研究現況 2017
夏秋研との共同遂行部分を含む
ACTIVITIES 2017
including cooperation parts with Natsuaki Lab.

1 干渉型合成開口レーダ

廣瀬 明・夏秋 嶺・大塚 優太・須永 雄貴
合成開口レーダ(synthetic aperture radar: SAR) のうち、特に干渉合成開口レーダ(InSAR) は、地震や火山による地形変動などを観測する際の重要な技術であり、近年重点的に研究がなされている。InSARの干渉画像は、同一地域を2箇所以上の観測点から、あるいは時間を置いて2回以上観測して得られた2つの複素振幅データを用い、お互いの位相差を取ることによって得られる。この干渉画像の周期性を解消することでデジタル地形図(Digital Elevation Model: DEM) が得られる。標高は本来保存場であるはずだが、実際の干渉画像には位相特異点(Singular Point: SP)と呼ばれる回転成分を持つ地点が多数存在し、正確な DEMの作成における深刻な障害となっている。しかし、SP生成の機序は未だ解明されていない。本年は、次の2つを中心に研究を進めた。(1)位相特異点の生成機構の解明:位相特異点の生成機序はいまだ不明である。われわれが提案する、偏波干渉SAR (PolInSAR)でのピクセル毎の最適偏波合成方式による特異点消去の機構を詳細に探ることで、生成機構の解明を試みている。(2)複素畳み込みニューラルネットワークによる干渉合成開口レーダの類似地形発見:ディープラーニング・ニューラルネットワークの一種である畳み込みニューラルネットワークを複素領域に拡張し、InSAR干渉画像を処理することで、ビッグSARデータ処理の枠組みの一つを構築する。

2 偏波合成開口レーダ

廣瀬 明・夏秋 嶺・キム ヒョンス
合成開口レーダ(synthetic aperture radar: SAR) のうち、偏波合成開口レーダ(PolSAR) は、散乱波の偏波に着目して地表の植生や雪氷、海水表面の油膜などを画像化するものであり、地球環境の精密で高頻度な計測を実現する将来技術として期待されている。本年度は、四元数ニューラルネットワークによるストークスベクトル表現を基盤とした適応的区分法の解析と利用を進めるとともに、偏波干渉ASR(polarimetric interferpmetric SAR: PolInSAR)データを対象に前課題の位相特異点(singular point: SP)の軽減手法の開発を推進した。PolSAR分野で従来研究されてきた区分法は、コヒーレンス行列や相関行列を、表面散乱、二重散乱、体積散乱、螺旋散乱などの散乱要素に基づいて分離し、その混合割合で散乱状況を特定する手法であった。それに対して、われわれはそれら行列を構成する元となるストークスベクトルに着目した。これによる偏波表現はポアンカレ球上および内部で表現されることになる。この情報を3次元適応情報処理に適した四元数ニューラルネットワークで区分する手法を開発した。今年は特に四元数自己符号化器を提案し、雑音成分の少ないPolSAR特徴量を抽出して植生・土地利用分類を高性能化する方式を提案した。

3 地中地雷可視化システム

廣瀬 明・下村 颯志
われわれは複素自己組織化マップ(complex-valued self-organizing map: CSOM)を利用する新しい地中レーダを利用したシステムを提案している。そのシステムは地雷などの埋設された対象の可視化を目的としている。空間領域および周波数領域の複素テクスチャに着目してその特徴量を抽出し、これを複素自己組織化マップにより適応区分して、地雷埋設箇所を可視化するものである。本年度は埋設物の種類を見分ける手法について検討を重ねた。特に散乱係数の周波数プロファイルに注目した。

4 セキュリティ用近距離ミリ波イメージング

廣瀬 明・有馬悠也
立ち止まることなく計測するためのミリ波セキュリティイメージングシステムの研究を進めている。システムは、1次元アレイと複素自己組織化マップ(Complex-valued self-organizing map: CSOM)を受信部としている。アクティブなミリ波イメージングは、広範な応用が期待されている。しかし、ミリ波回路は一般的に損失が大きく、またアンプは高価になりがちであるって、特にアレイ化に際して問題になる。低損失で安価なミリ波フロントエンドを実現するために、われわれはEPD方式を提案している。これまでにCSOMによる可視化の予備実験を行い、移動する物体の1次元アレイによるイメージングが可能であることを確認した。特に本年は、複素自己符号化器を用いて特徴量ベクトルを純化する方法を提案した。

5 人命救助とモニタリングのための脈動・呼吸運動リモートセンシング

廣瀬明・ベゼル アイシェ エジェム

震災等での瓦礫の下の人物発見は、リモートセンシングが有効に働く可能性がある分野である。高齢者や病人の非接触モニタリングも重要な分野である。しかし、電波伝搬や透過の困難な中で微弱な脈動や呼吸運動を効果的に検出することは未だに難しい。NASA/JPLなど一部の研究機関ではこの研究がなされ一定の成果が得られているものの、定量評価と広い実用化にはいたっていない。われわれはニューラルネットワークを用いて、微弱な脈動や呼吸運動を効果的に検出する手段を開発することを目標に本研究を進めている。本年は、そのプロトタイプシステムを構築し、基礎実験を進めた。特に、複素領域での適応的な信号処理方式の具体的な構成を探求し、最適化した。

6 移動体通信のチャネル予測

廣瀬 明・丁 天本・金子 智喜
フェージング環境で起こる通信品質の劣化に対してチャネル予測は重要な補償方法の一つである。チャネルの変動を予測することができれば、パワーコントロールや予等化などの適応的な手法を用いて、通信効率の低下を未然に防ぐことができる。われわれは以前、chirp z-transform(CZT)を用い、周波数領域を一度経ることでチャネル状態を線形予測する手法とラグランジュ補間に基づいて予測する手法を提案した。われわれはまたCZTと複素ニューラルネットワークを結び合わせることにより、チャンネル状態を高精度に予測する手法を提示している。本年はネットワークの構造が予測にもたらす影響を評価し、それを最適化する方法を検討した。また人工衛星―地上通信で両円偏波を用いるシステムに関する検討と実験を進めた。

7 高機能アンテナ

廣瀬 明・平野拓海
超広帯域ワイヤレスシステムは、通信や計測などに広く利用されると考えられる。これは電波の利用可能な周波数帯域が確保できない状況で、帯域を広く薄く利用することで、他の通常の狭帯域システムに影響を与えずにシステムを構築できる可能性があるためである。本年は広帯域でエンドファイヤ型のテーパ スロット アンテナ(tapered slot antenna: TSA)の直接結合低減の手法を検討した。特に、TSAをアレイ化する際に、素子間に周期構造を導入することによる直接結合の低減を目指した。類似の手法はパッチアンテナなどでこれまで報告があり効果を上げている。しかし使用帯域が極めて広く、放射方向も異なるTSAではその適用可否が明らかでなかった。われわれは、マッシュルーム型のバンドギャップ構造領域の利用を提案した。

8 ミリ波による血中物質濃度の非侵襲計測

廣瀬 明・胡 世楨
ミリ波からテラヘルツ波にかけての広い周波数帯は、さまざまな物質の共鳴などの特徴を捉えるのに好都合である。複素ニューラルネットワークで振幅とともに位相情報を適応的に扱えば、この帯域に明示的に共振特性などを持たない物質でも、その全体的な応答によってその濃度などを計測できる可能性がある。本年は、これを血中物質の非侵襲な計測に利用する技術の探求を開始した。今年は特に複素ニューラルネットワークを用いて、透過特性や反射特性が位相に与える影響を、雑音分離と非線形性の補正をともに行いながら、定量抽出する手法の開発を進めた。その結果、良好な学習・推定が行えることがin-vitroの実験で実証できた。
9 複素ディープ ラーニング ニューラルネットワークとそのライブラリ化
廣瀬 明・デメツキ ミハル ピオトル
この10年ほど広く使われるようになったニューラルネットワーク技術に、ディープラーニング(深層学習)がある。その起源は、40年以上前にさかのぼる。現在の隆盛の理由は、対象とできるデータが蓄積され、その有用性を実際に示すことが可能になったためである。これは、複素ニューラルネットワークにも当てはまる。人工衛星に搭載された合成開口レーダに代表されるコヒーレントイメージングのデータが大量に定期的に取得・蓄積されるようになり、複素ディープラーニングの有用性も有意に示すことができるようになってきた。本研究はそのプラットホームづくりにある。広く研究者が使用できる複素ニューラルネットワーク、特に複素ディープラーニングの環境を整えることを目的にする。

1 Interferometric Synthetic Aperture Radars

A.Hirose, R.Natsuaki, Y.Otsuka and Y.Sunaga

Among synthetic aperture radar (SAR) techniques, interferometric SAR (InSAR) observes phase difference between phase measurements of slightly different paths for a target area, by which we can get the landscape (height and its changes) information to generate digital elevation map (DEM). It extends the applications to observations of earthquakes and volcanic activities. Theoretically, SAR interferogram should be a conservative field which mirrors the geologic distribution. However, actual interferograms contain massive rotational points, named singular points (SPs). They prevent us from creating accurate DEMs. However, the origin of the SPs is still unclear. This year, we conducted the following two themes. (1) Elucidation of SP generation mechanisms: In our previous work on PolInSAR, we found that the pixel-by-pixel scattering-mechanism-vector optimization deletes artificial SPs very drastically. We investigated the SP generation mechanisms by examine what happens in the optimization process by paying attention to the relationship between the phase and polarization changes. (2) Discovery of similar land shapes by using complex-valued convolutional neural networks (CV-CNN)in InSAR: CNN is a type of deep-learning neural networks. We extend the CNN into the complex domain to find similar land forms in InSAR data to construct a part of the framework of Big SAR Data processing.

2 Polarimetric Synthetic Aperture Radars

A.Hirose, R.Natsuaki and H.Kim
Among synthetic aperture radar (SAR) techniques, polarimetric SAR (PolSAR) pays attention to polarity of backscattered waves to visualize land-surface states such as vegetation and snow/ice as well as sea-surface oil spill. This technology is expected to realize global and precise observation of earth environment. Conventional methods are based on matrix decomposition where a so-called coherency matrix or covariance matrix is decomposed mathematically so that respective components correspond to surface scattering, double-bounce scattering, volume scattering and helical scattering, showing the land surface features. This year, we investigated further our quaternion neural-network-based adaptive segmentation scheme that deals adaptively with Stokes vector, which is a more primordial entity in polarization. A Stokes vector is represented on or in the Poincare sphere. Quaternion neural networks (QNNs) are perfectly suitable for treating three-dimensional vectors in such a situation. In this year, we proposed quaternion auto-encoder (AE) neural networks for denoising polarization features to enhance the performance of vegetation/land-use clustering of PolSAR adaptive processing.

3 Ground Penetrating Visualization System

A.Hirose and S.Shimomura
We have been investigating a ground penetrating radar (GPR) system employing complex-valued self-organizing map (CSOM) for adaptive distinction between plastic landmines and other objects. We developed a new antenna, namely, walled linearly tapered slot antenna (walled LTSA), to construct a high-density array. With this first system, named SO-1, we conducted field experiments to confirm the high ability to visualize plastic landmines buried in laterite soil. The performance has been found very high. This year, we started a project to distinguish buried things by dealing with the frequency profiles of scattering coefficients.

4 Near-Range Security Imaging

A.Hirose and Y.Arima
We have been constructing a millimeter-wave (MMW) imaging system to visualize moving people and possessions in a real-time operation. It is based on our complex-valued self-organizing map (CSOM) and envelope phase detection (EPD) method by employing one-dimensional EPD front-end at the receiving end. MMW active imaging has potentially a variety of applications. However, MMW circuits are often lossy and amplifiers are costly, which are serious problems in particular in arrays using many front-end circuits in parallel. To overcome these issues, we have proposed the envelope phase detection (EPD) method where MMW is directly detected without amplification just after received at the antenna. This year, we proposed complex-valued auto-encoder neural networks to purify the features to obtain higher performance in moving target imaging.

5 Heartbeat and Respiration Remote Sensing for Life Saving and Human Monitoring

A.Hirose and A.E.Bezer
Remote sensing technology is expected applicable effectively to finding persons under debris of disasters such as earthquakes. Monitoring of aged people and patients is another important application. However, it is still difficult to detect people stably by their small movement of heartbeat or respiration. For example, NASA/JPL developed a system, but further investigation is needed before wide use. We apply neural networks to realize highly sensitive and adaptive detection of faint heartbeat and respiration. This year, we constructed a prototype system to conduct preliminary experiments. In particular, we tried possible combinations of adaptive signal-processing methods in the complex domain to optimize the system construction.

6 Channel Prediction in Mobile Communications

A.Hirose, T.Ding and T.Kaneko
Channel prediction is an important process for channel compensation in fading environment. If we can predict a future channel state, we can apply adaptive techniques such as pre-equalization and transmission power control before transmission in order to avoid degradation of communication quality. Previously, we proposed channel prediction methods employing the chirp z-transform (CZT) with a linear extrapolation as well as a Lagrange-based nonlinear extrapolation of frequency-domain parameters. We also presented a highly accurate method for predicting time-varying channels by combining the CZT with a complex-valued neural network (CVNN). This year, we investigated the influence of network structure on the prediction performance so as to develop optimization methods useful in practical multipath environment. We also investigated dual-circular-polarization satellite-ground communication systems theoretically and experimentally.

7 Highly Functional Antennas

A.Hirose and T.Hirano
Ultra wideband (UWB) wireless systems are expected to open new applications in communications and measurements. This is because of its capability to realize functions without disturbing other narrowband systems by utilizing frequency bands widely with low spectral density. This is a great merit in the era of difficulty in frequency allocation. This year, we investigated possible use of energy-bandgap (EBG) structure to mitigate the direct coupling of tapered slot antenna (TSA) array. EBG is sometimes used between patch antennas to mitigate direct coupling. But a TSA is much more wideband and the radiation direction is different (end-firing type). The applicability of EBG has never been investigated so far. We proposed the use of mushroom-type EBG area.

8 Millimeter-wave Non-invasive Measurement of Concentration of Blood Dissolved Substances

A.Hirose and S.Hu
 The wide millimeter-wave band is useful to detect characteristics of various substances by using resonance and other phenomena. By using complex-valued neural networks (CVNNs), we expect to extract faint features of materials that has no apparent resonance nor absorption by acquiring the distributed response adaptively. In this year, we started to detect substances dissolved in blood non-invasively with high sensitivity by using CVNNs. This year, we proposed an adaptive system employing complex-valued neural networks to learn and estimate the glucose concentration. In-vitro experiments demonstrated its high performance.
9 Complex-valued neural networks: Deep learning and its applications
A.Hirose, M.P.Demecki
 In the latest decade, the so-called deep learning has come to be widely used in image and various application fields. The bases were proposed and investigated more than forty years ago. The present wide use occurred because of the massive and wide availability of target data found on the web and big-data environment. The situation is similar also in the complex-valued neural networks (CVNNs). Massive data are acquired and stored by coherent imaging systems such as satellite-borne synthetic aperture radar (SAR) and other practically operated systems. We can evaluate the performance of CVNNs widely as well. This project aims to develop an environment where wide researchers can use CVNNs including complex-valued deep learning to promote further applications and next-generation fundamentals.
論文・著書一覧(2017年度)
Publications List
論文・著書一覧(2017年度)
Publications List

研究論文
[1] Y.Arima A.Hirose Performance Dependence on System Parameters in Millimeter-wave Active Imaging Based on Complex-valued Neural Networks to Classify Complex Texture [OpenAccess] IEEE Access 5 (2017) 22927-22939 10.1109/ACCESS.2017.2751618
[2] K.Kikuta A.Hirose Direction-of-arrival estimation of ultra-wideband signals in narrowband interference environment based on power inversion and complex-valued neural networks Neural Proc. Lett. (2017) 10.1007/s11063-017-9669-4
[3] N.Usami A.Hirose T-shaped Probe Waveguide Antenna: A Wideband Reconfigurable Circular-Polarized Single-Port Antenna IEICE Trans. on Electron. E100.C, 5 (2017) 490-495 10.1587/transele.E100.C.490
[4] K.Ichikawa A.Hirose Singular Unit Restoration in InSAR by Using Complex-Valued Neural Networks in Spectral Domain IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing 55, 3 (2017) 1717-1723 10.1109/TGRS.2016.2630719
[5] Y.Takizawa F.Shang A.Hirose Adaptive land classification and new class generation by unsupervised double-stage learning in Poincare sphere space for polarimetric synthetic aperture radars Neurocomputing 248 (2017) 3-10 10.1016/j.neucom.2016.11.072

国際会議論文
[6] G.Tanaka R.Nakane T.Yamane S.Takeda D.Nakano S.Nakagawa A.Hirose Nonlinear Dynamics of Memristive Networks and Its Application to Reservoir Computing Int'l Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA) 2017 Cancun Proc. (Dec. 4-7, 2017, Cancun) 182-185
[7] A.Hirose S.Takeda T.Yamane D.Nakano S.Nakagawa R.Nakane G.Tanaka Complex-valued neural networks to realize energy-efficient neural networks including reservoir computing Int'l Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA) 2017 Cancun Proc. (Dec. 4-7, 2017, Cancun) 186-188
[8] R. Natsuaki, A. Hirose, Temporally coherent radio frequency interference in ALOS-2 PALSAR-2 image, CEOS SAR Calibration and Validation Workshop 2017 Proc. (Nov. 7, 2017) S23-1
[9] Y.Arima A.Hirose Improvement of Texture Clustering Performance in Complex-valued SOM by using Complex-valued Auto-encoder for Millimeter-wave Coherent Imaging Int'l Conf. on Neural Information Processing (ICONIP) 2017 Guangzhou Proc. (Nov.14-18, 2017, Guangzhou) 722-730
[10] G.Tanaka R.Nakane T.Yamane S.Takeda D.Nakano S.Nakagawaa A.Hirose Waveform Classification by Memristive Reservoir Computing Int'l Conf. on Neural Information Processing (ICONIP) 2017 Guangzhou Proc. (Nov.14-18, 2017, Guangzhou) 457-465
[11] T.Yamane S.Takeda D.Nakano G.Tanaka R.Nakane A.Hirose S.Nakagawa Simulation study of physical reservoir computing by nonlinear deterministic time series analysis Int'l Conf. on Neural Information Processing (ICONIP) 2017 Guangzhou Proc. (Nov.14-18, 2017, Guangzhou) 639-647
[12] A.Hirose S.Takeda T.Yamane D.Nakano S.Nakagawa R.Nakane G.Tanaka Complex-valued neural networks for wave-based realization of reservoir computing Int'l Conf. on Neural Information Processing (ICONIP) 2017 Guangzhou Proc. (Nov.14-18, 2017, Guangzhou) 449-456
[13] A.Hirose S.Tsuda R.Natsuaki Structurization of synthetic aperture radar information by using neural networks 2017 Workshop on SAR in Big Data Era: Models, Methods and Applications (BIGSARDATA) 2017 Beijing Proc. (Nov. 13-14, 2017, Beijing) 10.1109/BIGSARDATA.2017.8124936
[14] R.Natsuaki A.Hirose, Temporally coherent radio frequency interference in ALOS-2 PALSAR-2 image CEOS SAR Calibration and Validation Workshop 2017 Prof. (Nov. 7-9 ,2017) S23-1
[15] F.Shang A.Hirose Use of Coordinate Rotation Angle for Improving PolSAR Based Man-Made Target Detection Int'l Symposium on Antennas and Propagation (ISAP) 2017 Phuket Proc. (Oct. 30 - Nov. 2, 2017, Phuket) 27.1272
[16] F.Shang A.Hirose Combination Use of Multiple Window Sizes for Stokes Vector Based PolSAR data Interpretation Int'l Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2017 Fort Worth Proc. (July 23-28, 2017, Fort Worrh) 3913-3916
[17] T.Shimada A.Hirose Proposal of pixel-by-pixel optimization of scattering mechanism vectors in PolInSAR to generate accurate digital elevation model Int'l Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2017 Fort Worth Proc. (July 23-28, 2017, Fort Worrh) 83-86
[18] A.Hirose Advanced Neural Adaptive Processing in Interferometric and Polarimetric Radar Imaging IEEE Geoscience and Remote Sensing Society Distinguished Lecturer Program, Taipei Chapter) (June 14, 2017, Taipei) National Taiwan Ocean University (NTOU)
[19] A.Hirose Advanced Neural Adaptive Processing in Interferometric and Polarimetric Radar Imaging IEEE Geoscience and Remote Sensing Society Distinguished Lecturer Program, Taipei Chapter) (June 14, 2017, Taipei) National Tsing Hua University (NTHU)
[20] A.Hirose Advanced Neural Adaptive Processing in Interferometric and Polarimetric Radar Imaging
[21] [Live Stream + Archive] IEEE Geoscience and Remote Sensing Society Distinguished Lecturer Program, Taipei Chapter) (June 14, 2017, Taipei) Taipei Tech. (NTUT)

解説ほか
[22] 廣瀬明 「先端研究はもちろん、教育の大学・高専での在り方も議論しています」 [OpenAccess] 電子情報通信学会エレクトロニクスソサイエティ・ニュースレター No.167 (2017) 12
[23] M.Sato A.Hirose Special Section on Recent Progress in Electromagnetic Theory and Its Application (Foreword) [OpenAccess] IEICE Trans. on Electron. 100, 1 (2017) 1-2

シンポジウム・研究会・大会等発表
[24] 夏秋嶺 廣瀬明 合成開口レーダにおけるトランスポンダ様不要波のシミュレーション 信学会宇宙航行エレクトロニクス研究会SANE2017-113 (Feb. 23, 2018, Yamaguchi)
[25] R.Natsuaki, A.Hirose, Removal of Temporally Coherent Radio Frequency Interference in Interferometric Synthetic Aperture Radar, 宇宙航行エレクトロニクス研究会 (ICSANE 2017) SANE2017-72, (Nov., 23, 2017)
[26] H.Kim 廣瀬明 四元数ニューラルネットワークをベースにした柔軟な教師なしPolSAR地表分類システム 信学会電磁界理論研究会 EMT2017-48 (Nov. 9, 2017, Tendo)
[27] S.Hu 廣瀬明 Millimeter-wave adaptive glucose concentration estimation with complex-valued neural networks 信学会電磁界理論研究会EMT2017-51 (Nov. 9, 2017, Tendo)
[28] H.Kim 廣瀬明 Development of landmine visualization systems to deal with complex-amplitude texture based on complex-valued self-organizing map信学会宇宙航行エレクトロニクス研究会SANE2017-58 (Oct. 5, 2017, Tokyo)
[29] "平野拓海 菊田和孝 廣瀬明" イメージング用テーパスロットアンテナアレイにおける電磁バンドギャップ構造による直接結合の低減 信学会電磁界理論研究会 EMT2017-4 (June 2, 2017, Tokyo)
[30] 廣瀬明 大学院における電磁気学の講義構成とそこでの仮説の扱い 2018信学総大CS-1-1 (Mar. 21, 2018, Tokyo)
[31] 夏秋嶺 廣瀬明 合成開口レーダに重畳される時間的に高干渉度の不要波とその除去 2018信学総大B-2-46 (Mar. 22, 2018, Tokyo)
[32] H.Kim 廣瀬明 階層的な偏波特徴ベクトルによる高分解能PolSARデータの教師なし地表分類2018信学総大 B-2-27 (Mar. 21, 2018, Tokyo)
[33] H.Kim 廣瀬明 教師なしPolSAR地表分類のためのQuaternion Auto-Encoder による偏波特徴抽出と自己組織化マッピング 2017信学ソ大CS-1-1 (Sept. 13, 2017, Tokyo)
[34] 有馬悠也 廣瀬明 リニアアレイ状アンテナとニューラルネットワーク処理による移動する対象のための連続ミリ波イメージングシステム2017信学ソ大 BI-1-4 (Sept. 13, 2017, Tokyo)

著書
[35] 廣瀬 明 "ニューラルネットワークのシミュレーションin 演習で学ぶ生命科学 --物理・化学・数理から見る生命科学入門-- (第2版)" 東京大学生命科学教科書編集委員会(Ed.) 羊土社 (March. 10, 2017)

その他
[36] キム・ヒョンス 廣瀬明 四元数自己符号化器と四元数自己組織化マップによる偏波合成開口レーダ土地区分 東北大学・電気通信研究所「高次元ニューラルネットワークの実用化」共同プロジェクト研究会 (Dec. 11-12, 2017, Sendai)
[37] H.Kim A.Hirose Unsupervised PolSAR Land Classification Based on Quaternion Neural Networks Joint PI Meeting of Global Environment Observation Mission FY2017 (22-26 January 2018, Tokyo)
[38] A.Hirose A.E.Bezer Sensing / imaging and feature extraction based on neural networks and wireless electronics Tsinghua University - University of Tokyo Joint Workshop (April 13-15, 2017, Beijing)
[39] H.Kim A.Hirose Unsupervised adaptive land classification using quaternion neural networks 3rd Pi-SAR-L2 Workshop (Feb. 28, 2017, Tokyo)
[40] A.Hirose Advanced Neural Adaptive Processing in Interferometric and Polarimetric Radar Imaging (IEEE GRSS Distinguished Lecturer Progrm Video Archive) IEEE.tv 2017年6月14日
[41] 田中剛平 「複素ニューラルネットワーク[第2版]」(書評) 数理科学 no.643 (2017年1月号) p.61


特許
[42] 中根了昌 田中剛平 廣瀬明 情報処理デバイス 特許出願 特願2018-15957 D75D

受賞
[43] 有馬悠也 (廣瀬明研) 海外渡航助成 (ICONIP 2017) (指導大学院生 有馬悠也, 2017) 電気電子情報学術振興財団 17-Nov-17
[44] Y.Arima (A.Hirose Lab.) ICONIP Best Student Paper Award Finalist (APNNS) (Graduate Student Yuya Arima, 2017) ICONIP 2017 Guanzhou 17-Nov-17
[45] A.Hirose Asia-Pacific Neural Network Society (APNNS) Excellent Service Award (2017) APNNS 17-Nov-17
[46] A.Hirose Certificate of Recognition of Invaluable Contribution as an AdCom Member to the IEEE Geoscience and Remote Sensing Society (GRSS) (2017) IEEE GRSS 4-Nov-17
[47] M.Hikosaka (A.Hirose Lab.) IEEE Computational Intelligence Society (CIS) Japan Chapter Young Researcher Award IEEE CIS Japan Chapter 13-Mar-17
[48] K.Ichikawa (A.Hirose Lab.) IEEE Computational Intelligence Society (CIS) Japan Chapter Young Researcher Award IEEE CIS Japan Chapter 13-Mar-17