Anders E. Kalør 研究室
主宰者：Anders E. Kalør
慶應義塾大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、次世代の無線通信システム（6G）におけるリアルタイム情報の取得と処理の最適化に関する研究を展開しています。特に、自動運転やロボティクスなど低遅延が必須のアプリケーションにおいて、分散したセンサーから効率的にデータを収集し、ネットワークの端で機械学習モデルを用いた推論を行うシステムの実現を目指しています。研究の対象は、膨大な数のセンサー端末からの同時アクセス、無線チャネルの不安定性、厳しい時間制約という複合的な課題です。
研究手法としては、情報理論や統計的機械学習の理論に基づきながら、実験的な検証も重視しています。例えば、無線チャネルの稀な劣化現象を統計的に予測する手法、複数のセンサー観測データを無線伝送中に直接処理する技術、タイムリーかつ信頼性の高いランダムアクセス方式の設計など、多角的なアプローチを用いています。また、センサーデータの取得と分析を統合的に最適化する観点から、エネルギー効率と情報の鮮度のバランスを考慮した研究も行われています。
主要な研究成果としては、通信品質の不確実性の中で性能保証を提供する枠組み、目標志向の通信設計による情報価値の最大化、異なる要件を持つサービスの共存を実現するリソース割り当て戦略などが報告されています。これらの研究は、5Gから6Gへの進化における通信技術の次の段階を形作る基礎的かつ応用的な成果となっています。
※ 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/tcomm.2025.3610171
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- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom59602.2025.11431889
- DOI: https://doi.org/10.1109/twc.2025.3593802
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc52391.2025.11161501
- DOI: https://doi.org/10.1109/icmlcn64995.2025.11140174
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcomm.2025.3541077
- DOI: https://doi.org/10.1109/twc.2024.3525087
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jproc.2024.3484529
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc51166.2024.10622425
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwc.002.2200372
- DOI: https://doi.org/10.1109/twc.2023.3343086
- [2023] Unsourced Multiple Access With Common Alarm Messages: Network Slicing for Massive and Critical IoTDOI: https://doi.org/10.1109/tcomm.2023.3325470
- DOI: https://doi.org/10.1109/spawc53906.2023.10304546
- DOI: https://doi.org/10.23919/wiopt58741.2023.10349893
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcomm.2023.3282256
- [2023] A Decentralized Policy for Minimization of Age of Incorrect Information in Slotted ALOHA SystemsDOI: https://doi.org/10.1109/icc45041.2023.10279616
- DOI: https://doi.org/10.1109/mbits.2023.3322667
- DOI: https://doi.org/10.1109/ieeeconf56349.2022.10051987
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom48099.2022.10001531
- DOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2022.3225333
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnet.2022.3212794
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2022.3195067
- DOI: https://doi.org/10.1109/jproc.2022.3190205
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcomm.2022.3182398
- DOI: https://doi.org/10.1109/lnet.2022.3172591
- [2022] Stochastic Resource Allocation for Outage Minimization in Random Access with Correlated ActivationDOI: https://doi.org/10.1109/wcnc51071.2022.9771709
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcomm.2022.3141786
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcoms.2022.3164733
- DOI: https://doi.org/10.1109/ieeeconf53345.2021.9723269
- DOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2021.3118269
- DOI: https://doi.org/10.1109/spawc51858.2021.9593188
- [2021] Stochastic Resource Optimization of Random Access for Transmitters With Correlated ActivationDOI: https://doi.org/10.1109/lcomm.2021.3090110
- DOI: https://doi.org/10.3390/e23060686
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc42927.2021.9500894
- [2021] Slicing a single wireless collision channel among throughput- And timeliness-sensitive servicesDOI: https://doi.org/10.1109/icc42927.2021.9500253
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