筆者らは少数のアンテナで仮想的に超多数のアンテナを構成するVirtual Massive MIMO(VMMIMO)の検討を進めている．本稿では，提案技術のポテンシャルをチャネル容量評価から示すとともに，実験評価からその実現性を明らかにする．

宇宙・航行エレクトロニクス研究会（以下、SANE 研） （通称「さねけん」）では，観測・通信・測位を中心としたシステム技術として，衛星技術，電子・電波応用シ ステム，リモートセンシング，航法・交通管制等幅広い分野からの年間 8回の研究会の研究発表や議論を通じ，研究者間の交流を深め，新しい知見の創造や関連技術の進歩・発展に寄与することを目的としています。本稿では，宇宙・航行エレクトロニクス研究会の活動について紹介する。

QoE-centric オペレーションの現状とその先のオペレーションであるBeyond QoE-centric オペレーションについて紹介する．

情報通信技術の革新的進展を目標とした分野横断連携や異分野融合の議論に向けて、スマート無線（Smart Radio: SR）研究会が取り組んでいる分野横断連携や産学官連携、国際連携を含め、新技術領域開拓の活動について紹介する。

5GやBeyond 5Gにおいては，超高速通信だけでなく大規模端末接続などへの対応が期待されており，一層の周波数利用効率改善が急務である．そのためには有限の無線リソースを，時間，周波数，空間のあらゆる領域において無駄なく利用する技術が必要である．周波数共用技術は，時間および空間領域で帯域を有効活用する技術の一つであり，本格的な実現が急務とされている．また周波数共用技術によって利用できる無線リソースをさらに拡大するために，送信信号の帯域外輻射（Out-of-band emission, OOBE）を抑圧する必要がある．現行のLTEでは，CP-OFDM/CP-DFTs-OFDMの高いOOBEに起因して割当帯域の10%をガードバンドとして確保している．強力にOOBEを抑圧できれば隣接システムへの干渉が軽減でき，稠密な周波数割当が実現できる．この様にBeyond 5Gに向けた周波数高効率利用システムの実現には，周波数共用技術とOOBE抑圧技術が重要となる．本稿では，OOBE抑圧に有効な代表的技術であるUniversal time-domain windowed OFDM（UTW-OFDM）方式を概説する．

本発表ではインプラント生体通信のための分子通信技術の高信頼性化に関する検討を行う。理論解析と有限要素法による数値解析から分子通信での通信特性を示し、高信頼性化の効果を検証する。

マクロセル(MC) とスモールセル(SC) が同一周波数帯域を利用する２層ヘテロジニアスネットワーク（HetNet)では, MC とSC間の干渉抑圧が重要な課題となる. 本稿では, 2層HetNetのための干渉抑圧技術として, 基地局の電力制御による手法と送信指向性制御による手法の効果を比較評価する.

機器の制御の特性を考慮した無線通信の設計など

本稿では情報通信工学に対する非線形力学系解析手法 およびカオスの数理応用を検討している．前半はネット ワークルータにおける輻輳制御アルゴリズムの分岐解析 を紹介する．分岐集合を精度高く求解し，合理的な運転 パラメータ領域を求める.後半はカオス暗号のアイディ アを拡張した秘密分散法について検討している.

Multishot Network Codingにおいてメッセージ秘匿性を付加する符号化法について紹介する。

ネットワークコーディングを利用することでピア・ツー・ピア方式でのデータ配送を高速化できることが知られている。ピア・ツー・ピアデータ配送システムにおけるネットワークコーディングは、各ピアでデータの符号化をできることを意味する。本稿では、まず各ピアでデータの符号化が可能なネットワークコーディングとデータ配送の高速化の関係について述べ、そのシステムにおける最適なネットワークコーディングについて解説する。

再生成符号は，修復可能な分散ストレージシステムを実現する代表的な分散符号化法の一つである．本稿では，従来提案されている基本的な再生成符号と協調型再生成符号のモデル，及びその構成法を紹介する．

Network coding is known to provide improved resilience to packet loss and increased throughput. Unlike traditional routing techniques, it allows network nodes to perform transformations on packets they receive before transmitting them. For this reason, packets cannot be authenticated using ordinary digital signatures, which makes it difficult to hedge against pollution attacks, where malicious nodes inject bogus packets in the network.

To address this problem, a notion of homomorphic network coding signatures has been introduced. Such signature schemes allow to sign linear subspaces (namely, verification can be made w.r.t. any vector of that subspace) and are well-suited to the network coding scenario.

In this talk I will focus on introducing the scheme presented by Attrapadung and Libert at PKC 2011, which is the first such scheme in the standard model. A brief survey on more recent works on homomorphic signatures will also be given.

スマートフォンの普及とネットワーク環境の充実に伴い，動画配信サービスの利用者が増えている．ネットワークの混雑は，遅延の発生やコンテンツの低品質化などの原因になり，サービスの提供者及び利用者にとって解決すべき重要な問題である．2014年にMaddah-AliとNiesenにより，複数のキャッシュメモリと符号化されたマルチキャスト配信を利用して，複数ユーザの異なる要求を同時に満たす符号化キャッシュ方式が提案された．本稿では，Maddah-Aliらにより提案された，サーバと複数のユーザが共有リンクでつながる1層のネットワークモデルにおける，集中型の符号化キャッシュ方式と分散型の符号化キャッシュ方式を紹介する．

異常検知は産業において欠かせない技術である。本講演では異常検知のための機械学習技術の概要、特に異常検知の理論について述べる。異常検知理論は統計理論と同様に「真の異常」と「推定された異常」とを考えて、その上でこれら二つの間の推定誤差を考える。このため、異常検知理論を考える上では「異常の定義」と「推定法」との二つが重要となる。本講演ではいくつかの異常検知の問題について、これら定義と推定法、そしてそこから導かれる誤差の理論について紹介する。

異常音検知とは，マイクロホンで観測した音響信号に異常な音が含まれるか否かを判定する技術のことである．異常音は何らかしらの異変の前兆や危険な状態によって発せられることがあるため，異常音の検知は，街頭監視システムや工業機器の監視業務などへの応用を目的として研究されている．異常音検知の難しさは，他のメディアにおける異常検知と同様に，異常なデータを網羅的に収集することが困難な点にある．本講演では，種々の異常音検知問題を整理した後，異常音データがほとんど得られない場合の異常音検知を定式化する．次いで，異常音検知を実環境で利用する際に生じる問題を説明する．最後に，講演者の所属するNTT 研究所にて創出された，種々の異常音検知技術について紹介する．

状態監視保全のキーとなる，センサ信号に基づく異常予兆検知技術を提案した．提案手法では，正常状態からの距離を局所部分空間(LSC)法により算出し，稼動状態別に自動設定されたしきい値と比較することにより異常を検知する．実在する小型発電設備のデータを用いて単純なしきい値判定では検知できない予兆を検知できることを示した．
さらに，学習データを予めクラスタリングしておくことによりLSC法における近傍探索の時間を短縮するFLSC法，2個のセンサ信号の総当りの二次元分布密度を利用して検知した異常が正常分布から離れているセンサを見つける関連センサ特定技術．異常測度に基づいて学習データから異常なデータを逐次的に除外する学習データ選択手法を提案した．これらの技術は，実用化に向けた性能向上および運用容易化に寄与している．

今回の講演では4つのトピックをお話します。①インターネットで海外出張はどう変わったか。②インターネットで記事はどう変わったか。③こう書けば、記事は読まれる。④Mooreの法則の終焉で、エレクトロニクスや半導体はこう変わる。

プロトタイピング時代のハードウェア技術誌に求められるもの
　エレクトロニクスの専門誌「トランジスタ技術」の創刊は，東京オリンピックが開かれた1964年10月です．テキサス・インスツルメンツがシリコン・トランジスタを開発した1954年の10年後のことです．創刊号を開くと「トランジスタとその発達の歴史」「おはなし電子計算機」などのタイトルが並びます．あれから55年．無数のトランジスタを集積化した高性能なディジタルICやモジュールが誕生し，誰でもつなぐだけでハードウェアを作れるプロトタイピング時代が到来しています．本講演では，本誌の創刊号から最新号(2019年9月号 660号)の過去記事を振り返り，2020年，作る派の第一線技術者に向けた雑誌はどうあるべきかを提案します．

弊社は昨年9月末に、「学研まんがでよくわかるシリーズ」の第144巻として、「フラッシュメモリのひみつ」を刊行した。この本は小学5年生をターゲットにした漫画で、フラッシュメモリが生活に密着して使われていることや、フラッシュメモリがどのようにデータを記録するのか、またどのように製造されるのかについて、わかり易い解説と最後まで飽きずに読めるストーリーの双方に腐心して制作された。
漫画は全国の小学校約21,500校と、公立図書館約3,200館に無償で寄贈された。また、電子版はインターネットで無料で読むことができる。子供向けに制作したものだが、意外にも大学生や大学の先生方に好評であった。今回はなぜこの漫画を制作するに至ったのかについてお話させていただく。

アニーリングマシンは、組合せ最適化問題を高速かつ高精度に処理すると期待される、物理学を基礎とした次世代コンピューティング技術として注目を集めている。本講演ではまず、アニーリングマシンの動作原理やアニーリングマシンを使うために必要な理論的枠組みについて紹介する。それに加え、ハードウェア、ソフトウェア、アプリケーション探索のそれぞれの領域における研究開発の現状や乗り越えるべき課題について述べる。

現在，物質・材料科学分野ではデータ科学を利用したマテリアルズ・インフォマティクス研究が注目を集めている．既存材料データベースからの規則性の抽出，機械学習による特性予測・測定技術の高度化など様々な試みが行われており，多くの成功例が報告されている．本講演では，マテリアルズ・インフォマティクスにおける量子アニーリングの活用法に関して議論する．

ムーア則が終焉を迎えつつある現在、コンピューティングの持続的発展に向けた取り組みとして、アプリケーション分野に特化した専用ハードウェアの研究がさかんである。中でも組合せ最適化分野はD-Waveの量子アニーラを皮切りに専用ハードウェアが続々と発表されている分野であり開発競争が激化している。この分野に向けて、我々はイジングモデルにマッピングされた組合せ最適化問題を解くハードウェアアーキテクチャである「デジタルアニーラ(Digital Annealer : DA)」を開発した。本講演では始めにDAの基本動作と高速化技術について述べる。その後、実用的な問題への適用事例として、物流分野の配送計画問題に対するDAの適用結果について紹介する。

自動車業界は１００年に一度の変革期と呼ばれている。車がインターネットに繋がることによって車の価値が所有だけでなく使用にも広がっていく、つまりは車を活用したサービス（MaaS）が拡大していくと言われている。一方で工場の世界ではSociety5.0やドイツのIndustry4.0で示されるようにIoT活用が進んでいく。車と工場の両者のIoT化が進んでいく中、将来最適化計算の処理時間が課題になると言われている。量子アニーリングマシンと呼ばれる最適化計算を高速に行える可能性のある未来のコンピュータを活用した、車、工場それぞれの応用分野での取り組みを紹介する。

量子アニーリングは，自明な基底状態を与えるハミルトニアンから，基底状態を維持したまま，NP完全，あるいはNP困難な組み合わせ最適化問題に対応するイジングハミルトニアンに推移させることにより，組み合わせ最適化問題の最適解を得る手法である．量子アニーリングの最初の理論提案を忠実に再現するためには，高いコヒーレンスをもち集積性に優れた量子ビットが必要となるが，超伝導回路がその最有力候補である．本稿では，NECが開発しようとしている超伝導パラメトロン方式を用いる量子アニーリング，およびそのベースとなる超伝導パラメトリックデバイスについて紹介する．