| 研究課題/領域番号 |
20K04500
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| 研究機関 | 横浜国立大学 |
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研究代表者 |
市毛 弘一 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 教授 (10313470)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | アレー信号処理 / スパースアレー / センシング |
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| 研究実績の概要 |
令和3年度は，機械学習によるスパースアレー構造最適化とその評価に重点を置きつつ，機械学習以外の最適化手法，ならびにビームフォーミングや変復調応用，MIMOレーダ応用，到来波数推定応用などの検討も行った．具体的には，まず，機械学習によるスパースアレー構造の最適化に関して検討を行い，仮想リニアアレー構造および矩形アレー構造の場合に，到来方向(DOA)推定性能の改善が可能であることを示した．さらに，スパースアレー受信信号を拡張したうえで位相補正を行うことで，超高精細ビームフォーミングおよび変復調が可能となることを示し，通信システム実装時における性能評価を行った．また，FMCW-MIMOレーダによる障害物検知ならびに到来波数推定，アニヒレーティングフィルタ処理をベースとした高分解能到来波推定手法の開発などの研究も手掛けており，今後引き続き検討する予定である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
昨年度から検討していたスパースアレー構造の検討については，機械学習を用いることで様々なアレー構成を新たに考えることができており，想定以上の成果が上がっている．また，ビームフォーミングおよび変復調については，拡張信号に対して位相補正を行うことで課題が解決され，ウェイト更新式を工夫することで超高精細ビームフォーミングが可能となることを示した．全体としては順調に進展している．
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が本研究の最終年度となることから，スパースアレー構造ならびに信号処理手法について検討を進めつつ，本研究全体をまとめる予定である．特に，機械学習以外の最適化手法によるアプローチに着目しつつ，アレー自由度の向上に重点を置いて，新たな基盤技術の確立を目指したい．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
令和3年度もコロナ禍の影響で，当初参加を予定していた国際会議および国内会議が開催中止もしくはオンライン開催への変更となった．そのため，旅費として支出を予定していた分が必要なくなり，参加費も減額されたものが多かったことから，一部を次年度使用として，物品の購入や学会参加費に充当するものとする．
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