「第15回信号処理学会論文賞」受賞論文のお知らせ

全文

(1)Journal of Signal Processing, Vol.25, No.3, pp.117-119, May 2021. 「第 15 回信号処理学会論文賞」受賞論文のお知らせ. . 「第 15 回信号処理学会論文賞」については，2017 年５月号から 2020 年３月号までの間に会誌に掲載された論文を対象として，会誌上で本会会員に推薦をお願いしました。その結果，９編の論文が論文賞候補論文として推薦されました。論文賞選考委員会（馬場孝明委員長）では，８名の選考委員によって慎重に選考しました。最終的には，選考委員会規程に基づいて選考委員による投票を行い，評価点の高かった上位の４編を受賞論文に決定しました。章. 忠，嶋末. 昂祐，嵐悠也，戸田浩，秋月拓磨 . リフティングスキームによる複素数離散ウェーブレット変換の高速化に関する研究 Vol.23, No.2, pp.5574, March 2019 . 章 . 忠 . 嶋末. 昂祐 . 嵐. 悠也戸田. . . 浩秋月拓磨 . （受賞理由）複素数離散ウェーブレット変換は変換結果が信号の位相に依存しないシフト不変性を有することが大きな特長であるが，計算量が大幅に増加してしまうことが難点である。この問題を解決するために，リフティングスキーム(LS)方式が提案されているが，LS 方式はコンパクトサポートを有するウェーブレットにのみ適用できるという制限があった。そこでコンパクトサポートを持たないウェーブレットにも適用できる LS を用いてフィルタを設計する方法を提案し，従来のいくつかの代表的なウェーブレットと比較することにより，計算の大幅な高速化が実現できることを示している。 Shun Kojima, Koya Watanabe, Kazuki Maruta and ChangJun Ahn Joint Adaptive Modulation and Transmit Power Control on FSSOFDM Mobile Relay System Vol.23, No.3, pp.8393, May 2019 . . Shun Kojima Koya Watanabe Kazuki Maruta ChangJun Ahn Journal of Signal Processing, Vol. 25, No. 3, May 2021. 117.

(2) （受賞理由）無線通信システムでは，中継局が移動することで通信環境情報が大きく変化してしまうので高品質な通信を実現するためには，移動中継局側で通信環境情報を逐次フィードバックすることが必要となってくる。そのため中継局の計算負荷を軽減することが非常に重要である。そこで OFDM 方式の各サブキャリアのシンボルを周波数軸上に拡散・多重化させ，受信時においてその逆処理をすることにより，各サブキャリアのシンボルの電力を均一化させる周波数シンボル拡散に基づいた適応制御方式を提案している。従来は各サブキャリアの電力情報が必要であったが，提案法では受信時における各サブキャリアの電力が均一になるために高速性を大幅に改善することが出来る。 Kosuke Katayama and Takaaki Baba Direct Planar Filter Synthesis Using Convolutional Neural Network Vol.23, No.6, pp.235242, November 2019 . . Kosuke Katayama Takaaki Baba （受賞理由）フィルタの周波数応答から平面フィルタの形状を自動生成するための新しい方法を提案している。フィルタの構造をモデル化することにより高精度な周波数応答の教師データを大量に生成することが出来る。この教師データを用いて，学習した畳み込み型ニューラルネットワークを使用することにより周波数応答からフィルタ形状を数ミリ秒で生成できるという点で提案法は画期的である。 . Mousumi Haque, Yosuke Sugiura and Tetsuya Shimamura Spectrum Sensing Based on Higher Order Statistics for OFDM Systems over Multipath Fading Channels in Cognitive Radio Vol.23, No.6, pp.257266, November 2019 . Mousumi Haque Yosuke Sugiura T etsuya Shimamura 118. Journal of Signal Processing, Vol. 25, No. 3, May 2021.

(3) （受賞理由）コグニティブ無線におけるスペクトルセンシングの実行性能は，環境の SN 比に大きく影響される。従来，低 SN 比ではプライマリユーザの検出が困難であった悪条件下においても，高次統計量を導入することで検出が可能となる方法を提案している。スペクトルセンシングの問題に対して高次統計量を利用することは画期的であり，OFDM 方式の様々な設定に適用可能であることを考慮すると，その汎用性は高く評価できる。. Journal of Signal Processing, Vol. 25, No. 3, May 2021. 119.

(4)