慶應義塾研究者情報データベース

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 2014年04月

  -

  2018年09月

  日本電信電話株式会社, NTTアクセスサービスシステム研究所, 研究員

• 2014年04月

  -

  2018年09月

  日本電信電話株式会社, NTTアクセスサービスシステム研究所, 研究員

• 2018年10月

  -

  2026年03月

  大阪大学, 大学院工学研究科, 助教

• 2018年10月

  -

  2026年03月

  大阪大学, 大学院工学研究科, 助教

• 2026年04月

  -

  継続中

  慶應義塾大学, 理工学部 電気情報工学科, 准教授

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 2010年04月

  -

  2012年03月

  大阪大学, 工学部, 電子情報工学科

  大学, 卒業

• 2012年04月

  -

  2014年03月

  大阪大学, 大学院工学研究科, 電気電子情報工学専攻

  大学院, 修了, 博士前期

• 2017年10月

  -

  2018年09月

  大阪大学, 大学院工学研究科, 電気電子情報工学専攻

  大学院, 修了, 博士後期

学位 【 表示 ／ 非表示 】

学位 【 表示 ／ 非表示 】

• 博士（工学）, 大阪大学, 課程, 2018年09月

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

• ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学） / 通信工学

• 情報通信 / 情報ネットワーク

研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

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• セマンティック通信

• 信号処理

• 光通信

• 通信工学

論文 【 表示 ／ 非表示 】

論文 【 表示 ／ 非表示 】

• Image Value-Based Dynamic Spatial Stream Allocation in Deep Joint Source-Channel Coded MIMO Transmission for Extreme Environment

  S. Inokuma, G. Sawada, D. Hisano, K. Maruta

  Journal on Wireless Communications and Networking 2026 （ 1 ）  2026年05月

  査読有り

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  This paper proposes a value-aware spatial stream allocation strategy for deep joint source-channel coding (DeepJSCC) incorporated with multiple-input multiple-output (MIMO), aimed at enhancing image transmission quality under extreme environment such as underwater scenarios. In MIMO eigenmode transmission, each stream can achieve a different diversity combining gain, with the principal stream exhibiting the highest gain. The proposed scheme allocates spatial streams of individual eigenmodes to image blocks based on their perceptual importance, which is extracted using a saliency map. Simulation results confirm that the proposed scheme achieves higher perceptual quality and structural similarity, especially in low-SNR conditions. This work demonstrates the potential of integrating semantic awareness into physical layer design, contributing to robust and efficient image communication in mission-critical applications.

  • Access to Document (DOI)

• Toward Mobility-Aware Semantic Communication: DeepJSCC Over Time-Varying MIMO Channels

  G. Sawada, S. Inokuma, D. Hisano, K. Maruta

  Journal on Wireless Communications and Networking 2026年05月

  査読有り

  • Access to Document (DOI)

• Channel-Wise Masked Deep Joint Source-Channel Coding for Rateless Size-Independent Image Transmission

  Hisano D.

  Proceedings IEEE Consumer Communications and Networking Conference Ccnc 2026年

  ISSN  23319860

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  Deep joint source-channel coding (DeepJSCC) has emerged as a promising paradigm that integrates source and channel coding into an end-to-end learned transmission pipeline. While conventional DeepJSCC models are typically trained for a fixed compression rate, practical communication requires flexible adaptation to varying bandwidths and channel conditions. This work proposes a simple yet effective design of rateless DeepJSCC that applies stochastic masking along the channel dimension of the encoder's final convolutional layer. By assigning learned priorities to channels and transmitting only a subset according to available resources, the model achieves rateless adaptability while preserving the CNN-based property of being independent of input image resolution. Through experiments, we validate the effectiveness of the proposed approach. On CIFAR-10, the method achieves more stable training and slightly better PSNR and SSIM compared with the conventional rateless DeepJSCC, especially at low symbol-per-pixel (SPP) rates. On DIV2K, the proposed method achieves performance comparable to individually trained fixed-rate DeepJSCC models, while maintaining the advantage of size-independence. Overall, the results demonstrate that the proposed method provides stable and efficient rate adaptation.

  • Access to Document (DOI)

• LUT-GenNet: Target-PSNR- and Input-Guided Neural Lookup Table for Adaptive Rate Control in Deep Joint Source-Channel Coding

  Toyoshima K., Hisano D.

  IEEE International Conference on Communications 2026年

  ISSN  15503607

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  Deep joint source-channel coding (DeepJSCC) is a promising technology for high efficiency wireless image transmission, but many existing models adopt a fixed compression rate. To address this problem, this paper proposes a DeepJSCC with lookup table generation network (LUT-GenNet), a novel scheme that provides peak signal-to-noise ratio (PSNR) guaranteed adaptive compression rate control. Conventional adaptive rate control approaches determine the compression ratio after encoding, which makes a processing bottleneck. Furthermore, since the encoder requires channel SNR information, if the channel SNR changes after it is obtained and encoding is performed, the image quality can degrade significantly. The proposed LUT-GenNet is a neural network that generates an image-specific LUT directly from the input image. This LUT instantaneously determines the optimal compression rate based on the target PSNR and channel SNR. This approach enables parallel processing of encoding and rate determination and avoids the SNR mismatch problem because the encoder does not rely on SNR feedback. A comparison with the conventional method under SNR mismatch conditions showed that while the conventional performance degrades significantly as the mismatch increases, the proposed method maintains stable.

  • Access to Document (DOI)

• GPU-Enabled Adaptive Frequency Domain Equalization for Fully Virtualized Coherent Access Networks

  Yamasaki A., Suzuki T., Kim S.Y., Kani J.I., Shimada T., Hisano D.

  IEEE Access 14   35669 - 35677 2026年

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  In recent years, access and metro networks have been transitioning toward architectures based on disaggregation and virtualization, where software-based implementation of physical-layer signal processing on general-purpose computing platforms has become an important technical challenge. In next-generation access systems, digital coherent transmission enables high-order modulation and polarization multiplexing but requires computationally intensive digital signal processing, such as polarization demultiplexing and adaptive equalization, to be executed in real-time. However, conventional time-domain equalization suffers from computational complexity that increases linearly with the number of equalizer taps, making real-time operation challenging under long-tap conditions caused by chromatic dispersion compensation and future wideband transceivers. To address this issue, this paper proposes a multi-thread frequency-domain adaptive equalizer (MT-FDE) that fully exploits the parallel processing capability of a graphics processing unit (GPU). By combining fast Fourier transform (FFT)-based frequency-domain processing with batch processing, the proposed method reduces computational complexity to logarithmic order with respect to the tap length and enables real-time adaptive equalization including polarization demultiplexing. Numerical simulations and offline and real-time experiments demonstrate that the proposed MT-FDE improves the tolerance to increased tap numbers by a factor of 4.8 and achieves real-time operation under long-tap conditions while maintaining transmission performance comparable to that of conventional time-domain equalizers, providing practical design guidelines for fully virtualized coherent access networks.

  • Access to Document (DOI)

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総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

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• 水中音響大規模MIMO-OFDM伝送の検討

  丸田一輝, 野中柊次, 久野大介, 出口充康, 樹田行弘, 志村拓也

  電子情報通信学会技術研究報告(Web) 125 （ 131(RCC2025 18-32) ）  2025年

  ISSN  2432-6380

• ブロックノイズ低減に向けたオーバラップ画像分割型Deep Joint Source-Channel Coding

  山本龍之介, 井上文彰, 久野大介

  電子情報通信学会技術研究報告(Web) 123 （ 248(CS2023 62-79) ）  2023年

  ISSN  2432-6380

• 5Gセルラー通信に応用可能な情報源通信路深層結合符号化における学習モデルの影響評価

  山本龍之介, 松本啓吾, 井上文彰, 原祐子, 丸田一輝, 中山悠, 久野大介

  電子情報通信学会技術研究報告(Web) 123 （ 137(CS2023 18-58) ）  2023年

  ISSN  2432-6380

• ［ポスター講演］A-QLに基づく OCC における動的光源追従システム

  佐々木 友基, 丸田 一輝, 小島 駿, 久野 大介, 中山 悠

  信学技報  2022年10月

• ［ポスター講演］情報源-通信路深層結合符号化器における量子化雑音の画像品質への影響解析

  松本 啓吾, 井上 文彰, 丸田 一輝, 原 祐子, 中山 悠, 久野 大介

  信学技報  2022年10月

  最終著者, 責任著者

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

• 極限通信環境に適応するTask-OrientedなAI連携型通信技術の開拓

  2025年

  -

  2028年

  科学技術振興機構, 久野 大介, 戦略的な研究開発の推進/戦略的創造研究推進事業/さきがけ, 未設定

  　研究概要を見る

  本研究は、通信資源が著しく制限される極限的実環境において、マルチモーダルデータを安定かつ効率的に取得・伝送可能とするAI連携型通信システム基盤を構築することを目的とする。特に、極限的実環境として、海中通信環境、深宇宙通信環境、狭帯域セルラー通信環境の3つに注力し、これらの現場から得られる情報をAIシステムが活用可能な形式で確実に伝送できる低遅延かつ高信頼な通信インフラの確立を目指す。

• Task-OrientedなAI連携型通信技術の開拓

  2024年

  -

  2026年

  科学技術振興機構, 久野 大介, 戦略的な研究開発の推進/戦略的創造研究推進事業/ACT-X, 未設定

  　研究概要を見る

  ビット情報のみならず情報源の意図や意味を通信するセマンティック通信に関する研究を行います。具体的には、深層学習を用いた情報源-通信路深層結合符号化（Deep JSCC）法の水中音響通信および光ファイバ通信への適用を加速させます。研究者が今までに取り組んできた5Gセルラー通信向けDeep JSCCをさらに発展させた将来技術として、等化機能をDeep JSCCに組み込んだDeep JSCCEの検討を行います。

• 光ファイバ無線伝送システムにおける無線信号圧縮法に関する研究

  2022年04月

  -

  2025年03月

  日本学術振興会, 科学研究費助成事業 若手研究, 久野 大介, 若手研究, 研究代表者

• Beyond 5G通信インフラを高効率に構成するメトロアクセス光技術の研究開発

  2021年10月

  -

  2025年03月

  情報通信研究機構, Beyond 5G研究開発促進事業 委託研究, 丸田章博, 三科健, 久野大介, 研究分担者

• 端末通信機能構成技術の開発

  2021年10月

  -

  2024年10月

  国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）, ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／ポスト5G情報通信システムの開発, 丸田章博, 三科健, 井上文彰, 原祐子, 久野大介, 研究分担者

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知的財産権等 【 表示 ／ 非表示 】

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• 通信システム

  出願日： 特願2017-122901  2017年06月 

  公開日： 特開2019-009588  2019年01月 

  特許権

• 通信装置

  出願日： 特願2017-123407  2017年06月 

  公開日： 特開2019-009611  2019年01月 

  特許権

• ネットワークシステム

  出願日： 特願2017-122263  2017年06月 

  公開日： 特開2019-009557  2019年01月 

  特許権

• 通信装置及び信号転送方法

  出願日： 特願2017-118820  2017年06月 

  公開日： 特開2019-004379  2019年01月 

  特許権

• 通信装置

  出願日： 特願2017-111072  2017年06月 

  公開日： 特開2018-207308  2018年12月 

  特許権

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

• 通信ソサイエティ活動功労賞

  2025年09月, 電子情報通信学会

• 2024年 論文賞

  2024年12月, 電子情報通信学会 光通信システム研究会

• Best Paper Award

  2024年11月, ACP/IPOC2024

• 2024年度 委員長賞

  2024年07月, 電子情報通信学会 コミュニケーションシステム研究会

• 大阪大学賞

  2023年11月, 大阪大学

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担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 電磁気学

  2026年度, 春学期, 学部専門科目, 講義, 専任

• 総合デザイン工学修士研究２

  2026年度

• 総合デザイン工学博士研究

  2026年度

• 電気情報工学特別講義

  2026年度, 春学期

• 電気情報工学セミナーⅠ

  2026年度

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担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 電磁気学

  慶應義塾大学

  2026年04月

  -

  継続中

• （集中講義）信号とシステム

  Technische Universiteit Eindhoven (PIXNET Visiting Scholar)

  2022年07月

• 信号とシステム

  大阪大学 工学部

  2022年04月

  -

  2022年09月

• 学問への扉

  大阪大学

  2022年04月

  -

  2022年09月

• 信号とシステム

  大阪大学

  2022年

  , 

  春学期, 学部専門科目, 講義, 専任

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