の符号探索を行うには計算能力がまだ十分とはいえないため，さらなる探索処理の高速化を検討する必要がある．また，平行して組合せ最適化アルゴリズムの適用についても検討を行った．符号探索に分散遺伝的アルゴリズムを適用することにより，非巡回2値において新しい符号を発見することができた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
今年度はGPGPU搭載の計算機およびクラウドコンピューティング環境を利用することで，アルゴリズムの改良を効率的に行い符号探索プログラムを開発することができた．しかし，さらなる探索時間の高速化を目指す必要があると考えている．また，組合せ最適化アルゴリズムの適用については限定的ではあるが成果が得られている．
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は符号探索アルゴリズムの実行環境としてGPGPU搭載の計算機およびクラウドコンピューティングを利用したが，高速な計算環境を利用しても目標とする符号長の探索は難しい状況である．プログラムの改良や最適化アルゴリズムの適用について，引き続き検討を行う予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究を進めていく上で必要に応じて研究費を執行した．
研究計画に変更はなく，前年度の研究費も含め，当初予定通りの計画を進めていく．
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