シミュレータで学ぶミリ波レーダの基礎と最新動向【オンライン同時開催セミナ】
シミュレータで学ぶミリ波レーダの基礎と最新動向【オンライン同時開催セミナ】
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【開催日】2022年9月30日(金) 10:00-17:00 1日コース
【セミナNo.】ES22-0093 【受講料】28,000円(税込)
【会場】東京・巣鴨 CQ出版社2Fセミナ・ルーム [地図]
【セミナNo.】ES22-0093 【受講料】28,000円(税込)
【会場】東京・巣鴨 CQ出版社2Fセミナ・ルーム [地図]
※本セミナはZoomを使ったオンライン同時開催セミナです．
オンライン受講を希望される場合は，セミナ申込後，メールでご連絡ください．
詳細は，オンライン同時開催セミナについてに記載されていますので，必ずお読みください．
「ミリ波レーダはとにかく分かりにくい」という嘆きをよく聞く．本屋に行けばいくつか教科書が売られているが，やたら数式を並べて物理的イメージが沸きにくい解説や，廃れた古い技術の解説が多く，講師自身も入門者時代に大変苦労した．
本セミナでは，この経験を踏まえ，レーダ初学者が最初の大きな壁を乗り越えられるよう支援することを目指す．できるだけビデオやMatlab/Octaveを使ってビジュアルで説明する．
第1部では，予備知識を説明する．第1に，現在ではミリ波レーダが入手容易になり，ハードウェア技術者よりもソフトウェア技術者が求められている現状を説明する．第2に，ソフトウェア技術を学ぶツールとしてMatlab/Octaveの最低限の使い方を説明する．
第2部では，入手容易な1次元ドップラーレーダの原理と，バイタルセンサの信号処理の基礎を説明する．
第3部では，現在需要が最も大きい2次元イメージングレーダの信号処理の基礎を説明する．
第4部では，既にプロの受講者のために，どのあたりに独自技術の研究ネタが潜んでいるか？ ヒントとしてアドバンストな話題や講師自身の研究例を紹介する．
※本セミナは、以前開催していた「車載ミリ波レーダ開発入門」の内容を改訂し，名称を変更したものです。
オンライン受講を希望される場合は，セミナ申込後，メールでご連絡ください．
詳細は，オンライン同時開催セミナについてに記載されていますので，必ずお読みください．
「ミリ波レーダはとにかく分かりにくい」という嘆きをよく聞く．本屋に行けばいくつか教科書が売られているが，やたら数式を並べて物理的イメージが沸きにくい解説や，廃れた古い技術の解説が多く，講師自身も入門者時代に大変苦労した．
本セミナでは，この経験を踏まえ，レーダ初学者が最初の大きな壁を乗り越えられるよう支援することを目指す．できるだけビデオやMatlab/Octaveを使ってビジュアルで説明する．
第1部では，予備知識を説明する．第1に，現在ではミリ波レーダが入手容易になり，ハードウェア技術者よりもソフトウェア技術者が求められている現状を説明する．第2に，ソフトウェア技術を学ぶツールとしてMatlab/Octaveの最低限の使い方を説明する．
第2部では，入手容易な1次元ドップラーレーダの原理と，バイタルセンサの信号処理の基礎を説明する．
第3部では，現在需要が最も大きい2次元イメージングレーダの信号処理の基礎を説明する．
第4部では，既にプロの受講者のために，どのあたりに独自技術の研究ネタが潜んでいるか？ ヒントとしてアドバンストな話題や講師自身の研究例を紹介する．
※本セミナは、以前開催していた「車載ミリ波レーダ開発入門」の内容を改訂し，名称を変更したものです。
●対象聴講者
・これからミリ波レーダを始めたいが，何から勉強して良いか分からない，と壁を感じている初学者の方．
・（アドバンストな話題も提供するので）既にプロとして活躍されている方
●講演の目標
・ミリ波レーダの原理を，なるべく数式を使わず，直感的に把握する
・現在最も需要が高い2大アプリ「1次元バイタルセンサ」「2次元イメージングレーダ」について，信号処理プログラムの概略を知る
・ミリ波レーダの世界で起きている様々な変化を知る．
・既にプロの受講者の方々には，ミリ波レーダのどこに独自技術の研究ネタが潜んでいるか？ 実例をヒントにして頂く
●内容
1. 予備知識
1.1 2017年のCMOSワンチップ化以降は，ハードウェア技術者は地盤沈下し，ソフトウェア技術者が主役へ
1.2 ソフトウェア技術を学ぶためにほぼ必須なのが，数学ツール
1.3 Matlab/Octaveの最低限の使い方
2. 入手し易い1次元ドップラーレーダと，そのバイタルセンサへの応用
2.1 原理の概要．何をすれば良いのか？
2.2 レーダモジュールの入手方法
2.3 講師自身の過去のバイタルセンサ試作例と結論
3. 現在最も需要が高い，2次元イメージングレーダの信号処理
3.1 原理の概要．何をすれば良いのか？
3.2 配列データの縦方向（距離方向）の原理
3.3 配列データの横方向（方位方向）の原理
3.4 実際のプログラム例
3.5 2次元レーダではほぼ必須知識である「MIMO」
4. プロの参加者向けの，アドバンストな話題 （※時間が許す限り）
4.1 「速度」が加わるため，車載レーダの信号処理はちょっと面倒
4.2 現在のFMCWレーダは，電波干渉とゴースト発生が不可避な，実は未熟な技術
4.3 UWBで「レーダ」と「通信」の境界が消える？
4.4 SerDesによるシステムレベルの構造改革
4.5 自動運転車を支える要素技術である「地図作成」
4.6 大半のFMCWレーダは，実は至近距離（～0m）の測定が難しい
4.7 方位方向の高分解能化
前半（入門者向け）の例．仮想レーダモジュールで信号処理を体験
後半（プロ向け）の例．自動運転向けFree Space Mapping．
・これからミリ波レーダを始めたいが，何から勉強して良いか分からない，と壁を感じている初学者の方．
・（アドバンストな話題も提供するので）既にプロとして活躍されている方
●講演の目標
・ミリ波レーダの原理を，なるべく数式を使わず，直感的に把握する
・現在最も需要が高い2大アプリ「1次元バイタルセンサ」「2次元イメージングレーダ」について，信号処理プログラムの概略を知る
・ミリ波レーダの世界で起きている様々な変化を知る．
・既にプロの受講者の方々には，ミリ波レーダのどこに独自技術の研究ネタが潜んでいるか？ 実例をヒントにして頂く
●内容
1. 予備知識
1.1 2017年のCMOSワンチップ化以降は，ハードウェア技術者は地盤沈下し，ソフトウェア技術者が主役へ
1.2 ソフトウェア技術を学ぶためにほぼ必須なのが，数学ツール
1.3 Matlab/Octaveの最低限の使い方
2. 入手し易い1次元ドップラーレーダと，そのバイタルセンサへの応用
2.1 原理の概要．何をすれば良いのか？
2.2 レーダモジュールの入手方法
2.3 講師自身の過去のバイタルセンサ試作例と結論
3. 現在最も需要が高い，2次元イメージングレーダの信号処理
3.1 原理の概要．何をすれば良いのか？
3.2 配列データの縦方向（距離方向）の原理
3.3 配列データの横方向（方位方向）の原理
3.4 実際のプログラム例
3.5 2次元レーダではほぼ必須知識である「MIMO」
4. プロの参加者向けの，アドバンストな話題 （※時間が許す限り）
4.1 「速度」が加わるため，車載レーダの信号処理はちょっと面倒
4.2 現在のFMCWレーダは，電波干渉とゴースト発生が不可避な，実は未熟な技術
4.3 UWBで「レーダ」と「通信」の境界が消える？
4.4 SerDesによるシステムレベルの構造改革
4.5 自動運転車を支える要素技術である「地図作成」
4.6 大半のFMCWレーダは，実は至近距離（～0m）の測定が難しい
4.7 方位方向の高分解能化
前半（入門者向け）の例．仮想レーダモジュールで信号処理を体験
後半（プロ向け）の例．自動運転向けFree Space Mapping．
【受講者が持参するもの】
無し．サンプルプログラム（Matlab, Octave）やビデオを配布するが，特にセミナ中にPCでリアルタイムに実行する必要はない．
無し．サンプルプログラム（Matlab, Octave）やビデオを配布するが，特にセミナ中にPCでリアルタイムに実行する必要はない．
【講師】
天野 義久 氏〔ミネベアミツミグループ (株)ユーシン 技術開発部 ADAS開発課 課長〕
京都大学電気学科卒後，京セラとシャープの研究部門で，半分は高周波回路屋として，半分はシミュレーションプログラマとして経験を積んだ．2013年に自動車業界へ移ると過去の経験を活かせるミリ波レーダを研究し，新しい高分解能アルゴリズムを発明したことで注目された．
天野 義久 氏〔ミネベアミツミグループ (株)ユーシン 技術開発部 ADAS開発課 課長〕
京都大学電気学科卒後，京セラとシャープの研究部門で，半分は高周波回路屋として，半分はシミュレーションプログラマとして経験を積んだ．2013年に自動車業界へ移ると過去の経験を活かせるミリ波レーダを研究し，新しい高分解能アルゴリズムを発明したことで注目された．
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