（特徴と強み等）（社会活動特許等取得状況産学連携・技術移転の対応等）無線通信，機械学習・深層学習による通信環境の可視化と適応制御への応用・低消費電力かつ高速な可視光通信システムの開発・高効率な非直交多元接続方式の検討無線通信，機械学習，可視光通信，適応変調IEEE，電子情報通信学会，情報処理学会情報化社会の実現が進む中で，無線通信技術はその中核を担う技術となっており，次世代の無線通信技術には高速かつ高信頼な通信の実現が求められています．従来の信号処理アルゴリズムでは，計算量の問題や様々なユースケースに対するロバスト性の問題等から，高速・大容量・低遅延化のボトルネックとなっている部分が数多く混在しています．そこで，一度学習を行えば高速に様々なケースを汎化可能な機械学習を無線通信技術に融合させることでこれらの課題を解決し，次世代無線通信における技術基盤に貢献できるような研究・開発を進めています．誤りの少ない通信を実現するための誤り訂正符号を始め,LED等を用いる可視光通信や多素子のアンテナを利用するMIMO技術まで幅広く取り組んでいます.教育・研究活動の紹介新たな通信方式の提案から，数式による理論解析，計算機シミュレーション評価に加え，簡易的な実機実験を通し，提案した方式の有効性を検証するような研究活動を行っています．国内外の研究者と積極的な共同研究を行っており，グローバルな観点からの最先端な研究・技術開発を特徴としています．教育目標としては，こうした研究活動を通し，論理的な思考能力と国際的なコミュニケーション能力を養うことを掲げています．今後の展望情報化社会の基盤技術と成り得る無線通信・機械学習技術をベースに異分野との融合を積極盛んに行い，その成果を実社会へ還元できるような研究・技術開発を目指しています．社会貢献等共同研究，国立研究開発法人情報通信研究機構,「可視光通信のための高い周波数利用効率を達成する通信方式に関する研究」2021年12月～2026年3月．こじましゅん2022年1月更新TEL:028-689-6270分野研究テーマキーワード所属学会等特記事項URL: https://sites.google.com/view/shun-kojimaMail: s.kojima[at]is.utsunomiya-u.ac.jp研究概要SDGs事例基盤工学科情報電子オプティクスコース工学部助教小島駿
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