次世代電波望遠鏡用周波数解析装置の研究開発
【研究分野】計算機システム
【研究キーワード】
FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT / RNS / Deep Learning / CNN / 電波天文 / 分光器 / 深層学習 / 信号処理 / 計算機システム / 再構成可能LSI / Signal Processing / DSP
【研究成果の概要】
分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. CNNを低ビット化(Binary)とスパース化(Ternary)し, FPGA実装による実用性を明らかにした.
【研究の社会的意義】
次世代電波望遠鏡用分光器を現行のROACH2 FPGAボード1台で実現できることができる. 本研究では, 提案回路の応用を電波望遠鏡としているが, ドップラー効果を利用した応用(CTスキャナ, 海洋レーダ, 気象レーダ等)に転用する事が可能となった.
また, 観測後のデータを要（測定対象）／不要に分類するDeep Learningの一種であるConvolutional Neural Network (CNN)のFPGA化に適したハードウェア削減・高速化手法を研究開発できたため, 帯域・実装コストの削減が可能となり, 監視カメラ・自動運転・ロボット・ドローン等へと適用可能となった.
【研究代表者】
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31
【配分額】24,700千円 (直接経費: 19,000千円、間接経費: 5,700千円)