Hiroyuki Yashima 研究室
主宰者:Hiroyuki Yashima
東京理科大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、デジタル通信や信号処理における「ノイズに強い情報伝送」と「劣化した信号の復元」を研究しています。具体的には、通信チャネルにおいて生じるノイズ、信号の欠落・挿入・置換エラー、同期ずれなど、様々な劣化現象に対応する符号化・復号化技術の開発に取り組んでいます。
手法としては、主にLDPC符号(低密度パリティ検査符号)という誤り訂正符号を基盤とした設計・解析を行っており、それを様々な通信環境に適応させています。磁気記録デバイスやマルチユーザー通信など、異なる応用先に対して専門的な符号設計を提案しています。また機械学習を活用して、従来手法では困難だった最適な符号パラメータの自動設計にも取り組んでいます。さらに、NMR分光法における信号品質向上やレンズ素子を用いた光通信の信号復元など、信号処理の基礎的課題にも対応しており、通信・計測といった異なる領域で信号品質を改善する共通原理を探索しています。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
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研究成果(9 件)
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwscas57524.2023.10406084
- DOI: https://doi.org/10.1109/cleo/europe-eqec57999.2023.10232344
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom48099.2022.10001402
- [2022] Symbol-Level Detection With Matched Non-Binary LDPC Codes for Position Errors in Racetrack MemoriesDOI: https://doi.org/10.1109/tmag.2022.3214932
- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2022xbl0121
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2021eal2013
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11082-021-02892-1
- [2021] Deep-learning-aided design of LDPC coding scheme for two-user Gaussian multiple access channelsDOI: https://doi.org/10.1587/comex.2021xbl0200
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