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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-01-27 14:20 深層学習による2素子アダプティブアレーにおける素子間隔制御のロバスト性向上の一検討 ○三浦淳哉・梅林健太（農工大）  SR2025-77 |
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| 抄録 | （和） | 2素子間隔制御型アダプティブアレーアンテナでは，適切にアンテナ2素子の間隔を制御することで2波 以上の干渉波が存在する場合でも，干渉波の抑圧を適切に実現できることが分かっている．従来は，干渉波および所 望波の到来方向や電力情報に基づき，適切な素子間隔を探索・制御する手法が検討されてきた．一方，より簡易に素 子間隔を設定する方法として，アレーアンテナの受信信号の相関行列を入力とする深層学習に基づく手法が提案され ているが，所望波の電力が十分に高い場合には有効である一方，干渉波と等電力条件下では適切な素子間隔の制御が 困難となることが指摘されている．そこで本稿では，相関行列に加えて所望波の到来方向推定値を入力とする深層学 習モデルを構成し，等電力条件下においても適切な素子間隔制御が可能であることを示す．さらに，深層学習におけ る到来波数の不確定性に対するロバスト性向上について検討する．具体的には，2波および3波の干渉波が到来する 状況を想定し，学習データにおける各条件の構成比率を変化させた場合の推定特性を評価する．その結果，2波およ び3波の双方のデータを学習に含める必要があること，ならびに3波条件に対しては2波条件よりも十分な割合の学 習データを与えなければ，適切な素子間隔制御が困難となることを確認した． |
| （英） | In two-element spacing-controlled adaptive array antennas, it is known that interference suppression can be ef fectively achieved even in the presence of two or more interfering waves by appropriately controlling the spacing between the two antenna elements. Conventionally, methods have been studied in which the optimal element spacing is searched for and controlled based on the directions of arrival and power information of the desired and interfering signals. On the other hand, as a simpler approach to determining the element spacing, deep-learning-based methods that use the correlation matrix of the received array signals as input have been proposed. While these methods are effective when the desired signal power is sufficiently high, it has been pointed out that they face difficulties in appropriately controlling the element spacing under equal-power conditions between the desired and interfering signals. In this paper, we construct a deep learning model that takes not only the correlation matrix but also the estimated direction of arrival of the desired signal as input, and demonstrate that appropriate element spacing control can be achieved even under equal-power conditions. Furthermore, we investigate methods to improve robustness against uncertainty in the number of arriving waves in deep learning. Specifically, assuming scenarios in which two or three interfering waves arrive, we evaluate the estimation performance when the composition ratio of training data for each condition is varied. The results show that it is necessary to include training data for both the two-wave and three-wave cases, and that for the three-wave condition, appropriate element spacing control cannot be achieved unless a sufficiently large proportion of three-wave training data is provided compared to the two-wave case. |
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| キーワード | （和） | アレーアンテナ / 2素子間隔制御 / 深層学習 / ビームフォーミング / / / / |
| （英） | Array antenna / Two spacing control / Deep learning / Beam forming / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 336, SR2025-77, pp. 67-74, 2026年1月. | |
| 資料番号 | SR2025-77 | |
| 発行日 | 2026-01-19 (SR) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SR2025-77 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
| 開催期間 | 2026-01-26 - 2026-01-28 |
| 開催地（和） | 山形テルサ（山形県） |
| 開催地（英） | Yamagata Terrsa |
| テーマ（和） | AI/機械学習、IoT、分散ネットワーク、一般 |
| テーマ（英） | AI/machine learning, IoT, Distributed networking, general topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2026-01-SR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習による2素子アダプティブアレーにおける素子間隔制御のロバスト性向上の一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Enhancing the Robustness of Element-Spacing Control in Two-Element Adaptive Arrays Using Deep Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | アレーアンテナ / Array antenna |
| キーワード(2)（和/英） | 2素子間隔制御 / Two spacing control |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | ビームフォーミング / Beam forming |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三浦 淳哉 / Junya Miura / ミウラ ジュンヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 梅林 健太 / Kenta Umebayashi / ウメバヤシ ケンタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-27 14:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2025-77 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.336 |
| ページ範囲 | pp.67-74 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2026-01-19 (SR) |
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