次世代無線通信とモバイルコンピューティング

車載ネットワーク

近年，データ処理をクラウドで集約して行う傾向から，マイクロソフトやGoogle TensorFlow などによるいくつかのIoTツールは， 機械学習等により訓練された判定関数などをIoT デバイスに導入できるエッジコンピューティング機能をサポートしつつあります． しかし，そういった既存のツールおよび既存アプローチのほとんどは，学習済みの判定機能の一部または全部をクラウドからエッジデバイスに移行することで， 以降のクラウドへのデータ量を削減することが目的であり，学習段階では依然として，学習機能を有するクラウドサーバーあるいはホームゲートウェイなどにすべてのデータを集約する必要があります． そこで本研究では，WSN(Wireless Sensor Network)において深層学習およびそれを用いたデータ処理を行うための新しい手法を提案しています．

LTE/4G, 5G・Wi-Fi

Wi-FiやBLE/RF-IDなど無線電波を用いた人・モノの位置推定に関する研究を行っています。