理工学部 数物・電子情報系学科
教授 市毛 弘一イチゲ コウイチ
スパース最適化、スパースアレーなど、信号のスパース性に基づいた最適化手法・最新の信号処理技術に精通しており、セミナーや講演会等での講師経験が豊富である。
ディジタル信号処理、機械学習・最適化手法の知識をベースとして、移動体通信(特にアレーアンテナやMIMOシステム、電波伝搬解析、etc)、画像・映像処理(符号化、認識、鮮明化、etc)、ディジタル実装技術など、幅広い応用課題を扱っている。
研究分野 - 分野
工学
研究分野 - 分科
電気電子工学
研究分野 - 細目名
計測工学

キーワード
信号処理 / 移動体通信 / 最適化手法 / 画像・映像処理 / 機械学習

相談に応じられるテーマ
デジタルセンシング / アレーアンテナ / MIMOシステム / 信号・画像・映像処理 / 機械学習・スパース最適化

所属
工学研究院 知的構造の創生部門
理工学府 数物・電子情報系理工学専攻
理工学部 数物・電子情報系学科

E-mail
ichige-koichi-wf @ynu.ac.jp

研究概要

ディジタル信号処理および機械学習・最適化手法の知識をベースとして、移動体通信(特にアレーアンテナやMIMOシステム、電波伝搬解析、etc)、画像・映像処理(符号化、認識、鮮明化、etc)、ディジタル実装技術など、幅広い応用課題を扱っています。

アドバンテージ

スパース最適化およびスパースアレーなど、信号のスパース性に基づいた最適化手法・最新の信号処理技術に精通しており、セミナーや講演会等での講師経験が豊富です。
そうした技術に機械学習のノウハウを加えて、デジタルセンシング、移動体通信(レーダ、電波伝搬解析など)、画像・映像処理など、様々な応用を見据えた共同研究を既に実施しています。主として理論的・解析的な見地から、独自の話題提供が可能です。

事例紹介

・ミリ波MIMOレーダを用いて、高精度・高分解能な位置検知を行うアルゴリズムを開発しました。
・5G/6G通信応用を見据えて、様々なスパース(不等間隔かつ低素子数)アレーアンテナシステムを考案しました。
・機械学習をベースに、携帯端末ユーザが最適な基地局選択をするためのアルゴリズムを開発しました。
・マイクロ波フィルタ特性を機械的に自動調整するための最適化アルゴリズムを考案しました。

2次元スパーアレーアンテナ構成の例
(仮想矩形アレーを構成可能)
不鮮明画像の鮮明化の例
(環境光推定に基づいた最適化)

主な所属学会

IEEE / 電子情報通信学会

主な論文

『Learning-Based Prediction Method for Radio Wave Propagation Using Images of Building Maps』・「IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters」 2021
『Design of sparse arrays via deep learning for enhanced DOA estimation』・「EURASIP Journal on Advances in Signal Processing」 2021
『Single Image Haze Removal Using Iterative Ambient Light Estimation with Region Segmentation』・「IEICE Transactions on Fundamentals」 2021

主な特許

特許第5413841号「フィルタ特性自動調整方法」
特開2015-200520 「到来方向推定装置、到来方向推定方法およびプログラム」
特開2021-050929 「信号処理装置、信号処理システム、信号処理方法、及びプログラム」

主な著書

「理工系のための解く!電気回路1 交流・基礎編」 講談社 2010年
「理工系のための解く!電気回路2 過渡応答・解析編」 講談社 2011年