Tiago Koketsu Rodrigues 研究室
主宰者：Tiago Koketsu Rodrigues
東北大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、衛星・無人機・地上ネットワークを統合したシステム（SAGIN）における通信の安定性と信頼性の向上を主な課題としています。特に、高周波通信や光通信リンクが気象条件や信号遮蔽の影響を受けやすい問題に着目し、これらのネットワークで起こるジャミング攻撃や通信断の予測・検出・軽減を目指しています。機械学習やディープラーニング、量子コンピューティングなど多様な計算手法を用いて、動的に変化するネットワーク環境に適応的に対応するシステムを開発しています。
さらに、移動端末からのタスク処理をエッジサーバーや衛星のクラウドに効率的にオフロードする問題に取り組んでいます。地上から上空のプラットフォームへの通信遅延や計算リソースの制約を考慮しながら、最適な処理配置を探索するアルゴリズムを提案しています。加えて、無線センサーの位置推定精度の向上や、都市交通流の予測、高周波ワイヤレスネットワークにおけるハンドオーバー最適化など、幅広い応用領域での課題解決にも取り組んでいます。これらの研究を通じ、次世代（6G）通信システムの実現に必要な基盤技術の開発を進めています。
※ 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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研究成果（38 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/comst.2026.3658670
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2026.3676399
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2026.3706515
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3669440
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2026.3669440
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3102250
- [2026] Deep Learning-Assisted Network Slicing in Hybrid RF/FSO SAGINs under Dynamic Cloud ConditionsDOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2026.3653199
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetc.2025.3598369
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3580788
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- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-spring65109.2025.11174633
- DOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2025.3556742
- [2025] TouchAI: Toward Waterproof Mobile Touchscreen Interface via Acoustic–Inertial Sensing ModalitiesDOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3646116
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom59602.2025.11432509
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3639568
- DOI: https://doi.org/10.1109/ic-nidc67200.2025.11390138
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-fall65116.2025.11310749
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-fall65116.2025.11310521
- DOI: https://doi.org/10.1109/apwcs67981.2025.11151891
- DOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2025.3530481
- DOI: https://doi.org/10.1109/mnet.2025.3603633
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3448394
- [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/mwc.015.2300598
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2023-fall60731.2023.10333847
- DOI: https://doi.org/10.1109/comst.2023.3344167
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2023-fall60731.2023.10333513
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- DOI: https://doi.org/10.1109/mwc.001.2100287
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcoms.2022.3197811
- [2022] Deep Q Networks with Centralized Learning over LEO Satellite Networks in a 6G Cloud EnvironmentDOI: https://doi.org/10.1109/globecom48099.2022.10000709
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2021.3095308
- DOI: https://doi.org/10.1109/mnet.011.2100007
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2021.3112595
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwc.001.2000516
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetc.2021.3090061
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