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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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大島 一能

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 情報通信ネットワーク研究室では、IoTネットワーク技術や機械学習、AIを活用したネットワークデザイン手法の研究に取組んでいます。本サイトでは次の各テーマの概要を説明させて頂きます。 (1) 深層学習を活用した屋内位置検出: GPSなどの電波受信が難しい屋内で位置情報を利用するサービスの需要が拡大しています。BLE の電波強度(RSSI)を深層学習により分析して位置検出を行う手法を研究しています。 (2) AIを活用した局地的豪雨予測方式: 降雨観測レーダや雲画像等の気象データを活用した局地的豪雨の予測方式を研究しています。 (3) その他の研究課題: IoT と AI を活用したドローン自律制御方式や可視光LED通信の応用システム等も進めています。

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2020年度から小学校においてプログラミング教育が必修化された。小学校では、ビジュアルブロックエディタを利用したプログラミングが想定されるが、中学校、高校では、テキストエディタを利用することになる。そこで、ビジュアルブロックエディタからテキストエディタへの移行をスムーズに行えるように、両エディタに対応したロボットプログラミング学習環境を開発した。また、教員の負担を軽減するための教員支援システムも開発した。

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認知言語学的手法を応用した英語前置詞教材の開発

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眞銅 雅子

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近年の食の安全性への関心や、健康志向による機能性食品の需要増に応えるため、薬品を使用しない殺菌・消毒処理および農産物の持つ機能性の改善が望まれています。一方で、半導体産業等で使用されるプラズマは電子・イオンに加え化学的活性の高い粒子(活性種)を多量に含み、農業・医療分野においても幅広い用途が見込まれます。本研究では、植物種子等の生体表面にプラズマ照射を行うことで、種子表面の殺菌や、成長の促進、鮮度保持、機能性の向上等を目指しています。

古崎 康哲

嫌気性消化(メタン発酵)

研究者が扱うバイオマスは、下水汚泥、生ごみ、である。 リアクタの小型化に資する前処理技術を研究している。 生ごみについて、でんぷん質が多い場合に有効な前処理として、「バイオエタノール化」を行い、メタン発酵リアクタに投入するシステムを提案している。 バイオガス中メタン濃度向上、汚泥生成量削減、分解率向上、高負荷運転の達成、などの効果を確認している。

須永 宏

リッチインターネットアプリケーション

ファッション,グルメ,エンタメ,トラベル,スポーツ,流通,eラーニング,流通,医療・福祉,通信など我々の生活や社会インフラに関わるアプリケーションのプロトタイピングをし,新コンセプトを発信.役に立つ,便利,面白いを目標にシステム構築します.

村木 祐太

単一画像からの露出補正

HDRは露光の異なる複数枚の画像を用いることで視認性を回復する手法であり,広く利用されている.しかし,移動する被写体において不向きであるとともに,過去に撮影された画像に使用することができない.そこで本研究では,一枚の画像から疑似的に多重露光画像を生成 し,それらを合成することで視認性の回復を行う手法を提案する.本手法は,自然界の色情報を完全に損失していない画像を対象とし,エッジ情報を用いて明度を自動調整することで,疑似多重露光画像を生成する.

河村 耕史

石油を作る微細藻類の遺伝資源

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。

牛田 俊

自己組織化マップを用いた模倣による小型ヒューマノイドロボットの動作制御

 日常生活の中で活躍するロボットには, 周囲の環境に合わせ臨機応変に動作することが求められる. ロボットに臨機応変な動作をさせるには, ロボットに他者の動作を模倣をさせることが有効である. ロボットは模倣により, 事前にプログラミングされていない新たな動作を獲得する. 本研究では, ロボットが人間のように新たな動作を獲得するシステムを構築することを目的とし, 自己組織化マップ (SOM: Self-Organizing Map) とモーションキャプチャシステムを用いて, 他者の動作を模倣させることにより, ヒューマノイドロボットの高度な動作制御の実現を目指す.

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