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電気・機械工学専攻の石田圭吾さん、塩満優作さんが2019年度初年度発表者コンペティション優秀発表賞をW受賞しました。
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2020年2月12日掲載
受賞者
電気・機械工学専攻 (岡本英二研究室)
石田 圭吾
塩満 優作
受賞名
2019年度初年度発表者コンペティション優秀発表賞（W受賞）
受賞の内容
屋内位置推定における機械学習を用いた推定位置分布解析に基づくNLOSセンサ除去法 （石田）
屋内ではGPS（global positioning system）信号が届かないため，ビーコン信号を用いた三角測量原理の位置推定技術が用いられます。しかし障害物等によりセンサ―被位置推定ターゲット間の直接波の測距値を得ることができないNLOS（non line-of-sight）環境では，数mもの位置推定誤差が発生してしまうことが課題でした。そこで国立研究機関との共同研究により，複数のセンサ組み合わせから得られた推定位置情報を機械学習により分類し，その結果を解析することでNLOS環境の測距値を除去して推定位置精度を大幅に向上させる技術を開発しました。これにより棚やフォークリフトなどの遮蔽物が存在する工場内ロボットの正確な移動や自動ピッキングの実現に寄与することができます。
5G URLLCにおけるチャネル状態に基づくHARQ早期再送制御の検討 （塩満）
第5世代移動通信システム（5G）ではトラックの隊列走行などを想定した自動運転向けに低遅延高品質無線伝送方式が求められています。高品質化のために必要な技術が誤り訂正符号ですが，強力な符号を適用すると伝送効率が低下するという課題があります。一方，受信側で誤ったときだけ再送を行う自動再送制御を適用すると伝送効率は上がりますが，伝送完了までの遅延時間が増加してしまうというトレードオフがあります。そこで通信キャリア企業との共同研究により，5Gのフレーム構成に着目し端末からの伝送信号を基地局が受信した直後にその品質を推定し，再送要求がなくても適応的に再送を行う早期再送制御手法を開発しました。これにより低遅延・高品質・高効率な伝送方式を確立しました。
今後の抱負
この度は、このような賞をいただき大変光栄です。ご指導いただいた岡本先生、研究室メンバー、並びに共同研究先の李様に厚く御礼申し上げます。今後は今回の手法を実験により性能検討を行ったり，今回のような幾何学的アプローチでなく電波解析を利用した位置推定法を提案したりと，幅広い検討を行っていきたいと考えています。（石田）
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