Nei Kato 研究室
主宰者：Nei Kato
東北大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、次世代通信ネットワーク（6G）に向けた無線通信システムの最適化と高度な信号処理に関する研究を行っています。特に、ミリメートル波やテラヘルツ波といった高周波帯域を利用した通信、および宇宙・航空・地上を統合したネットワーク構築における課題解決に注力しています。機械学習や深層学習を活用したチャネル予測・リンク選択、大規模言語モデルを用いたネットワーク運用の最適化など、データ駆動型のアプローチにより、環境変化や不確実性に対応したロバストなシステム設計を実現することを目指しています。
また、インテリジェント反射面（IRS）やビームフォーミング技術、高高度プラットフォーム基地局（HAPS）の配置最適化など、物理層における革新的な技術の研究も進めています。衛星通信、無人航空機（UAV）ネットワーク、道路脇基地局（RSU）を活用した車両通信など、様々なネットワークトポロジーに対して、マルチエージェント強化学習や遺伝的アルゴリズムといった高度な最適化手法を適用し、リソース効率とネットワーク遅延の低減を同時に達成する方法論を開発しています。さらに、実験データに基づくモデル検証と性能評価の枠組み構築にも取り組み、理論と実装の両面からネットワーク設計を支援する研究を展開しています。
※ 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（100 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3639568
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsac.2025.3638734
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3636096
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc52391.2025.11161739
- DOI: https://doi.org/10.1109/ton.2025.3626551
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2025.3630074
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3774505.3774513
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwc.2025.3599988
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2025.3620289
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmc.2025.3600270
- DOI: https://doi.org/10.1002/pcn5.70180
- [2025] Optimizing Smart Wireless Charging and Data Acquisition for UAVs With Battery Life PredictionDOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3598601
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetc.2025.3598369
- DOI: https://doi.org/10.1109/comst.2025.3581912
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-spring65109.2025.11174745
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-spring65109.2025.11174631
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-spring65109.2025.11174570
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-spring65109.2025.11174633
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2025.3561209
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsac.2025.3560003
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmc.2025.3559123
- DOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2025.3556742
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwc.010.2400251
- DOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2025.3530481
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3546335
- DOI: https://doi.org/10.1109/icnc64010.2025.10993672
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3538165
- DOI: https://doi.org/10.1049/icp.2024.4603
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2025.3534142
- DOI: https://doi.org/10.1109/comst.2025.3526606
- DOI: https://doi.org/10.1109/mnet.2025.3607593
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcs.2025.3531442
- DOI: https://doi.org/10.1109/mnet.2025.3603633
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2025.3569382
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc52391.2025.11160986
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2025.3644352
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3446999
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcoms.2024.3524497
- DOI: https://doi.org/10.4038/jdrra.v2i1.27
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2024.3522579
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmc.2024.3519576
- DOI: https://doi.org/10.1109/mnet.2024.3519664
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom52923.2024.10901197
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom52923.2024.10901320
- DOI: https://doi.org/10.1109/swc62898.2024.00366
- DOI: https://doi.org/10.1109/swc62898.2024.00365
- DOI: https://doi.org/10.1109/twc.2024.3503060
- DOI: https://doi.org/10.1109/comst.2024.3502762
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2024.3496873
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsm.2024.3496502
- DOI: https://doi.org/10.1109/comst.2024.3486690
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0309843
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-fall63153.2024.10757520
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-fall63153.2024.10757768
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-fall63153.2024.10757912
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-fall63153.2024.10757560
- [2024] 6G Comprehensive Intelligence: Network Operations and Optimization Based on Large Language ModelsDOI: https://doi.org/10.1109/mnet.2024.3470774
- DOI: https://doi.org/10.1145/3697836
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsac.2024.3460063
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2024.3454256
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3450914
- DOI: https://doi.org/10.1109/mnet.2024.3449851
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51664.2024.10454876
- DOI: https://doi.org/10.1109/apwcs61586.2024.10679298
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3423718
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2024.3417609
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-spring62846.2024.10683208
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc51166.2024.10622906
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3397707
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwc.015.2300598
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3424856
- [2024] Robust Deep Learning-Based Secret Key Generation in Dynamic LiFi Networks Against Concept DriftDOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51664.2024.10454770
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc51166.2024.10622611
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccworkshops59551.2024.10615540
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc51166.2024.10622525
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2024.3360949
- [2024] Smart Handover With Predicted User Behavior Using Convolutional Neural Networks for WiGig SystemsDOI: https://doi.org/10.1109/mnet.2024.3353301
- DOI: https://doi.org/10.1109/comst.2024.3369250
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcs.2024.3386733
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsac.2023.3345379
- DOI: https://doi.org/10.1109/comst.2023.3344167
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmc.2023.3342102
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