| 研究課題/領域番号 |
26249058
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
佐藤 源之 東北大学, 東北アジア研究センター, 教授 (40178778)
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| 研究分担者 |
菊田 和孝 東北大学, 東北アジア研究センター, 助教 (70801249)
園田 潤 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (30290696)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 地中レーダ / 圧縮センシング / 機械学習 / 人道的地雷除去 / カンボジア / コロンビア / GPR / ALIS |
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| 研究実績の概要 |
(1) GB-SAR を利用した最適サンプリング手法の開発：SARにおいて、ナイキスト定理の制限を超えた、疎なデータサンプリングにより同等の画像再構成について、データ取得と再構成がより簡便な地表設置型合成開口レーダ(GB-SAR)を利用し、1次元スパースアレイ並びに2次元スパースアレイの実証実験を行った。1次元スパースアレイでは2次元イメージングを行った上で、任意の点についてその振動を数Hz程度まで実時間でイメージングできることを実証した。
(2) CS法によるイメージング：レーダデータのイメージング手法として、最小自乗法に基づく、逆問題を解くことでイメージングを行うことを試み多くの地中レーダ実データに対して、本手法の有効性を示した。更にCS法による高精度イメージングを併せて開発し、GB-SARデータへの有効性を確認した。いずれの手法も、汎用的に地中レーダ(GPR)やGB-SARに利用できる手法である。
(3)地滑りのモニタリングへのGB-SARの利用と大気補正：2017年1月から開始した南阿蘇村でのGB-SAR実験では山岳地域特有の大気補正法を開発した。2段階の大気モデルを導入することで良好な結果が得られた。
(4) 地雷検知センサALISへのCSの利用：地雷検知装置ALISのハードウエアを小型化した。同時に、これまでWINDOWSベースで行ってきた信号処理をANDROIDのタブレットで行えるようにシステムを開発した。また3軸加速度、3軸ジャイロを利用した高精度な位置追跡法について実時間位置追跡アルゴリズムの開発をほぼ終え、ALISへ実装した。この装置を利用し、カンボジア地雷除去センターで評価試験を実施した。
本研究の成果として公表した論文が2017年6月電子情報通信学会論文賞並びに喜安善市賞を受賞した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
従来のフーリエ変換に基づく合成開口レーダ信号処理に対して本研究では、計測したデータの情報を最大限に利用する逆解析手法を導入し、ナイキスト限界を超えた超解像度イメージングを行うことを目標としている。
ALISハードウエアの小型化を行い、小型タブレットを利用した信号処理システムを完成させたことで、実用化に向けた実験、評価試験を加速できた。今後、CSアルゴリズムを取得したデータに対して適用する研究を推進する。
カンボジア地雷除去活動はカンボジア地雷除去センター(CMAC)と協力し、CMACのテストサイトで実地雷を使った検知評価試験を実施した。今後のALISの利用についてJICA、外務省などと定期的に活動の情報交換を行っている。
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| 今後の研究の推進方策 |
GB-SAR装置を利用し、荒砥沢、南阿蘇での計測を継続中である。実データを利用したより効率的なイメージングアルゴリズムの開発を進める。一方、実データから気象補正の重要性が非常に明確になっており、偏波情報を利用する手法について検討を進めている。
カンボジアなど地雷被災国における地雷除去活動は、ALIS小型化が完成したことにより、飛躍的な加速が期待される。また現地での実地雷除去活動に合わせたデータ計測とその解析を継続する。2009年よりカンボジアの実地雷原で蓄積してきたデータは、数千個のレーダデータと検出された地雷の写真などの状況を記録した貴重かつ膨大なデータである。このデータを教師データとして利用し、機械学習の手法を取り入れた地雷イメージの自動検知アルゴリズム開発を進める。
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