Chang-Jun Ahn 研究室
主宰者：Chang-Jun Ahn
千葉大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、移動体通信システムにおける信号伝送の効率化と品質向上を目指しています。主な研究対象は、5G・6G通信やビークル・ツー・ビークル通信、可視光通信など、高速で変動する無線環境における通信技術です。これらのシステムでは、マルチアンテナ技術（MIMO）や周波数分割多重通信（OFDM）が用いられますが、マルチパス伝搬やドップラーシフト、電子回路の不完全性など、多くの実装上の課題が発生します。
研究室では、これらの課題に対して、信号処理とチャネル推定の最適化に重点を置いています。具体的には、受信側でのビーム形成アルゴリズムや到来方向推定、通信路の時変性に対応した適応的な変調・符号化方式などの開発を行っています。また、深層学習や最適化アルゴリズムを活用し、限定された計算資源下での高精度な信号検出や干渉抑圧を実現する手法も研究しています。これらのアプローチにより、限られた周波数帯域幅や電力制約の下で、通信の信頼性と伝送効率を同時に向上させることを目指しています。
※ 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（51 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/iceic69189.2026.11386138
- [2026] Enhanced Resolution and Accuracy of the 2D-MUSIC Algorithm Using Virtual Antennas for DOA EstimationDOI: https://doi.org/10.1109/iceic69189.2026.11386116
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics15081554
- DOI: https://doi.org/10.5909/jbe.2025.30.4.599
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3529768
- DOI: https://doi.org/10.1109/iceic61013.2024.10457269
- DOI: https://doi.org/10.23919/comex.2023xbl0175
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- DOI: https://doi.org/10.1109/iceic61013.2024.10457159
- DOI: https://doi.org/10.1109/apcc62576.2024.10767962
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42835-024-01833-8
- [2024] Analysis of MRT Precoding Massive MIMO for Railway & Maritime Terminal in Multi-cell EnvironmentDOI: https://doi.org/10.1007/s42835-024-01834-7
- [2024] Joint SNR and Rician K-Factor Estimation Using Multimodal Network Over Mobile Fading ChannelsDOI: https://doi.org/10.1109/tmlcn.2024.3412054
- DOI: https://doi.org/10.1109/atc58710.2023.10318516
- DOI: https://doi.org/10.1109/atc58710.2023.10318920
- DOI: https://doi.org/10.1109/atc58710.2023.10318520
- DOI: https://doi.org/10.1109/atc58710.2023.10318938
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce-asia57006.2022.9954736
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce-asia57006.2022.9954663
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce-asia57006.2022.9954673
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- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2022eap1070
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2022-spring54318.2022.9860990
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccworkshops53468.2022.9814700
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.12.009
- DOI: https://doi.org/10.1109/ispacs51563.2021.9651065
- DOI: https://doi.org/10.1109/ispacs51563.2021.9651033
- DOI: https://doi.org/10.1109/ispacs51563.2021.9651133
- [2021] Investigation of Input Signal Representation to CNN for Improving SNR Classification AccuracyDOI: https://doi.org/10.1109/vtc2021-fall52928.2021.9625566
- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2021xbl0145
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcomm.2021.3077565
- [2021] Dimensionality reduction of interference subspace for multiuser massive MIMO null-space expansionDOI: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2021.103063
- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2021etl0025
- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2021etl0026
- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2021xbl0054
- DOI: https://doi.org/10.2299/jsp.25.63
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- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2021etl0013
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- DOI: https://doi.org/10.1587/comex.2021xbl0012
- [2021] Data-Aided SMI Algorithm Using Common Correlation Matrix for Adaptive Array Interference SuppressionDOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2020sdp0001
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3053989
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3121399
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