Aohan Li 研究室
主宰者：Aohan Li
電気通信大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、無線通信ネットワークと水中音響センサネットワークにおける効率的な資源配置と安全性確保を主要なテーマとしています。次世代無線通信システムにおけるチャネル割り当てやユーザ割当ての最適化、大規模IoTデバイス環境での分散的な周波数選択、および非直交多重アクセス技術の最適運用といった課題に取り組んでいます。さらに水中通信の特性を踏まえ、水中音響センサネットワークのセキュリティと信頼性向上に関する研究を展開しています。
これらの課題解決に向けて、複数のアプローチを採用しています。コヒーレント・アイジング・マシンやレーザーカオスといった物理的最適化デバイスを活用した高速な意思決定手法、機械学習・強化学習による分散的な判断メカニズム、ネットワークコーディングを用いたセキュリティ技術、およびフェデレーテッドラーニングによるプライバシー保護と効率的な情報共有の実現などが含まれます。
さらに、バイオインフォマティクス分野では、機械学習に基づく抗がん物質や遺伝子修飾の予測モデル開発も進めています。これらの研究を通じて、通信ネットワークから生物情報分析まで、多岐にわたる領域で計算最適化と機械学習の応用可能性を探究しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（19 件）
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- DOI: https://doi.org/10.23919/comex.2024col0010
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2024.3378214
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3358409
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3450539
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2023.3318567
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2023.3300920
- [2023] A Federated Deep Reinforcement Learning-Based Trust Model in Underwater Acoustic Sensor NetworksDOI: https://doi.org/10.1109/tmc.2023.3301825
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2023.3279330
- [2023] AUV-Assisted Stratified Source Location Privacy Protection Scheme Based on Network Coding in UASNsDOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2023.3240179
- [2022] Controversy-Adjudication-Based Trust Management Mechanism in the Internet of Underwater ThingsDOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2022.3215635
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3186703
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3179113
- DOI: https://doi.org/10.1109/tgcn.2021.3090044
- [2021] A High-Speed Channel Assignment Algorithm for Dense IEEE 802.11 Systems via Coherent Ising MachineDOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2021.3077311
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