2015/11/02

朝6時起床。シャワーを浴びたりして、7時15分ごろ朝食へ。外はまあまあいい天気。

朝食会場へ。ビュッフェではなくて、ウェイトレスにオーダーするスタイル。

9:10にロビーに集合して、マイクロバスで嶺南大学のキャンパスに移動。

この建物は3年前に来たところとたぶん同じ。

10:00からセッション。

Keynote Speech:

Limited Feedback Framework for Zero-Forcing Coodinated Beamforming (Prof. Heejung Yu, Yeungnam U)
Yu先生による最近の研究紹介。Multi-cell MIMO systemによるユーザ・ステーション間のinterferenceをどのように制御するか。従来は直交変調(TDMA, FDMA, CDMA)などが使われる。新しい方法を紹介。
Joint Processingは複数のベースステーションが協調して複数の端末と通信。Coordinated Beamforming (CB)は特定のベースステーションが特定の端末と通信するが、interfarenceをキャンセルするように信号処理しておく。音声で言うトランスオーラル再生系でのクロストークキャンセルと同じか。
CBでの通信で、上りと下りのチャネルを時分割する方法と周波数分割する方法がある。周波数分割(FDD)では、端末側はVQコードのどれかを返し、ベースステーションはそこからチャネルの伝達関数を推定する（？）。従来はそのためのフィードバックがフレームごとに返されていたが、提案方ではフィードバックのための時間間隔をチャネルごとに変える。
この後フィードバック間隔やVQコードブックサイズなどの最適化の議論があったのだが、フォローできなかった。

Session I

Performance Evaluation of Routing Algorithm in VANET (YU)
NO SHOW?　発表がなかった。

Study on Blind Selected Mapping for Low-PAPR Space-Time Block Coded Single-Carrier Signal Transmission (TU)
通信の消費電力を押さえるためにPeak-to-Average Ratio(PAPR)を押さえつつ信頼性を上げる。内容はよくわからないが、複数時間スロットの複数アンテナでの通信において、送信ブロックを過剰に生成して、PAPRが低いものを選択して送信する、という話のような気がする。

Estimated Initial Position using Iteration Method (YU)
位置計測。地磁気計測とIMUセンサ（何？）を組み合わせる。建物の場所によって地磁気のパターンが違うので、それをデータベースとして保持して、計測時にそれと比較するという話のような気がする。初期位置をどこにするか曖昧性があるので、複数の初期位置候補を保持して、その後に場所を移動したときのジャイロセンサによる計測との整合性から最初の位置を特定するようだ。DBをサーバーに保存して通信するならWifiのステーションがあるのだから、それを使って位置推定すればいいんじゃないのと質問したら、指導教官のPark先生に答えていただいた。誰かが質問して発表者以外が答えるという形で盛り上がった。

Uplink Capacity of Multi-cell Cooperative Single-Carrier Space-Time Block Coded Diversity for 5G Small-Cell Network Using Distributed Antennas (TU)
分散アンテナによるマルチセル無線通信。この手の通信系では、1つのマクロセルの中に複数のマイクロセルをカバーする分散アンテナがたくさん立っていて、ダイバーシチを得るために同一マクロセル内の複数のアンテナが協調する。提案では、隣のマクロセルの分散アンテナも協力して通信する。言うのは簡単だが実際に実現するためにはアンテナ以外の制御系が大変じゃないのかなあ。

Performance of Network Redundancy in SCTP: Effects of different Factors on Multi-Homing (YU)
IP上の新しいトランスポートプロトコルSCTP (Stream Control Protocol)。SCTPでは、機器に複数アドレスが付いているときには、1つのアドレスに対して到達不可能である場合にも別なアドレスに対して（１つのセッションを）通信することができる。それが具体的にどのような状況でどの程度のパフォーマンスになるかをシミュレーション実験した。

昼食はおべんとう。

食べ終わった後、Park先生ほかに1階のスタバに行きましょうと誘われる。

スタバの中は混んでいたので、注文だけして外で立ち話。コーヒーを持って会場に戻ると、ポスターセッションが始まるところだった。

Poster Session

基本的に4年生以下の学生の発表。

Design of FIR Filters and Its Application to Noise Reduction with DSK (TU)
DSP Starter Kit (DSK)でFIRフィルタを作ってみた。DSKは古いハードウェアで、川又研の新人研修に使われているそうだ。

Research on Power Transmission performance of two-dimensional communication sheet used in Sensor (TU)
RFIDに電力供給するためのアンテナシート。電極の形とシートの大きさを変えると、供給される電力の分布がどうなるかをシミュレーション。

Implementation of the 512-Point Real-time FFT on DSK (TU)
DSKは2つ前と同じ。こちらはFFTを実装してみた。

Automatic Door-Lock based on Handwritten number Recognition (YU)
NO SHOW

Android Application to Support Safe Communication of a User (YU)
場所の間を移動するときの最短経路を求め、そこから外れるとアラームをならすアプリ。

RGB-D based Interacting Human Detection Algorithm (YU)
Kinect V2で人を検出してジェスチャー（2種類）を認識。特徴量はHOGで識別器はSVM。人全体ではなく、人の上半身のみを検出することで性能が上がったとか。

Frontal Human Detection by using modified HOG-SVM Classifier (YU)
基本的な方法は前の発表と同じ。こちらは正面を向いた人を検出する。

System of Preventing 2nd Car Accident using Embedded Module (YU)
車が事故を起こしたときに、2次被害を防止したいので、車が急停止したときに自動的にポールみたいなのが車の上に延びてLEDライトが光るようにした。実際にやっているのは加速度センサで急激な加速度変化を検出する部分のみ。

Session II

Synthesic SAR/IR Database Generation for sensor-based fusion of Automatic Target Recognition
見出しと論文と発表で全部タイトルが違う（これは発表タイトル）。見出しタイトルはSAR/IR Sensor Fusion-based Generation Synthetic Database。人工衛星からの赤外線写真(IR)と合成開口レーダー(SAR)のデータを合わせて目標を認識するタスクのためのデータベースを作るという話らしい。実データは手に入れるのが難しいので、実際の目標物のデータからIRとSARのデータを人工的に作って、それをデータベースにする。IR/SARデータ生成のために、OKTALというフランス製のシミュレーターがあるらしい。さまざまな時間・天気のときのデータを生成してみた。生成データにはSu25とかT2と楽しげな物体があった。

Comparison of Data-Reuse Factors of Set-Membership Affine Projection Algorithm with Variable Data-Reuse (TU)
適応フィルタのアルゴリズムSM-AP-VDR。過去の信号から、現在の信号をフィルタリングしたときの誤差の値が定数以下になるフィルタ係数を求める。どのぐらい前の信号から使ったらいいかをいくつかのヒューリスティックな関数で比較。結局、長い区間と短い区間を切り替えて使うのがよかった。

Band Selection Method to Detect Target using K-means based Per-Norm for Invariant Illuminations in Hyperspectral Image (YU)
マルチスペクトル画像（可視域～近赤外）のスペクトル正規化。従来はスペクトルバンド全体に平均や最大値を合わせる方法だったが、提案法はバンドごとに最小0最大1に正規化するというもの。また、物体の識別・領域分割に最適なバンドだけを抜き出す方法を提案。各バンドで値をk-meansクラスタリングして平均分散から何か計算するらしい。新しいのか？

A study on quick model training in HMM-based speech synthesis (TU)
当研究室の山田君。HMM音声合成のモデル学習を高速化するために、話者依存モノフォン学習・話者依存決定木生成・クラスタリング後のML学習を省略した。学習時間は元の40%以下になり、生成した音声の品質はそれほど変わらない。

Efficient Nighttime Vehicle Detection Method Based on Top-down SVM (YU)
夜間運転で自動的にハイビームとロービームを切り替えるために、先行車や対向車の存在を自動検出する。取得画像に閾値処理をした後、ヘッドランプ・テールランプ・街灯・リフレクタ・その他に分類。分類は階層構造にアレンジしたSVMを使う。ビームを切り替えるだけなら光を識別する必要はないんじゃないかと思うのだが。

Session III

最後のセッションは私が座長。

16:10
High-performance Micro-Inductor Facilitated with Magnetic Particles for DC-DC Converter in Cell-phone (TU)
携帯電話用の小型DC-DCコンバータのためのインダクタ。1MHzあたりで必要な条件を満たすインダクタを小型に実現するため、磁性粒子を選定。従来品に比べて高さが半分ぐらいになるらしい。

16:30
Lane Detection Based on Two One-Layer LIDAR (YU)
ITSのための車線検出。2つの2D LIDARのデータを使って車線を検出する。右と左で下と前の両方を見ながら検出するらしいが、詳しいことはよくわからない。いろいろつっこまれていて、すべて「今後の課題です」でかわすという技を使っていた。

16:50
Intensity Flicker Removal in Scenery Time Lapse Movies with Ill Effects of Weather Changes and Moving Objects (TU)
タイムラプスビデオで屋外を撮影すると天候によってちらつきが大きいので、それを抑えるための信号処理。テストビデオは東北大の電気系1号館が壊されてから再建されるまでのビデオ。フリッカーを乗算性と加算性の要素に分解してモデル化する。これだけだと、雨粒やシーン事態の変化によって、ときどき大きな加算性の擾乱が現れる。そこで、輝度変化が大きい場合と小さい場合を別なモデルでモデル化し、輝度変化が大きいところの変化が全体に悪影響を与えることを抑える。

17:10
Hand Gesture Recognition based on HOG-SVM Classifier (YU)
手によるジェスチャ（どんなの？）の認識。HOG-SVMによってまず手領域を検出し、それをさらにDTWで認識。撮影はKinectで、ジェスチャは2次元的だが深度も使ってるらしい。

17:30
A Study on Consistent Accent Labeling for HMM-based Speech Synthesis (TU)
当研究室の高橋君。日本語の音声合成のアクセントラベルの話なのだが、非日本語話者に通じただろうか。アクセント句の番号付けのやり方と、アクセント句の分割の仕方に曖昧性があるので、どの方法がよいかを比較。ほかの言語にも使えるのかとか、イントネーションで意味が変わる文をどう扱うのかなどの質問が出ていた。

これでワークショップは終了。このあとグランドホテルでバンケットがあるので、日本から来たグループはバスでホテルまで戻る。嶺南大の学生は公共交通機関で移動していたのだが、そちらの方が早かった。

19時からバンケット。