ミリ波レーダの高分解能化・

多次元イメージング技術と応用展望

【アーカイブ配信付き】

【提携セミナー】

主催：サイエンス＆テクノロジー株式会社

自動車レーダから様々なセンシングへの応用が進められるミリ波レーダについて、
近年注目のMIMOや合成開口レーダ(SAR)を取り上げ，その基礎から応用までを解説します。

セミナー趣旨

広帯域なミリ波レーダを用いた高分解能レーダが容易に入手可能となり，当初の主な応用であった自動車レーダに加え，人物をはじめとする様々な近距離センシングへの応用が進められています．特にMIMOと呼ばれる複数の送受信アンテナを利用した技術の導入により，角度分解能特性の改善も可能となり，距離や速度（ドップラ周波数）のみならず，角度（方位角／仰角）を含めた多次元データを用いた解析が可能となります．
この講演では，このようなレーダを活用する上で重要な分解能という観点を中心として，まず，FMCW方式のミリ波レーダの原理と分解能特性について解説する．レーダによるイメージング（多次元観測）を実現する際，角度分解能改善が問題となる．ここでは，近年注目されているMIMOや合成開口レーダ(SAR)手法を取り上げ，その角度分解能改善の原理を概説し，それらを用いた人物の位置や動作解析，２次元・３次元イメージング応用例を紹介し，今後の方向性と課題について解説します．

特典

アーカイブ(見逃し)配信付き
視聴期間：終了翌営業日から7日間［6/29～7/5］を予定
※アーカイブは原則として編集は行いません
※視聴準備が整い次第、担当から視聴開始のメールご連絡をいたします。
(開催終了後にマイページでご案内するZoomの録画視聴用リンクからご視聴いただきます）

担当講師

新潟大学　工学部　工学科　知能情報システムプログラム　教授　工学博士　山田 寛喜　氏
【専門】レーダ信号処理，マイクロ波リモートセンシング

セミナープログラム（予定）

１．はじめに

２．ミリ波レーダの基礎
2.1 ミリ波と代表的なレーダ方式（ミリ波の特長とFMCWレーダ方式）
2.2 レーダと分解能（距離，角度，速度の分解能とレーダ諸元の関係）

３．MIMOレーダの基礎と応用
3.1 MIMOレーダの原理（なぜ，高分解能化が可能となるのか）
3.2 MIMOレーダの送信方式（同時送信をどう実現するか）
3.3 MIMOレーダの応用例
1) 人物トラッキング（２次元）
2) 人物検出（２次元）
3) ３次元イメージング
4) 人物の動きの特長を利用した動作分類（機械学習応用）

４．合成開口レーダ(SAR)基礎と近傍ターゲットイメージング応用
4.1 SARの原理
4.2 代表的なSARアルゴリズム
4.3 SARの応用例
1) 自動車レーダによる２次元側方イメージング
2) 自動車レーダによる3次元側方イメージング

５．おわりに

□質疑応答□

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

配布資料

• 製本テキスト(開催日の4，5日前に発送予定)
  ※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
  ※開催まで4営業日～前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、
  開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
  ※受講時にはスライドが画面表示されますので 製本テキストがお手元に無くても 受講には差支えございません。

オンライン配信のご案内

※【Live配信（zoom使用）対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

備考

※資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。