レーダ画像からレーダ断面積とアンテナパターンが評価できる?!
電気長の非常に大きな物体のレーダ断面積、アンテナパターンの計測は困難を極めます。このため、物体近傍の散乱電磁界を計測し、逆合成開口による画像処理後、遠方電磁界を数学的に評価する方法を確立、提案しています。
これまでにもコンピュータを利用した嗅覚について研究されているが、一般消費者が利用可能な形では実用化されていない。このことから我々はだれでも利用可能な人工嗅覚装置の実現を目指して研究を行っている。 人工嗅覚を実現するためには、空気中の化学物質を測定する必要があり、主にガスセンサを用いた研究がおこなわれている。本研究でも安価で取り扱いが容易な半導体ガスセンサを用いている。半導体ガスセンサは反応するガスが異なる種類が提供されており、我々の研究では複数の特性が異なる半導体ガスセンサとマイコンを組み合わせた小型で取扱いが簡単な人工嗅覚装置の実現を目指している。 一般的な半導体ガスセンサはヒータを持ち、内部の温度を管理する必要があるが、このヒータによる加熱を変更することにより感度を変化させることができる。これを利用して、一つのセンサからできるだけ多くの情報を得ることができるハードウエアを作成した。そして、得られた情報から匂いの種類を分類するために、機械学習を取り入れた認識システムを実現し評価を行った結果を示す。
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