研究現況 2018
夏秋研との共同遂行部分を含む
ACTIVITIES 2018
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・ハラルド バイアライン
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。特に、この最適化の過程で得られる最適化パラメータがコヒーレンシー行列の対角化のための湯に足り行列のパラメータと強い相関がある点から解析を進めている。(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・ソン ジュンミン
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の詳細を詰めた。また物理的な解像度が上がっても、統計的特徴量を計算するためのウィンドウの必要サイズにほとんど変化が無いことを見出した。その原因も同時に探っている。

3 地中地雷可視化システム

廣瀬 明・下村 颯志・スード ポールシュ・チェンチェン ハン イツキ・ソン イチェン
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。特に時間領域の散乱特性をもとに伝搬経路の影響を相殺し、散乱係数の周波数プロファイルに注目する方法を提案して、その有効性を実証した。

4 セキュリティ用近距離ミリ波イメージング

廣瀬
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、実験によってその有効性を実証した。また良好な結果を示すシステムパラメータの範囲を同定した。

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・中西貴大

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、この目的に適した独立成分分析の処理方式を提案し、その有効性の実証を進めた。

6 移動体通信のチャネル予測

廣瀬 明・丁 天本・金子 智喜 (+齋藤宏文)
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・金子 智喜(+齋藤宏文)
地球観測衛星技術の深刻なボトルネックの一つは、ダウンリンク通信回線の容量不足である。合成開口レーダ(synthetic aperture radar: SAR)の技術が向上するにつれ、その各種データは急激に大容量化し、ビッグデータの重要な一角をなしている。しかし利用可能周波数帯域は狭く、また地上局との各見通し通信は大変短いため、国際的な協力体制を敷くものの、データのダウンリンクに対する制限は厳しい。高い帯域幅当たり通信容量を持つ通信システムを実現するため、両円偏波利用の通信システムの検討を進めている。

8 ミリ波による血中物質濃度の非侵襲計測

廣瀬 明・長江セコウ
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。われわれは、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ている。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。現在、in-vivo実験を計画している。
9 物理リザバー コンピューティング
廣瀬 明・市村剛大(+田中剛平・中根了昌) 
ニューラルネットワークのハードウエア実現は現在、広くGPU (graphics processing unit)によっている。これによって、ディープラーニング等が実現され、ニューロ人工知能(AI)が広く利用されている。しかし現代のセンサ・ネットワークの時代には収集される情報は膨大であり、それらの処理に要する電力や時間もまた膨大である。その根本的な原因は、フォン・ノイマン型のハードウエアの利用にある。そこではビット処理による記号情報表現と記号情報処理が行われている。これは従来のロジックAIとは相性が良かった。しかしパターン情報表現とパターン情報処理を基盤とするニューロAIとは、ねじれを生じている。われわれは物理的にもパターン情報表現/処理を実現するハードウエアの開発を始めている。本年は、その基本アイデアとなる物理リザバーコンピューティングに関する基本的な解析を行った。またスピン波を利用するデバイスに関する検討を進めた。
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 ・ミリンコビッチ マイケル
この15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 H.Bayerlein

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. In particular, we found that the optimization parameters obtained in the optimization process shows high similarity to the unitary matrix parameters in diagonalization of coherency matrix. We focus on this point for further analysis. (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, H.Kim and J.Song
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の詳細を詰めた。また物理的な解像度が上がっても、統計的特徴量を計算するためのウィンドウの必要サイズにほとんど変化が無いことを見出した。その原因も同時に探っている。

3 Ground Penetrating Visualization System

A.Hirose, S.Shimomura, P.Sood, C.Han Itsuki, Y.Song
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 proposed an adaptive method to distinguish buried things by dealing with the frequency profiles of scattering coefficients after cancellation of propagation transmission function based on time-domain scattering characteristics. Experiments demonstrated successfully its high performance and adaptability.

4 Near-Range Security Imaging

A.Hirose
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、実験によってその有効性を実証した。また良好な結果を示すシステムパラメータの範囲を同定した。

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

A.Hirose and T.Nakanishi
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. We proposed a modified independent component analysis method suitable for this purpose. Now we conducting experiments.

6 Channel Prediction in Mobile Communications

A.Hirose, T.Ding and T.Kaneko (+ H.Saito)
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. We are going to conduct experiments.

7 Highly Functional Antennas

A.Hirose and T.Kaneko (+ H.Saito)
One of the most serious bottleneck in earth-observation satellite technology is the capacity shortage in downlink communications. Recent development of synthetic aperture radar is increasing the total amount of satellite data, resulting in one of the most significant big data. However, the available frequency band is limited, and the communication time in each communication with a ground station is short. Then the downlink capacity is strictly limited though the world institutes cooperate together. To obtain a high capacity to bandwidth ratio, we are working to develop a new communication system utilizing dual circular-polarization system.

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

A.Hirose and S.Nagae
 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. Presently we plan to conduct in-vivo experiments.
9 Physical Reservoir Computing
A.Hirose and T.Ichimura (+ G.Tanaka, R.Nakane)
Present neural network hardware relies widely on graphics processing units (GPUs) to realize various deep-learning learning and processing in neural artificial intelligence (neuro-AI) systems. However, the total amount of information is huge in this sensor network era, resulting in seriously enormous electric power consumption and learning time. The most fundamental origin is the use of von Neumann type hardware, which is based on the symbol information representation and symbol information processing by manipulating bits. Though this architecture matches traditional logic-AI systems, it unfits the modern neuro-AI. To solve this problem, we have been investigating the basics characteristics of reservoir computing. This year, we conducted researches on spin-wave reservoir computing in its physical and information dynamics.
9 Complex-valued neural networks: Deep learning and its applications
A.Hirose and M.Milinkovic
 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(2018年度)
Publications List
論文・著書一覧(2018年度)
Publications List

研究論文
[1] K.Kinugawa F.Shang N.Usami A.Hirose Isotropization of quaternion-neural-network-based PolSAR adaptive land classification in Poincare-sphere parameter space IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 15, 8 (2018) 1234-1238 10.1109/LGRS.2018.2831215
[2] S.Fujinami R.Natsuaki A.Hirose Experimental analysis on the mechanisms of singular point generation in InSAR by employing scaled optical interferometry IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing 56, 7 (2018) 3830-3837 10.1109/TGRS.2018.2812898
[3] T.Shimada R.Natsuaki A.Hirose Pixel-by-pixel scattering mechanism vector optimization in high resolution PolInSAR IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing 56, 5 (2018) 2587-2596 10.1109/TGRS.2017.2768604
[4] R.Nakane G.Tanaka A.Hirose Reservoir Computing with Spin Waves Excited in a Garnet Film IEEE Access 6 (2018) 4462-4469 10.1109/ACCESS.2018.2794584
[5] H.Kim A.Hirose Unsupervised Fine Land Classification Using Quaternion Auto-Encoder-based Polarization Feature Extraction and Self-Organizing Mapping IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 56, 3 (2018) 1839-1851 10.1109/TGRS.2017.2768619
[6] K.Oyama A.Hirose Adaptive phase-singular-unit restoration with entire-spectrum-processing complex-valued neural networks in interferometric SAR Electron. Lett. 54, 1 (2018) 43-45 10.1049/el.2017.2680
[7] E.Koyama A.Hirose Development of complex-valued self-organizing-map landmine visualization system equipped with moving one-dimensional array antenna IEICE Trans. on Electron. E101C, 1 (2018) 35-38 10.1587/transele.E101.C.35
[8] Y.Luo K.Kikuta T.Takahashi A.Hirose H.Toshiyoshi Metamaterial Antenna with Programmable Spatial and Transient Radiation Beams by Using Monolithically Integrated RF-MEMS Switches IEEJ Transactions on Sensors and Micromachines 138, 3 (2018) 106-111 10.1541/ieejsmas.138.106

国際会議論文
[9] G.Tanaka R.Nakane A.Hirose Network Structure-Dependent Performance of Memristor-Based Reservoir Computing Cognitive Computing 2018 Hannover Proc. (Dec. 18-20, 2018, Hannover) NS-37
[10] T.Yamane H.Numata J.B.Heroux N.Kanazawa S.Takeda A.Hirose G.Tanaka R.Nakane D.Nakano Dimensionality reduction by reservoir computing and its application to IoT edge computing Int'l Conf. on Neural Information Processing (ICONIP) 2018 Siem Reap Proc. (Dec.13-16, 2018, Siem Reap) 635-643
[11] A.Hirose G.Tanaka S.Takeda T.Yamane H.Numata N.Kanazawa J.B.Heroux, D.Nakano R.Nakane Proposal of carrier-wave reservoir computing Int'l Conf. on Neural Information Processing (ICONIP) 2018 Siem Reap Proc. (Dec.13-16, 2018, Siem Reap) 616-624
[12] Y.Sunaga R.Natsuaki A.Hirose Proposal of complex-valued convolutional neural networks for similar land-shape discovery in interferometric synthetic aperture radar Int'l Conf. on Neural Information Processing (ICONIP) 2018 Siem Reap Proc. (Dec.13-16, 2018, Siem Reap) 340-349
[13] A.Hirose Singularity-spreading phase unwrapping: Its basic idea and the influence of time and space discreteness on the dynamics Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA) 2018 Proc. (Nov. 12-15, 2018, Honolulu) 99-103
[14] A.Hirose Complex-Valued and Quaternion Neural Networks to Deal with Complex Amplitude and Polarization: Their Strength in Electronics Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA) 2018 Proc. (Nov. 12-15, 2018, Honolulu) 566-571
[15] A.Hirose Deep quaternion neural networks for PolSAR land feature descovery and classification in Big SAR Data era (Keynote) Int'l Conf. On Aerospace Electronics and Remote Sensing Technology (ICARES) 2018 Bali (September 19, 2018, Bali)
[16] A.Hirose Big SAR Data processing based on neural networks -- Structurization of SAR information (Invited) National Seminar: Rating Methodology for Peat Fields Fire Disasters) (September 18, 2018, Jakarta)
[17] A.Hirose Advanced neural adaptive processing in interferometric and polarimetric radar imaging (invited) Asia-Pacific Conf. On Geoscience, Electronics and Remote Sensing Technology (AGERS) 2018 Jakarta (ChapNet 2018 GRSS IEEE) (September 17, 2018, Jakarta)
[18] A.Hirose "Advanced Neural Adaptive Processing in Interferometric and Polarimetric Radar Imaging, Structurization of SAR Information by using Neural Networks" ITB technical meeting (September 16, 2018, Bandung)
[19] Y.Otsuka A.Hirose Analysis of Singular-point Generating Mechanisms in PolInSAR India-Japan Bilateral Cooperation Project (September 13, 2018, Roorkee)
[20] A.Hirose "Advanced Neural Adaptive Processing in Interferometric and Polarimetric Radar Imaging, Structurization of SAR Information by using Neural Networks" India-Japan Bilateral Cooperation Project (September 13, 2018, Roorkee)
[21] S.Shimomura A.Hirose Adaptive Subsurface Visualization System Using Phase Retrieval Method and Complex-valued Self-organizing Map Progress in Electromagnetics Symposium (PIERS) 2018 Toyama Proc. (August 1-4, 2018, Toyama) 476
[22] Y.Otsuka T.Shimada R.Natsuaki A.Hirose Analysis of Singular-point Generating Mechanisms Based on the Correlations among the Parameters inCoherency Matrix and Those in the Optimized Scattering-mechanism Vector in PolInSAR Progress in Electromagnetics Symposium (PIERS) 2018 Toyama Proc. (August 1-4, 2018, Toyama) 474
[23] R.Natsuaki A.Hirose PROFILES OF RFI IN ALOS-2 IMAGES - A CASE STUDY IN TOKYO BAY, JAPAN Int'l Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2018 Valencia Proc. (July 23-27, 2018, Valencia) MO4.R9.2
[24] R.Natsuaki A.Hirose L-BAND SAR INTERFEROMETRIC ANALYSIS FOR FLOOD DETECTION IN URBAN AREA – A CASE STUDY IN 2015 JOSO FLOOD, JAPAN Int'l Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2018 Valencia Proc. (July 23-27, 2018, Valencia) TH4.R12.6
[25] S.Hu A.Hirose PROPOSAL OF MILLIMETER-WAVE ADAPTIVE GLUCOSE-CONCENTRATION ESTIMATION SYSTEM USING COMPLEX-VALUED NEURAL NETWORKS Int'l Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2018 Valencia Proc. (July 23-27, 2018, Valencia) WE1.R8.5
[26] K.Oyama A.Hirose PROPOSAL OF SINGULAR-UNIT COMPENSATION IN POLARIMETRIC-INTERFEROMETRIC SYNTHETIC APERTURE RADAR BY PHASOR-QUATERNION NEURAL NETWORKS Int'l Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2018 Valencia Proc. (July 23-27, 2018, Valencia) WEP1.PA.5
[27] H.Kim A.Hirose POLARIZATION FEATURE EXTRACTION USING QUATERNION NEURAL NETWORKS FOR FLEXIBLE UNSUPERVISED POLSAR LAND CLASSIFICATION Int'l Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2018 Valencia Proc. (July 23-27, 2018, Valencia) TUP2.PD.3
[28] H.Kim A.Hirose CODEBOOK-BASED HIERARCHICAL POLARIZATION FEATURE FOR UNSUPERVISED FINE LAND CLASSIFICATION USING HIGH-RESOLUTION POLSAR DATA Int'l Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2018 Valencia Proc. (July 23-27, 2018, Valencia) WEP1.PD.9
[29] R.Nakane G.Tanaka A.Hirose "Demonstration of spin-wave-based reservoir computing for next-generation machine-learning devices" International Conference on Magnetism (ICM) 2018 San Francisco Proc. (July 16, 2018, San Francisco) 26-27
[30] K.Oyama A.Hirose Performance of entire-spectrum-processing complex-valued neural-network filter to generate digital elevation model in interferometric radar IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI) - Int'l Joint Conf. On Neural Networks (IJCNN) 2018 Rio de Janeiro Proc. (July 10, 2018, Rio de Janeiro) TA7.3
[31] R.Natsuaki A.Hirose Interferometric and Polarimetric Effect of Wideband Radio Fre-quency Interference in ALOS-2 12th European Conference on Synthetic Aperture Radar (EUSAR) 2018 Proc. (June 4-7, 2018) D.9.3
[32] R.Natsuaki A.Hirose Effect of Temporal Baseline in Pixel-by-Pixel Scattering Mechanism Vector Optimization for PolInSAR 12th European Conference on Synthetic Aperture Radar (EUSAR) 2018 Proc. (June 4-7, 2018) D.9.2

解説ほか
[33] 廣瀬明 大学・高専での電磁気教育の在り方:2018総合大会での議論 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.171 (2018) 12
[34] 廣瀬明 電磁波基盤技術領域委員会: 領域委員会方式をどう発展させるか 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.171 (2018) 5
[35] 廣瀬明 島田智大 夏秋嶺 偏波干渉合成開口レーダのデジタル地形図生成におけるピクセル毎の散乱機構重み付けベクトル最適化:その基本アイデアと意義 電子情報通信学会和文論文誌(C)101-C, 8 (2018) 290-299
[36] キム ヒョンス (廣瀬研) 四元数ニューラルネットワークによる教師なしPolSAR 地表分類 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.170 (2018) 4
[37] 廣瀬明 研究グループ紹介 東京大学 大学院 工学系研究科 電気系工学専攻 廣瀬・夏秋研究室 電気学会 A部門ニュースレター 138, 4 (2018) NL4_4 10.1541/ieejfms.138.NL4_4"
[38] 廣瀬明 地球観測、生活イメージングが住みよい社会を作り、さらには新たな電磁気・電波工学をつくります (APSAR国内委員会) 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.168 (2018) 21
[39] キム ヒョンス 廣瀬明 四元数オートエンコーダと四元数SOMの連携による柔軟な偏波散乱信号処理:偏波合成開口レーダ地形分類での利用(解説)知能と情報(日本知能情報ファジィ学会誌)30, 2 (2018) 89-97
[40] 廣瀬明 招待論文「複素振幅を扱うニューラルネットワークとそのエレクトロニクスにおける利点」の背景と将来展望" 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.168 (2018) 14-15
[41] M.Sato A.Hirose Special Section on Recent Progress in Electromagnetic Theory and Its Application (Foreword)IEICE Trans. on Electron. 101, 1 (2018) 1-2
[42] 佐藤源之 廣瀬明 英文論文誌小特集「Recent Progress in Electromagnetic Theory and Its Applications」の企画内容と論文傾向 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.168 (2018) 20

シンポジウム・研究会・大会等発表
[43] 長江セコウ 廣瀬 明 非侵襲型ミリ波血糖値測定システムのための3ポート プローブの提案 信学会MEとバイオサイバネティクス研究会 MBE2018- (Mar. 5, 2019, Tokyo)
[44] 下村颯志 廣瀬 明 レーダのC-scan画像解析における位相情報の活用と複素自己組織化マップ 信学会ニューロコンピューティング研究会 NC2018-69 (Mar. 5, 2019, Tokyo)
[45] 廣瀬 明 田中剛平 武田征士 山根敏志 沼田秀俊 金澤直輝 ヘロー ジャンベノ 中野大樹 中根了昌 パターン情報表現およびパターン情報処理を物理的に実現するニューラルネットワーク デバイスとその利点 信学会ニューロコンピューティング研究会 NC2018-65 (Mar. 5, 2019, Tokyo)
[46] 市村剛大 中根了昌 田中剛平 廣瀬 明 スピン波リザバー コンピューティングにおける有用情報の空間分布 信学会ニューロコンピューティング研究会 NC2018-66 (Mar. 5, 2019, Tokyo)
[47] 中西貴大 廣瀬 明 オンライン複素周波数領域独立成分分析によるマイクロ波人命探査レーダシステムの構築 信学会ニューロコンピューティング研究会 NC2018-70 (Mar. 5, 2019, Tokyo)
[48] 平野拓海 廣瀬明 電磁バンドギャップ構造によるテーパスロットアンテナの広帯域な直接結合の低減 信学会電磁界理論研究会EMT2018-46 (Nov. 17, 2018, Yonago)
[49] 下村颯志 廣瀬明 複素自己組織化マップを用いたタイムドメインの位相の適応的処理による3次元地中レーダ 信学会電磁界理論研究会 EMT2018-46 (Nov. 15, 2018, Yonago)
[50] 下村颯志 廣瀬明 地中レーダにおける時間領域情報の複素自己組織化マップによる適応的処理 信学会宇宙航行エレクトロニクス研究会 SANE2018-2 (May. 14, 2018, Tokyo)
[51] 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)
[52] 平野拓海 廣瀬明 電磁バンドギャップ構造を用いた広帯域・低直接結合テーパスロットアンテナ 2018信学ソ大 B-1-47 (Sept. 11, 2018, Kanazawa)


その他
[53] 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)
[54] 下村颯志 平野拓海 廣瀬明 スマート除雪 コマツ社会連携講座 推進会議 (16 Oct., 2018, Tokyo)
[55] 平野拓海 下村颯志 廣瀬明 スマート除雪 コマツ社会連携講座 担当者会議 (4 Oct., 2018, Tokyo)
[56] 平野拓海 下村颯志 廣瀬明 スマート除雪 コマツ社会連携講座 担当者会議 (8 May., 2018, Tokyo)
[57] 下村颯志 平野拓海 廣瀬明 スマート除雪 コマツ社会連携講座 推進会議 (27 Feb., 2018, Tokyo)
[58] 平野拓海 下村颯志 廣瀬明 除雪時の障害物検知 コマツ社会連携講座 担当者会議 (13-14 Feb., 2018, Tokyo)
[59] 下村颯志 平野拓海 廣瀬明 雪中障害物検知 コマツ社会連携講座 推進会議 (12 Oct., 2018, Tokyo)
[60] 下村颯志 平野拓海 廣瀬明 雪中障害物検知 コマツ社会連携講座 担当者会議 (28 Sept.., 2018, Tokyo)
[61] 東大、スピン波利用の情報処理チップデバイスの提案と動作原理を実証-超低消費電力高性能端末機器を実現 日経オンライン 2018年2月23日 14:15
[62] 下村颯志 廣瀬明 時間領域位相適応処理と複素自己組織化マップによる地中レーダシステム 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 (Nov. 9-10, 2018, Sendai)
[63] 廣瀬明 中根了昌 田中剛平 リザバーコンピューティング:ガーネットフィルムに励起されるスピン波の利用 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 (Nov. 9-10, 2018, Sendai)

特許
[64] 中根了昌 田中剛平 廣瀬明 情報処理デバイス 特許出願 PCT/JP2019/002986

受賞
[65] S.Shimomura (A.Hirose Lab.) PIERS Young Scientist Award & Best Student Paper Award 3rd Prize (IEICE / Electromacnetics Academy) (Graduate Student Soshi Shimomura, 2018) IEICE / EM Academy 3-Aug-18
[66] Y.Otsuka (A.Hirose Lab.) PIERS Best Student Paper Award 1st Prize (IEICE / Electromacnetics Academy) (Graduate Student Yuta Otsuka, 2018) IEICE / EM Academy 3-Aug-18
[67] A.Hirose Honorary International Chair Professor of National Taipei University of Technology (NTUT) (2018-2020) NTUT 14-Jun-18
[68] A.Hirose IEEE GRSS Webinar Series, Appreciation for participation as the lecturer of the first GRSS webinar lecture (2018) IEEE GRSS 1-Jun-18
[69] 廣瀬明 KDDI財団賞2017年度「干渉合成開口レーダにおける位相特異点の発生機序の解明」(2018) KDDI Foundation 23-Mar-18
[70] H.Kim (A.Hirose Lab.) 電子情報通信学会エレクトロニクスソサイエティ学生奨励賞 (指導大学院生 Kim Hyunsoo, 2018) 電子情報通信学会エレクトロニクスソサイエティ 20-Mar-18
[71] K.Oyama (A.Hirose Lab.) IEEE Computational Intelligence Society (CIS) Japan Chapter Young Researcher Award (Student Kohei Oyama, 2018) IEEE CIS Japan Chapter 13-Mar-18