【研究分野】計算機システム

【研究領域課題番号】15H05304 (KAKENデータベースで見る）

【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)

【研究分野】天文学

【研究領域課題番号】24654049 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

突発現象 / 電波天文学 / 分光器 / Fast Radio Burst / FRB / GPU / 電波トランジェント / 突発天体 / 電波 / 信号処理 / 光度変動

【研究成果の概要】

本研究では、電波トランジェントと呼ばれる電波帯域での突発現象を観測し、その起源解明を目的とした研究を行った。その方法として、まず那須電波観測所において観測システムを開発し、そのシステムを利用することで従来報告された電波トラジェントの性質を解き明かすことに成功し、起源について一定の制限と知見を得ることができた。本研究で得られた結果は、次世代電波観測施設Square Kilometre Array などで行われるであろう電波トランジェント探査に有用な情報であり、将来の探査観測を効率的に行えると期待できる。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2012-04-01 - 2014-03-31

【配分額】3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)