Takuya Fujihashi 研究室
主宰者：Takuya Fujihashi
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、無線通信における情報の効率的な伝送と処理を中心テーマとしています。特に、衛星通信や室内測位といった実社会の課題に対して、信号処理と機械学習を組み合わせたアプローチで取り組んでいます。例えば、従来のデジタル通信手法の限界を超えるため、圧縮と伝送を同時に行う「結合符号化」という技術や、ニューラルネットワークを用いた信号表現法を開発しており、これらにより帯域幅が限られた環境でも高品質なデータ伝送を実現しています。
また、様々な3次元データ（点群、画像、触覚信号など）の無線伝送に注力しており、拡張現実（XR）やロボット操作といったアプリケーションに向けた基盤技術の構築を進めています。グラフ信号処理と陰関数ニューラル表現を活用して、不規則に分布する3次元データを効率的に圧縮・伝送する手法を提案しています。
さらに、Wi-Fi信号や電波を用いた物体検出・測位・姿勢推定といったセンシング応用にも展開しており、複数の周波数帯域の情報を融合処理するなど、単一の測定手段では得られない高精度な認識を目指しています。これらの研究を通じて、次世代通信システムや知覚・通信融合技術の実現に貢献することを目標としています。
※ 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（69 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3654068
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11463668
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.34.205
- DOI: https://doi.org/10.1109/fg67764.2026.11557033
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-spring65109.2025.11174521
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3546514
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3526664
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcoms.2025.3594545
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3615632
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3728486.3759215
- DOI: https://doi.org/10.1109/whc64065.2025.11123262
- [2025] Hybrid Semantic-Bit Communications for NTN Downlinks: A Hierarchical Multi-Agent DRL ApproachDOI: https://doi.org/10.1109/ojcoms.2025.3644376
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3353812
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3636534.3690676
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-fall63153.2024.10757496
- DOI: https://doi.org/10.1109/pimrc59610.2024.10817324
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- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu58504.2023.10412216
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icalt58122.2023.00045
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- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.31.375
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3222562
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icc45855.2022.9838786
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce53296.2022.9730509
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce53296.2022.9730497
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.30.66
- [2022] Feasibility Study of Practical AoA Estimation Using Compressed CSI on Commercial WLAN DevicesDOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3159332
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3151139
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.30.238
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce50685.2021.9427649
- [2021] CSI2Image: Image Reconstruction From Channel State Information Using Generative Adversarial NetworksDOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3066158
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3111180
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu50196.2021.9638821
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc42927.2021.9500925
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcs.2021.3075469
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3067018
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmm.2021.3077772
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2021-spring51267.2021.9448930
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9621819
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce50685.2021.9427662
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