6G に向けたIRS（Intelligent Reflecting Surface）を利用したミリ波ネットワークにおける，デバイスフリーセンシングの結果を報告する．ミリ波通信は遮蔽に対して脆弱であることから，IRSを用いることによるカバレッジの改善が考えられている．この際，通信環境内の正確な物体センシングは今後のISAC（Integrated Sensing and Communication）システムの開発，運用に向けて非常に重要となる．そこで本研究ではIRSを利用したミリ波ネットワークにおいて，受信APP（Angular Power Profile）を用いてデバイスフリーセンシングを行なった．受信APPは現在のセンシング対象の位置に対してインフォマティブであり，機械学習を用いることでセンシング対象の位置の推定が可能である．実験により，センシング対象にIRSを反射したビームを向けることでセンシング性能を最大化できることが確認された．
（英）
This study experimentally demonstrates a device-free localization in intelligent reflecting surface (IRS)-assisted millimeter-wave (mmWave) networks toward 6G. Utilization of IRS has attracted increasing attention because mmWave communication is susceptible to blockage. On the other hand, accurate localization is important for upcoming integrated sensing and communication (ISAC) systems. In this study, we conducted device-free localization using received angular power profiles (APPs) in IRS-assisted mmWave networks. Received APPs are informative with respect to the position of sensing target and utilization of machine learning enables localization of sensing target. Experimental results confirm that in order to achieve high localization accuracy, the IRS-reflected beam should be reconfigured to be pointed to the sensing target.