Yuichi Kawamoto 研究室
主宰者：Yuichi Kawamoto
東北大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、次世代無線通信システム（6G）における信号の伝送効率と通信品質の向上を主な課題として研究しています。特に、衛星通信、高高度プラットフォーム、地上ネットワークを統合したシステムや、知的反射面と呼ばれる電磁波操作技術を活用した通信環境の研究に力を入れています。これらの技術は、建物や障害物による電波遮蔽が課題となる高周波帯域での通信をより確実にするために不可欠です。
研究手法としては、理論解析と数値シミュレーションを組み合わせた最適化問題の解法、および機械学習やQ学習などの適応制御アルゴリズムの開発を実施しています。衛星ネットワークの動的なリソース割り当て、知的反射面の効率的な制御、複数の基地局間の協調送受信の設計など、様々なスケールの通信システムを対象としています。
主要な研究成果として、複数事業者による知的反射面の共有運用により、インフラの効率化と干渉抑制を同時に実現する方法、大規模な知的反射面における近傍場効果に対応したビーム訓練技術、および光学・電波通信を組み合わせたハイブリッドシステムにおける伝搬環境の最適化などが挙げられます。これらの成果は、カバレッジの拡大とスペクトラム効率の向上を実現し、6G時代の通信基盤構築に貢献しています。
※ 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（74 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-spring65109.2025.11174570
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2025.3567094
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwc.010.2400251
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icnc64010.2025.10993672
- DOI: https://doi.org/10.1049/icp.2024.4603
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2025.3534142
- DOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2025.3530481
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2025.3569382
- DOI: https://doi.org/10.1093/femsle/fnaf013
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwc.2025.3599988
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2025.3620289
- DOI: https://doi.org/10.1109/apwcs67981.2025.11151909
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-spring65109.2025.11174745
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- DOI: https://doi.org/10.1109/iccworkshops59551.2024.10615540
- 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/ccnc51664.2024.10454876
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom52923.2024.10901197
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- DOI: https://doi.org/10.1049/icp.2023.1372
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tetc.2023.3292355
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc45041.2023.10279039
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s10329-023-01050-3
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetc.2022.3161542
- [2022] Mobility-Aware User Association Strategy for IRS-Aided mm-Wave Multibeam Transmission Towards 6GDOI: https://doi.org/10.1109/jsac.2022.3143216
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tetc.2021.3115107
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnse.2021.3105455
- DOI: https://doi.org/10.1109/twc.2021.3093878
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