Shigeru Shimamoto 研究室
主宰者：Shigeru Shimamoto
早稲田大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、次世代通信システムと無線センシング技術の融合を中心に研究を展開しています。特に、6G通信ネットワークにおけるセキュリティと効率的なリソース管理に関心を寄せており、衛星・航空・地上の異なるネットワーク層を統合した認証フレームワークや、ドップラー効果への耐性を持つ新しい変調方式の開発に取り組んでいます。また、無人航空機（UAV）や知的反射面（IRS）などの新しいハードウェアを活用した通信システムの最適化、さらには通信と同時にレーダー機能を実現する統合センシング通信（ISAC）技術の設計を行っています。
同時に、医療応用や生活環境のセンシング分野への応用研究も進めており、非侵襲的な方法による血糖値測定や動脈硬化検出、音声分析による疾患診断、さらにはウェアラブル機器による手話認識システムの構築などが含まれます。これらの研究では、機械学習や深層学習の手法を活用して信号処理の精度向上を図っています。加えて、Internet of Thingsやスマートシティの実装に必要なセキュリティ技術の研究、自動運転車両のサイバーリスク対策、そして悪意あるネットワーク攻撃への対抗技術の開発にも力を注いでいます。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（76 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc65079.2026.11366279
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3685689
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- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3090029
- DOI: https://doi.org/10.23919/apcc64555.2025.11279781
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc54725.2025.10976128
- [2025] Trustworthy AI in Spatial Crowdsourcing: Mitigating Bias and Detecting Outliers for Robust ModelsDOI: https://doi.org/10.23919/apcc64555.2025.11279827
- DOI: https://doi.org/10.23919/apcc64555.2025.11279750
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- DOI: https://doi.org/10.1109/atc67618.2025.11268799
- DOI: https://doi.org/10.1109/r10-htc63995.2025.11394326
- DOI: https://doi.org/10.1109/atigb66719.2025.11142220
- DOI: https://doi.org/10.1080/02786826.2025.2522289
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-spring65109.2025.11174546
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-spring65109.2025.11174400
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-spring65109.2025.11174733
- DOI: https://doi.org/10.1109/wcnc61545.2025.10978644
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce63647.2025.10929962
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3090036
- DOI: https://doi.org/10.1109/icnc59896.2024.10556085
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51664.2024.10454736
- DOI: https://doi.org/10.1109/rivf64335.2024.11009076
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- DOI: https://doi.org/10.1109/apcc62576.2024.10767987
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-fall63153.2024.10757640
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-fall63153.2024.10757638
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-fall63153.2024.10757776
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-fall63153.2024.10758046
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-fall63153.2024.10757726
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-spring62846.2024.10683463
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-spring62846.2024.10683539
- DOI: https://doi.org/10.1109/wcnc57260.2024.10570910
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51664.2024.10454806
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- DOI: https://doi.org/10.1109/iccci59363.2023.10210094
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2023-spring57618.2023.10199654
- DOI: https://doi.org/10.1109/wcnc55385.2023.10118907
- DOI: https://doi.org/10.1109/wcnc55385.2023.10118964
- DOI: https://doi.org/10.1109/ic-c57619.2023.00010
- [2023] Non-contact Blood Pressure Prediction Employing Microwave Reflection based on Machine LearningDOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51644.2023.10060068
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51644.2023.10059963
- DOI: https://doi.org/10.1109/dasc55683.2022.9925752
- DOI: https://doi.org/10.1109/pimrc54779.2022.9977473
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2022-fall57202.2022.10012759
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2022-fall57202.2022.10013047
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49033.2022.9700524
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2022-fall57202.2022.10012963
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2022-fall57202.2022.10013017
- DOI: https://doi.org/10.1109/isncc55209.2022.9851815
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icsos53063.2022.9749721
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754851
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754861
- DOI: https://doi.org/10.23919/icact53585.2022.9728874
- DOI: https://doi.org/10.23919/icact53585.2022.9728810
- DOI: https://doi.org/10.23919/icact53585.2022.9728924
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii52469.2022.9708805
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49033.2022.9700560
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49033.2022.9700619
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49033.2022.9700525
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49032.2021.9369527
- DOI: https://doi.org/10.23919/apnoms52696.2021.9562633
- DOI: https://doi.org/10.1109/sas51076.2021.9530132
- DOI: https://doi.org/10.1109/wd52248.2021.9508302
- DOI: https://doi.org/10.1109/wd52248.2021.9508300
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc42927.2021.9500364
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccworkshops50388.2021.9473654
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391981
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc49032.2021.9369458
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3135359
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