[AP-NET 1263] 8月AP研企画「機械学習がもたらす新たなアンテナ・伝搬技術」

AP-NETご購読の皆様

AP研幹事のNTTドコモ北尾です．
いつもお世話になっております．
8月AP研（8/21，オンライン開催）では，下記のオーガナイズドセッションが予定されています．
皆様のご参加をお待ちしています．

セッション名：
「機械学習がもたらす新たなアンテナ・伝搬技術」

【セッション趣旨】
昨今の機械学習の進化は，ビジネスや社会の様々な場面で多くの変化を
もたらせつつある．また，アンテナ・伝搬の研究分野においても，機械
学習の利用は難解な問題の解決や新しい領域の開拓のツールとして可能性
を秘めており，その需要が高まっている．本セッションでは，機械学習
の基礎から各分野での機械学習の効果的な利用方法までの理解を目指し，
機械学習の基礎，電波伝搬，アンテナ，アンテナシステム分野への応用例
について5名の講師による講演を行う．

タイトル：「無線通信分野への応用に向けた機械学習の基礎」
講演者：西尾理志（京大）
アブストラクト：
ますます発展する機械学習は無線通信分野でも応用研究が盛んに行われて
いる．本講演では，初学者向けに機械学習について概説する．特に，教師
あり学習について，その学習原理を解説し，実例を用いて応用時の注意点
や工夫点を紹介する．

タイトル：「機械学習の電波伝搬分野への応用」
講演者：中林寛暁（千葉工大）
アブストラクト：
陸上移動通信の伝搬損失は，これまでに数多くのモデルが提案され，特性
化法としては重回帰分析や解析的手法が用いられてきた．本報告では，
機械学習の電波伝搬分野への応用として伝搬損失推定を取り上げ，これまで
提案されている代表的な伝搬モデルを融合した機械学習により，高精度な
推定が可能となることを解説する．

タイトル：「固有モード電流と人工ニューラルネットワークを用いた
　　　　　アレーアンテナの故障診断」
講演者：今野佳祐（東北大）
アブストラクト：
本発表では，人工ニューラルネットワークに固有モード電流を応用し，アレー
アンテナの電流分布および故障素子の推定を高精度化する方法を提案する．
提案法は，アレーアンテナの近傍界の振幅から電流の位相を推定できる．
数値シミュレーションにより，提案法が給電位相に誤差のある素子を特定
できることを示す．

タイトル：「機械学習と超広帯域レーダによる非接触心拍計測」
講演者：阪本卓也（京大）
アブストラクト：
本研究では，ミリ波レーダと畳み込みニューラルネットワークを用いた
非接触心拍計測技術を開発し，心拍に干渉する呼吸成分の有無に依らない
高精度計測が可能であることを示す．さらに，開発技術により対象者の
個人識別と心拍計測が同時に実現されることも示す．

タイトル：「浅いニューラルネットワークによるアレーアンテナ励振係数
　　　　　推定および近傍界設計への応用」
講演者：飴谷充隆（産総研）
アブストラクト：
従来のバックプロジェクション法に代わるアレーアンテナの点検法として，
浅いニューラルネットワークを用いた点検法を提案する．具体的には，遠方
界あるいは近傍界の測定結果から，アレーアンテナの励振係数が精度よく
推定できることを示す．また，本手法の近傍界設計あるいは遠方界設計へ
の応用についても報告する．

以上です．
よろしくお願い致します．

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