Shun Kojima 研究室
主宰者：Shun Kojima
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、次世代の無線通信システムにおける信号の受信と処理の精度向上に取り組んでいます。主な研究対象は、複数の通信システムが同じ周波数帯域を共有する環境での干渉抑制、高速移動下における通信チャネルの推定、物理層を利用した安全な鍵生成など、実用的な通信課題の解決です。これらの課題に対して、深層学習を活用したアプローチを積極的に導入しており、信号の時間周波数特性を画像化したスペクトログラムやマルチモーダルなデータ表現を用いた機械学習モデルの構築が特徴です。
技術的には、畳み込みニューラルネットワークやゲート付き再帰型ニューラルネットワークなどの深層学習手法を、従来の信号処理や適応型アレー信号処理と組み合わせて活用しています。例えば、受信信号から信号と干渉の電力比を推定したり、移動する車両間の通信における時変チャネルを追跡したり、スペクトルを効率的に利用する変調方式の信号検出を行ったりしています。また、小型衛星搭載のガンマ線カメラの開発、光カメラ通信システムの実装など、異なる物理層での応用研究も展開しており、基礎から応用までの幅広いアプローチが特徴です。
※ 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（36 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc65079.2026.11366328
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3529768
- DOI: https://doi.org/10.1109/twc.2025.3646209
- DOI: https://doi.org/10.23919/apcc64555.2025.11279908
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3639386
- DOI: https://doi.org/10.1109/apwimob67231.2025.11269135
- DOI: https://doi.org/10.1109/nss/mic/rtsd57106.2025.11287914
- [2025] Group Secret Key Distribution Based on Physical-Layer Key Generation and NOMA-Assisted DownlinkDOI: https://doi.org/10.1109/iccworkshops67674.2025.11162189
- [2025] Revisiting the ARM cut in Compton gamma-ray imaging and its application to the INSPIRE detectorDOI: https://doi.org/10.1088/1748-0221/20/10/p10009
- DOI: https://doi.org/10.1109/iceic61013.2024.10457159
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- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-spring62846.2024.10683240
- DOI: https://doi.org/10.1109/apcc62576.2024.10767962
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3386597
- DOI: https://doi.org/10.1109/twc.2024.3383868
- [2024] Joint SNR and Rician K-Factor Estimation Using Multimodal Network Over Mobile Fading ChannelsDOI: https://doi.org/10.1109/tmlcn.2024.3412054
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2023-spring57618.2023.10200481
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2023.3280159
- DOI: https://doi.org/10.1109/atc58710.2023.10318920
- [2023] Deep-Learning-Based Physical-Layer Lightweight Authentication in Frequency-Division Duplex ChannelDOI: https://doi.org/10.1109/lcomm.2023.3286043
- DOI: https://doi.org/10.2299/jsp.27.49
- DOI: https://doi.org/10.1115/1.4056846
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51644.2023.10060131
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce-asia57006.2022.9954703
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2022eap1070
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2022-spring54318.2022.9860990
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- [2021] Investigation of Input Signal Representation to CNN for Improving SNR Classification AccuracyDOI: https://doi.org/10.1109/vtc2021-fall52928.2021.9625566
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2021-fall52928.2021.9625224
- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2021xbl0145
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcomm.2021.3077565
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3053989
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3121399
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