無線通信/レーダー向けディープラーニングの活用法

概要

近年、ディープラーニングは無線通信/レーダーシステムにおいても応用が検討されていますが、専門知識や労力が必要であることに加え、時系列データを扱う例題も少ないため、すぐに試せないという課題があります。そこで本Webセミナーでは、MATLAB^®が提供するディープラーニングのワークフローを利用し、レーダー信号および各種変調方式で変調された信号波形を、画像向けのディープニューラルネットワークであるCNNを使用して分類する例をご紹介します。シミュレーションで評価したネットワークを利用し、ソフトウェア無線機ADALM-PLUTOを使用して送信、受信した実信号の分類実験についてもご案内します。

ハイライト

• 無線通信/レーダー波形生成
• ディープニューラルネットワークの構築と学習
• 変調方式/レーダ波形の分類と評価
• ソフトウェア無線機を利用した分類実験

講演者について

MathWorks Japan アプリケーションエンジニヤリング部
シニアアプリケーションエンジニア 田中 明美

MathWorks のシニアアプリケーションエンジニアとして、特に通信システム、信号処理、画像処理、およびHDLの実装に注力し電子情報通信学会/スマート無線研究会(SR)の専門委員も務める。
MathWorks入社前は、セルラーシステムのLSI/FPGAの設計をしており、世界初の機能を実装した経験などを持つ。また、書籍「MATLAB/Simulinkとモデルベース設計による2足歩行ロボット・シミュレーション」の著者の一人でもある。