長　大樹 : Daiki CHO

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d-cho09 [at] st.go.tuat.ac.jp
出身
兵庫県神戸市
経歴
  • 2009.4–2014.3
    • 明石工業高等専門学校 電気情報工学科 電気電子工学コース
    • 成枝研究室（2012.10–）
  • 2014.4–2016.3
    • 明石工業高等専門学校 専攻科 機械・電子システム工学専攻
    • 成枝研究室
  • 2016.4–2018.3
    • 東京農工大学 大学院工学府 電気電子工学専攻
    • 梅林研究室
研究テーマ
  • 『スマートスペクトルアクセスのための周波数利用率の時系列モデル化』
  • 『周期定常性検出に基づくスペクトルセンシング法の開発』
訪問研究先
  • 2016.8–2016.10
    • Centre for Wireless Communications, University of Oulu
研究業績
査読付き論文誌
  1. Daiki Cho, Shusuke Narieda, and Kenta Umebayashi, “Low Computational Complexity Spectrum Sensing Based on Cyclostationarity for Multiple Receive Antennas,” IEICE Commun. Express., vol.7, no.2, pp.54–59, Feb. 2018.
  2. Shusuke Narieda and Daiki Cho, “Improvement of False Alarm Probability in Simple Weighted Diversity Combining for Cyclostationarity Detection Based Spectrum Sensing,” IEICE Commun. Express., vol.6, no.1, pp.22–27, Jan. 2017.
  3. Daiki Cho, Shusuke Narieda, “Simple Weighted Diversity Combining Technique for Cyclostationarity Detection Based Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks,” IEICE Trans. Commun., vol.E99-B, no.10, pp.2212–2220, Oct. 2016.
査読付き国際会議
  1. Daiki Cho, Atsushi Kondo, Shusuke Narieda and Kenta Umebayashi, “CAF Diversity Combining for Spectrum Sensing by Test Statistics Sharing with Time-Averaged Weights,” in Proc. IEEE 84th Veh. Technol. Conf. (VTC2016-Fall), Montréal, Canada, Sept. 2016, pp.1–5.
  2. Daiki Cho and Shusuke Narieda, “Feature Detection Based Computationally Efficient Spectrum Sensing by Test Statistics Sharing among Multiple Receive Antennas,” in Proc. IEEE Int'l Symp. on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (IEEE PIMRC 2015), Hong Kong, Sept. 2015, pp.462–466.
  3. Daiki Cho and Shusuke Narieda, “A Weighted Diversity Combining Technique for Cyclostationarity Detection Based Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks,” in Proc. Third IEEE Int. Workshop Emerg. COgnitive Radio Appl. and aLgorithms (IEEE CORAL 2015), Boston, USA, June 2015, pp.1–6. BEST PAPER AWARD 受賞
招待講演
  1. 成枝秀介，長　大樹，“[招待講演] 複数受信アンテナを用いた周期定常性検出に基づく低演算量なスペクトルセンシング,” 信学技報，vol.115，no.62，SR2015-8，pp.45–52，2015年5月．
研究会・大会など
  1. 長　大樹，梅林健太，成枝秀介，Miguel López-Benítez，“スマートスペクトラムアクセスのためのDuty Cycleの時系列モデル化,” 信学技報，vol.117，no.457，SR2017-112，pp.1–7，2018年2月．
  2. 岩田大輝，梅林健太，玉木義孝，長　大樹，佐藤　遼，成枝秀介，“[技術展示] スマートスペクトルアクセスプロトタイプの開発,” 信学技報，vol.117，no.56，SR2017-16，pp.97–104，2017年5月．
  3. 成枝秀介，長　大樹，小笠原弘道，梅林健太，藤井威生，“最大周期自己相関選択に基づくスペクトルセンシング法の理論解析,” 信学技報，vol.116，no.480，SR2016-96，pp.29–34，2017年3月．
  4. Daiki Cho, Shusuke Narieda and Kenta Umebayashi, “Approximated Theoretical Analysis for Spectrum Sensing Based on Maximum Cyclic Autocorrelation Selection,” in Proc. of SmartCom 2016 (IEICE Tech. Rep.), vol.116, no.29, SR2016-10, pp.35–36, May 2016.
  5. 長　大樹，成枝秀介，“複数受信アンテナ間で検定統計量を共用する周期定常性検出に基づくスペクトルセンシング法にAGCが与える影響,” 2016年電子情報通信学会総合大会講演論文集，九州大学，通信(1)，p.630，2016年3月．
  6. 長　大樹，成枝秀介，梅林健太，“検定統計量共用CAF合成ダイバーシチ方式によるスペクトルセンシング法の重み計算に関する検討,” 信学技報，vol.115，no.473，SR2015-108，pp.113–120，2016年3月．
  7. 長　大樹，近藤淳史，成枝秀介，“時間平均による重み計算を用いた検定統計量を共用するCAFダイバーシチ方式によるスペクトルセンシングの検討,” 信学技報，vol.115，no.62，SR2015-5，pp.25–30，2015年5月．
  8. 長　大樹，成枝秀介，“検定統計量の複数アンテナ間共用による周期定常性検出に基づくスペクトルセンシング法の演算量低減化,” 2015 年電子情報通信学会総合大会講演論文集，立命館大学，通信(1)，p.579，2015年3月．
  9. 長　大樹，成枝秀介，“雑音の統計量推定が不要な重み付きCAF合成ダイバーシチ方式の検討,” 信学技報，vol.114，no.491，SR2014-139，pp.169–174，2015年3月．
  10. 長　大樹，成枝秀介，“重みつきCAF 合成ダイバーシチ方式によるスペクトルセンシングのための誤検出率改善法の検討,” 2014年電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集，徳島大学，通信(1)，p.401，2014年9月．
  11. 長　大樹，成枝秀介，“重み付き合成ダイバーシチ方式を用いた周期定常性検出に基づくOFDM信号のスペクトルセンシング法の検討,” 信学技報，vol.114，no.165，SR2014-22，pp.13–19，2014年7月．
  12. 長　大樹，成枝秀介，“サンプリングクロック周波数オフセットがアンダーサンプリング受信機でのスペクトルセンシングに与える影響,” 信学技報，vol.113，no.464，SIP2013-178，pp.245–250，2014年3月．
趣味
水泳、ゲーム
ひとこと
「絶対フォント感」を身に着けたい
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