セミナー
サイトリニューアルをしました。
May 8, 2017
アレーアンテナの基礎から
スパースアレーとその性質まで
～スパースアレーによる拡張信号処理～
受講可能な形式：【Live配信】のみ
| 日時 | 2025年3月5日（水） 10:30～16:30 |
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| 講師 | 市毛弘一（いちげこういち） 氏 横浜国立大学大学院 工学研究院 知的構造の創生部門 教授（博士（工学）） ＜経歴＞ 1999年 筑波大学大学院 工学研究科 博士課程修了 同年 横浜国立大学 工学部 助手 講師，助教授（准教授）を経て，現在，同大大学院 工学研究院 教授 2001～2002年 スイス連邦工科大学ローザンヌ校 客員研究員 ＜研究＞ ディジタル信号を扱う応用技術を幅広く研究。主として移動体通信関連の応用課題、特にアレー信号処理と呼ばれる複数のアンテナを用いた空間信号処理技術に取り組む。その他近似理論，画像処理，ディジタル実現技術などに関する研究を行う。 ＜学会＞ 電子情報通信学会、IEEE |
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受講料(税込)
各種割引特典
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53,900円
( E-Mail案内登録価格 53,900円 )
S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価：本体49,000円＋税4,900円
E-Mail案内登録価格：本体49,000円＋税4,900円
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お１人様受講の場合 53,900円 （49,000円＋税4,900円）
1口でお申込の場合 66,000円 （60,000円＋税6,000円／1口（3名まで受講可能）） ※S&T E-Mail案内登録価格 S&T複数同時申込み割引対象外 ※開催7日前に請求書を発送します。 ※開催日から9日前以降のキャンセルは受講料全額を申受けます。但し、セミナー終了後テキストを郵送します。 一旦、納入された受講料はご返金できません。当日ご都合のつかない場合は代理の方がご出席下さい。 ※サイエンス＆テクノロジーが設定しているアカデミー価格・キャンセル規定対象外のセミナーです。 |
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| 主催 | (株)トリケップス | |
| オンライン配信 | ★本セミナーは、Zoomウェビナーを使用して行います。 受講者の通信回線にセキュリティなどの制限がある場合は参加できないことがあるため、 事前に当日ご利用予定の通信回線にて、 Zoom公式ページ（https://zoom.us）にアクセスできることをご確認していただくようお願いします。 または、Zoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認ください。 Zoomをダウンロードしている方はマイクとスピーカーのテストも可能です。 ※こちらは接続テスト用のミーティングです。実際のセミナー参加者画面とは異なります。 ★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。 講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。 ★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。 ※開催5日前までに主催会社(株)トリケップスから参加者に当日必要なURLとパスワードをメールにてお知らせします。 | |
| 備考 | ★受講申込者が必要定員に満たないセミナーは中止・延期させていただく場合があります。 その場合は開催1週間前にご連絡します。 ★1口でお申込の場合 代表受講者を定めて下さい。請求書発送等の連絡は代表受講者へ行います。 申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、ご参加できない場合があります。 | |
セミナー趣旨
2020年3月にサービス提供が始まった5G（第5世代移動体通信）では，送受信アンテナに等間隔矩形アレーアンテナを用いたMIMO通信システムが主として用いられている．これに対して，アンテナ素子を不等間隔かつ部分的に広い間隔で並べたスパースアレーが注目を集めている．拡張アレー処理を併用することで広い開口長の仮想アレーを構成し，高分解能な信号処理を可能にする手法として，今後の移動体通信への応用が期待されている．
本セミナーでは，アレーアンテナの基礎から始めて，スパースアレーとその性質について解説する．さらに，拡張アレー処理を併用することで，高分解能なビームフォーミングおよび到来方向推定が可能となることを示す．
本セミナーでは，アレーアンテナの基礎から始めて，スパースアレーとその性質について解説する．さらに，拡張アレー処理を併用することで，高分解能なビームフォーミングおよび到来方向推定が可能となることを示す．
セミナー講演内容
1 アレー信号処理の基礎
1.1 信号モデル
1.2 古典的手法
1.3 部分空間法
1.4 最尤推定法
1.5 圧縮センシングに基づいた手法
1.6 相関抑圧と相互結合補償
2 スパースアレー
2.1 スパースアレーとは
2.2 差分アレー，差分・加算アレー
2.3 最小冗長アレー
2.4 コプライムアレー
2.5 ネストアレー・スーパーネストアレー
2.6 2次元スパースアレー
3 スパースアレーによる拡張アレー信号処理
3.1 カトリ・ラオ積拡張
3.2 核ノルム最小化
3.3 対角ローディング
3.4 ビームフォーミング応用
3.5 到来方向推定応用
4 最新動向
4.1 深層学習を用いたスパースアレー設計
4.2 MIMOレーダ応用
4.3 イメージングレーダ応用
4.4 今後の展望
1.1 信号モデル
1.2 古典的手法
1.3 部分空間法
1.4 最尤推定法
1.5 圧縮センシングに基づいた手法
1.6 相関抑圧と相互結合補償
2 スパースアレー
2.1 スパースアレーとは
2.2 差分アレー，差分・加算アレー
2.3 最小冗長アレー
2.4 コプライムアレー
2.5 ネストアレー・スーパーネストアレー
2.6 2次元スパースアレー
3 スパースアレーによる拡張アレー信号処理
3.1 カトリ・ラオ積拡張
3.2 核ノルム最小化
3.3 対角ローディング
3.4 ビームフォーミング応用
3.5 到来方向推定応用
4 最新動向
4.1 深層学習を用いたスパースアレー設計
4.2 MIMOレーダ応用
4.3 イメージングレーダ応用
4.4 今後の展望
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