Satoshi Denno 研究室
主宰者：Satoshi Denno
岡山大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
当研究室は、無線通信システムの伝送性能向上と位置推定の精度改善に取り組んでいます。LED可視光通信、5G/6G向けミリ波通信、および再構成可能インテリジェント表面（RIS）といった多様な通信技術を対象としており、信号処理と信号検出の複雑さを軽減しながら通信品質を高める手法を開発しています。
主な研究テーマは三つの柱から構成されています。第一に、多数のデバイスが限られた周波数資源を共有する非直交多元接続（NOMA）システムにおいて、ユーザスケジューリングやリソース割り当てを最適化する低計算量アルゴリズムを提案しています。第二に、RIS技術を活用して空間変調（SM）の伝送容量を向上させ、チャネルパターン選択を効率的に行う手法を研究しています。第三に、漏洩同軸ケーブルやミリ波帯を用いた屋内測位システムにおいて、高精度な位置推定を実現するため、機械学習やベイズ推定などの計算手法を導入しています。
これらの研究は、すべてコンピュータシミュレーションによる性能評価に基づいており、次世代無線通信とIoT・スマートビルディングなどの応用サービスの実現を目指しています。
※ 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（57 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11275206
- DOI: https://doi.org/10.1109/pimrc62392.2025.11275229
- DOI: https://doi.org/10.1109/itoec63606.2025.10967994
- DOI: https://doi.org/10.1109/kst65016.2025.11003316
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- DOI: https://doi.org/10.23919/transcom.2024ebp3119
- [2024] Evaluation of Link Quality and Constellation Distance for RIS-Based Spatial Modulation SystemDOI: https://doi.org/10.1109/apcc62576.2024.10767993
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10760740
- [2024] Fingerprint-based Indoor Localization for MmWave System With Reconfigurable Intelligent SurfaceDOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10760640
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- DOI: https://doi.org/10.23919/transcom.2023ebp3118
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3365188
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3470894
- DOI: https://doi.org/10.1109/wpmc59531.2023.10338954
- DOI: https://doi.org/10.1109/apcc60132.2023.10460649
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315678
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315597
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315294
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2023-fall60731.2023.10333377
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315591
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2023-fall60731.2023.10333768
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2023ebp3038
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce-taiwan58799.2023.10226659
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2023ebp3009
- DOI: https://doi.org/10.1109/wcnc55385.2023.10118703
- DOI: https://doi.org/10.1109/wcnc55385.2023.10118697
- DOI: https://doi.org/10.1109/wpmc55625.2022.10014813
- DOI: https://doi.org/10.1109/wpmc55625.2022.10014789
- DOI: https://doi.org/10.1109/apcc55198.2022.9943716
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754939
- DOI: https://doi.org/10.1109/pimrc54779.2022.9977753
- DOI: https://doi.org/10.1109/pimrc54779.2022.9977505
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2022ebp3062
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2022ebp3051
- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2022col0020
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2022-spring54318.2022.9860405
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2021ebp3213
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2021ebp3187
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754835
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3153083
- DOI: https://doi.org/10.1109/wpmc52694.2021.9700454
- DOI: https://doi.org/10.1109/icspcs53099.2021.9660311
- [2021] Maximum Doppler Frequency Detection Based on Likelihood Estimation With Theoretical ThresholdsDOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2021ebp3075
- DOI: https://doi.org/10.1109/iscit52804.2021.9590603
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9622078
- DOI: https://doi.org/10.1109/apwcs50173.2021.9548758
- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2021xbl0133
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2020ebp3183
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391899
- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2021etl0007
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2020ebp3180
- DOI: https://doi.org/10.23919/icact51234.2021.9370597
- DOI: https://doi.org/10.23919/isap47053.2021.9391128
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3053034
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3088123
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