Kenji Leibnitz 研究室

主宰者：Kenji Leibnitz
大阪大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、大規模な数のセンサデバイスが同時に通信する環境（マッシブIoT）における無線通信プロトコルの開発に取り組んでいます。研究の核となるのは、パルス信号の間隔に情報を符号化するアシンクロナス通信方式で、数千から数万台のデバイスが限られた電波資源を共有しながら効率的に通信できる仕組みを実現することです。特に低消費電力でありながら信号の衝突に強い通信方式の設計・最適化を目指しており、従来のLoRaなどの広域低電力通信方式と比較して優れた性能を有することを実験的に確認しています。 通信性能の向上に向けて、複数のアプローチを採用しています。チャープスペクトラム変調の導入により長距離通信を実現し、機械学習に基づく信号検出手法により低信号対雑音比環境での受信感度を改善しています。また、ソフトウェア無線化技術（SDR）やFPGA実装を用いた実験を通じて、実際の無線環境における性能検証と最適化を進めています。これらの取り組みにより、スループットの向上、誤検出の削減、遅延時間の短縮といった段階的な改善を実現しています。 並行して、脳ネットワークの通信ダイナミクスと人間の主観的な快適感の関連性についても研究しています。脳画像データに基づいて信号伝播をシミュレーションする計算モデルの構築、および脳波信号と短時間の幸福度・快適感の相関関係を機械学習によって分析する研究を行い、生理指標と心理状態の結びつきの理解を深めています。

※ 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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