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ホーム高速A/D変換器の非線形性を改善するデジタル補正技術
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクス
学科の分類
工学部電気電子システム工学科

高速A/D変換器の非線形性を改善するデジタル補正技術

工学部

電気電子システム工学科

集積回路工学研究室

木原崇雄 准教授

集積回路設計

直接RFサンプリング受信機はA/D変換器(ADC)で数GHzのRF信号を低速のデジタルデータに変換している。この受信機の消費電力を十mW程度に減らせれば、無線端末用集積回路に応用可能となり、その開発コストと市場投入までの期間を軽減・短縮できる。電圧制御発振器(VCO)を用いたADCは高速変換と低消費電力動作を両立できるが、VCOの非線形性により発生する不要波が分解能を低下させる。本展示では、デジタル回路で不要波を低減させることでADCの高速変換・低消費電力動作を実現する技術を紹介する。

背景・方法
結果・比較

論文

「Digital Third-Order Nonlinearity Correction for Time-Interleaved A/D Converters with VCOs」(2019)KiharaTakao『Proc. IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)』p.1-4.

「Digital Mismatch Correction for Bandpass Sampling Four-Channel Time-Interleaved ADCs in Direct-RF Sampling Receivers」(2019)KiharaTakao『IEEE Transactions on Circuits and Systems-I: Regular Paper』66p.2007-2016.

研究者INFO: 工学部 電気電子システム工学科 集積回路工学研究室 木原崇雄 准教授

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重弘 裕二

遺伝的アルゴリズムに基づく鉄道ダイヤの生成自動化

現代社会において鉄道は不可欠なものとなっており、鉄道ダイヤの乱れは多くの人に影響を及ぼす。しかしダイヤの乱れは様々な原因によって生じるため、完全になくすことは難しい。ダイヤの乱れが生じると運行計画の変更を行う必要があるが、変更案の作成は人手に頼らざるを得ないため、多大な時間が必要となる。そこで本研究では、研究の最初の段階として、遺伝的アルゴリズムを用いて鉄道ダイヤの自動生成を試みる。

和田 英男

赤外線スマートウィンドウの研究

 地球温暖化に伴う気候変動を解決するためには、熱エネルギーを効率的に使用して、物質から放出される排熱を抑制することが重要です。二酸化バナジウムは、温度上昇に伴い赤外線透過率が顕著に減少する反面、反射率は向上する性質(サーモクロミズム)を利用した赤外線放射抑制機能材料です。本研究では、ナノスケールモスアイ構造を有する二酸化バナジウム薄膜に着目し、「電気的駆動力なしに直接的に光スイッチング機能」をもつ赤外線スマートウィンドウの開発を実施しています。

棚橋 一郎

金属コロイド粒子の作製と応用

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長田 昭義

緑藻類の交流インピーダンス計測技術の開発

現在、低コストで高効率的なオイル生産をめざして生物学・農学面からの実証研究が先行する中、複雑化した緑藻類の培養過程の解明に必要な計測評価技術が必要と考える。そこで、オイル産生緑藻類の高増殖・量産化効果を検証する計測評価技術として、電気電子分野の計測装置を活用した交流インピーダンス計測法を提案する。第一段階として、クロレラ培養の増殖過程における周波数特性について評価・議論し、本計測技術の定量解析への適用性について検証した。

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バイオ燃料化が期待される微細藻類の1種(ボトリオコッカス: Botryococcus braunii)の遺伝資源を収集している。主に日本各地の湖沼とインドネシアのカリマンタン島内の熱帯泥炭湿地や湖沼から200株あまりの野生株を単離した。同時に、増殖性能やストレス耐性などの観点で有能な株のスクリーニングを実施:高温耐性を持つOIT413株(京都の湿地で単離)、増殖性能の高い熱帯産株などが得られている。

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 本研究では,兵庫県三田盆地に分布する神戸層群凝灰岩層をより精密に区分し,それらの凝灰岩層の記載岩石学的性質を明らかにする.野外調査では凝灰岩層の岩相や分布を,鏡下観察では凝灰岩層の軽石斑晶鉱物の組み合わせを記載する.必要に応じて黒雲母などの化学組成も測定する.また,本研究による凝灰岩層序区分に基づいた地質図の作成も進める.本研究の成果は,神戸層群分布域で発生する地すべりに関する課題などを考察する上でも重要な役割を果たすことが期待される.

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人同士のコミュニケーションを支援する

会話時の声の音響的特徴(ピッチ、パワー、周波数特性など)及びしぐさの動的特徴の時間変化度合いを観察することで、会話が楽しく進行しているかそれともギクシャクしているかなどの会話の雰囲気を推定できることがわかってきました。この技術を用いた会話支援システムを構築中ですが、他にも、高齢者の理解度衰え推定、場の雰囲気盛り上げシステム、学習支援システムなど、幅広いアプリケーション展開を図っています。

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木造密集市街地における防災シミュレーション

わが国には歴史的な都市や、戦後の大都市への人口集中で形成された地区など、木造密集市街地が数多く存在し、そのような市街地は災害に対して脆弱です。ここでは、京都市の歴史地区を対象として、火災を想定した防災シミュレーションを行っています。そのシミュレーションは、火災時の延焼性状を防火対策別に示すもの、CFD(Computational Fluid Dynamics)を用いて火災時の煙流動を解析したもの、マルチエージェント(Multi-Agent)を用いて避難行動を予測したものです。

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標準正規分布の幾何学的対称性

連続な確率変数の確率密度関数の積分形は、0から1までで評価できる累積分布関数です。では、累積分布関数を積分するとき、積分形の関数の一階の導関数は、累積確率として0から1までの傾きになります。つまり、直角三角形を用いた三平方の定理による評価が可能になります。そこで、標準正規分布の幾何学的対称性を応用しながら三平方の定理を用いてみると、新たな確率評価基準が思考できます。

大森 英樹

家と車の電力を無線で相互融通するワイヤレスV2Hシステム

近年、変動形再生可能エネルギーによる系統の不安定化が問題となっている。電力の平準化を実現する分散システムとしてスマートハウスが注目されているが、蓄電池が高価であることが普及の妨げとなっている。この問題を解決する方法として電気自動車のバッテリーを家庭内配電に双方向に接続して利用するV2H(Vehicle to Home)システムが期待されている。しかし、従来の充電ケーブルを用いる接続方式では手間がかかるために、接続の頻度が低下してしまう。そこで著者らはスマートハウスの利用率と利便性の向上を図るため、電気自動車を家庭のカーポートに駐車するだけで、自動的に双方向の電力融通を行うことができるワイヤレスV2Hシステムの開発を行っている。 本研究では、国際規格SAEJ2954に準拠した許容周波数帯での動作で、家一軒分丸ごとの電力をカバーするハイパワー6kWの電力伝送を双方向で行うシステムの実現を目指している。効率と伝送電力を確保するため高周波の磁界を用いるが、高周波電力を発生する双方向コンバータとして、従来は4つのパワー半導体を用いたフルブリッジコンバータを用いた研究がなされてきた。本研究では、図1のようにわずか1つのパワー半導体で高効率に高周波電力を発生するシングルエンデッドコンバータを用い、従来のブリッジコンバータに比して圧倒的な小形軽量かつ低コストを実現するワイヤレスV2Hシステムを実現し、幅広い普及を目指す。 先に開発したシングルエンデッド式ワイヤレスV2Hシステムでは、(1)コンバータの構成部品である共振回路定数のわずかなばらつきによって伝送電力が大幅に変化してしまうというロバスト性の課題がある。(2)また、過去の技術ではスイッチの導通時間TONを変えて電力を制御するため、動作周波数が国際規格の85kHz帯から離脱するという課題がある。そこで、この問題を解決する新しい方式として周波数を可変しない位相シフト制御式電力制御を提案している。本提案方式を用いたワイヤレスV2Hシステムが高ロバスト性及び位相シフト方式を実現できることを確認できたので報告する。

吉田 恵一郎

誘電体を用いたすすの静電捕集とプラズマ分解

エンジン等の燃焼排ガスに含まれる「すす」を除去するには,多孔質セラミックのフィルタが用いらせますが,すすの蓄積とともに圧力損失が上昇します.  一方,静電集じん技術は,帯電させた微粒子を静電引力で気流から取り除くため圧力損失が極めて低いものの,導電性の高いすすの場合,再飛散しやすいという問題があります.  本申請技術は,コレクター部に誘電体を用いることで,フィルタレスで高効率に集塵を行い,同時に,誘電体上で低温プラズマによって酸化分解まで行うことが可能です.

小谷 直樹

強化学習を用いたロボットの知能化

近年,人工知能・機械学習技術の発展もあり,これらの知能化技術をロボットの環境適応能力や自律性の付与の手段として用いることが期待されています.しかし,強化学習を含む機械学習は,一般的に多くの学習時間を必要とする根本的な問題を抱えています.従って,学習時間を短縮することが,実時間で学習する実ロボットにとって,特に解決すべき重要な課題です.私達は,遺伝的アルゴリズムの概念で説明した学習高速化手法を開発し,より高度なロボットの知能化の実現を目指しています.

西川 出

デジタル画像相関法によるき裂・欠陥の非破壊検査

負荷を受ける部材の表面画像を2枚(時間差1秒程で2枚撮影する)利用して、表面のひずみ分布を非接触で評価するデジタル画像相関法援用変位・ひずみ評価システムを構築した。さらにこれを発展させ、き裂や欠陥に生じる特有のひずみ場を利用することにより、き裂・欠陥の有無は言うに及ばず、き裂周りの応力や応力拡大係数といった力学量を高精度に非接触評価できるシステムを開発した。

宮部 正洋

熱流体機械の最適化設計手法の開発

熱流体機械を対象として数値流体力学(CFD)による最適化フレームワークを適用します。設計パラメータの最適な組み合わせを迅速に見つけ出す手法を提案します。手法の検証には3Dプリンタを用いて熱流体機械を製作し、性能試験、各種物理量の計測や流れの可視化を行い、現象や勘所を平易に解説します。

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