Research

携帯電話の爆発的な普及に見られるように，無線通信が身近なものになっています． しかし，使用できる周波数が限られているため光ファイバ通信と比べて伝送速度は遅く，また，場所次第で通信品質が悪い，盗聴の危険性が高いなど，解決すべき点が多々あります．そこで，我々は以下の観点から安心・安全で高品質な無線通信技術 の開発を行なっています.

• Massive MIMO
• マルチキャリア重畳伝送
• QoE (Quality of Experience)
• Internet of Things
• Green Communications
• Ultra-Dense Wireless Systems
• 物理層セキュリティ

最新の論文

1. Y. Ai, M. Cheffena, T. Ohtsuki, and H. Zhuang, ``Secrecy Performance Analysis of Wireless Sensor Networks," IEEE Sensors Letters, Vol. 3, Issue 5, 2019.
2. Y. Cao and T. Ohtsuki, "Orthogonality Structure Designs for Generalized Precoding Aided Spatial Modulation," IEEE Wireless Communications Letters, 2019.
3. A. Li, G. Han, and T. Ohtsuki, ``A Fast Blind Scheme with Full Rendezvous Diversity for Heterogeneous Cognitive Radio Networks," IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, 2019.

心拍や呼吸，瞬きは病気の前兆やストレス，眠気を反映する生体信号として知られ，これらの検出により日常的なヘルスモニタリングが実現できます．しかし，従来の生体信号検出は心電図をはじめデバイスを装着する必要があり，日常的に生体信号を検出する技術に注目が集まっています．また，死亡事故となりうる高齢者の転倒といった家庭内事故を検知し， 事故が重大化するのを防ぐ見守りシステムの開発も求められています．そこで，大槻研究室ではセンシングデバイスにより取得したデータに対して様々な信号処理法や機械学習を適用し，生体信号を非接触で検出する技術やプライバシを侵害せずに高齢者を見守るシステムの開発を行なっています．

• 電波を用いた非接触型生体信号検出
  • ドップラーレーダ，FMCWレーダ
• 見守りシステム（転倒・失神の検知, 位置推定, 行動推定）
  • ドップラーレーダ，FMCWレーダ，Wi-Fi，赤外線センサ
• 自動車運転中の危険物体の発見および識別
  • FMCWレーダ

最新の論文

1. K. Yamamoto, K. Toyoda, and T. Ohtsuki, ``Doppler Sensor-based Blink Duration Estimation by Analysis of Eyelids Closing and Opening Behavior on Spectrogram," IEEE Access, 2019 Accepted.
2. C. Ye, K. Toyoda, and T. Ohtsuki, “A Stochastic Gradient Approach for Robust Heartbeat Detection with Doppler Radar Using Time-Window-Variation Technique,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Online First, pp. 1-12, Oct. 2018. doi: 10.1109/TBME.2018.2878881
3. K. Yamamoto, K. Toyoda, and T. Ohtsuki, ``Spectrogram-based Non-contact RRI Estimation by Accurate Peak Detection Algorithm,” IEEE Access, Accepted.

SNSの普及により，自らの情報を気軽に発信できる時代が到来しています．配信された情報には，ある商品やサービスに対する人々の評価や感情，また相手を非難するヘイトスピーチなど様々な要素が含まれており．それらの要素は，例えばマーケティング戦略などにおいて極めて重要な情報となります．そこで，大槻研究室ではtwitterのツイートやある商品のレビューといったSNS情報を解析し，所望の情報を抽出する手法の研究・開発を行なっています．

• SNS情報解析に基づく感情抽出
• SNS情報解析に基づくヘイトスピーチ検出
• データマイニング

最新の論文

1. B. Mondher and T. Ohtsuki, ``Multi-Class Sentiment Analysis in Twitter: What if Classification is not the Answer," IEEE Access, 2018 (Accepted)
2. H. Watanabe, B. Mondher and T. Ohtsuki, “Hate Speech on Twitter: A Pragmatic Approach to Collect Hateful and Offensive Expressions and Perform Hate Speech Detection,” IEEE Access, pp. 13825-13835, June 2018.
3. B. Mondher and T. Ohtsuki, “A Pattern-Based Approach for Multi-Class Sentiment Analysis in Twitter,” IEEE Access, pp. 10662-10673, June 2017

私たちの日常の中には様々な混合信号があります．例えば，日常生活で耳にする音がこれに当たります．騒がしい中で，話し相手の声や聞きたい音がよく聞こえないということは誰にでも経験があるのではないでしょうか．大槻研究室では，そうした混合信号の中から, 所望の信号を高精度に抽出・検出する技術の開発を行なっています。

• 複数人の声や反響音をはじめとする雑音を含む音声データから特定の人の声を抽出する技術
• 雑音を含む脳波信号から脳波成分と雑音成分を分離する技術
• 超音波を用いて母親と胎児の心拍を検出する技術

最新の論文

1. L. Wang and T. Ohtsuki, "Underdetermined Blind Source Separation with Multi-Subspace for Nonlinear Representation ," IEEE Access, vol. 7, pp. 84545-84557, June 2019.
2. L. Wang and T. Ohtsuki, "Nonlinear Blind Source Separation Unifying Vanishing Component Analysis and Temporal Structure," IEEE Access, vol. 6 pp. 42837-42850, July 2018.