| 依岡 寛人 | D, 中間発表 | ネットワークシステム学 | 岡田 実, | 林 優一, | 東野 武史, | Dipanita Chakraborty |
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title: Performance Enhancement of Simplified A-RoF Systems via Robust DPD and TDM-MIMO Transmission
abstract: A-RoF (Analog Radio over Fiber) offers the advantage of a simple configuration, but improving signal quality and capacity while preserving this simplicity remains a challenge. (1) Regarding signal quality, bias drift in the external modulator MZM (Mach-Zehnder Modulator) causes nonlinear distortion, yet adding observation and control circuitry to compensate for it goes against the goal of simplicity. We therefore studied a DPD (Digital Pre-Distortion) scheme that is robust to instantaneous bias-drift variations even when the drift amount is unknown (Yorioka et al., IEEE GCCE 2025). (2) Regarding capacity, A-RoF can achieve multi-band transmission via frequency-domain multiplexing, but MIMO transmission, which multiplexes signals of the same frequency, is difficult to realize. We proposed a TDM-MIMO scheme that switches MIMO layer signals at high speed using high-speed switches, and studied a configuration that separates the signals at each antenna using only a coaxial switch, maintaining a simple structure. We evaluated the impact of the proposed configuration on signal quality, and will present the results at the 2026 IEICE Society Conference. language of the presentation: Japanese 発表題目: A-RoFの簡易構成を維持した高度化に向けたDPD方式とTDM-MIMO伝送方式の検討 発表概要: A-RoFは簡易構成が利点だが、この簡易性を保ったまま品質・容量を向上させることに課題がある。①品質面では、外部変調器MZM(Mach-Zehnder Modulator)のバイアスドリフトが非線形歪みを招くが、観測・調整機構の追加は簡易性に反する。そこでドリフト量が未知でも瞬時変動にロバスト性を持つDPD(Digital Pre-Distortion)方式を検討した（Yorioka et al., IEEE GCCE 2025）。②容量面では、A-RoFは周波数多重でマルチバンド伝送が可能だが、同一周波数を多重するMIMO伝送は困難である。高速スイッチでMIMOレイヤ信号を切り替えるTDM-MIMO方式を提案し、同軸スイッチのみの簡易構成でアンテナ側の信号分離を実現する方式を検討した。すでに提案構成が信号品質に与える影響を評価し、ソサイエティ大会2026で発表予定である。 | ||||||
| 西山 真平 | M, 2回目発表 | ネットワークシステム学 | 岡田 実, | 林 優一, | 東野 武史, | Dipanita Chakraborty |
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title: 1-Bit Asymmetric Multi-Beam Reflectarray with Pre-Phasing
abstract:In fifth-generation and sixth-generation mobile communication systems that use high-frequency bands, Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS), which reflect radio waves in arbitrary directions, have attracted attention as a means of eliminating coverage holes caused by buildings and other obstacles. From the standpoint of low cost and low complexity, 1-bit RIS, which quantizes the phase into two values, is promising; however, it faces the issue of unwanted quantization lobes arising from the periodicity of phase quantization. In this research, with the aim of application to multi-user MIMO, we propose a 1-bit asymmetric multi-beam reflectarray that simultaneously directs beams toward multiple users located in different directions. To realize multiple beams, the reflector was designed by superimposing the reflection phases required for the reflection angle of each beam, based on the principle of superposition. Furthermore, to suppress quantization lobes, we introduced a method that assigns four types of pre-phase, spaced at 45 deg. intervals, to each element in a pseudo-random manner, thereby breaking the periodicity of the phase quantization error. Electromagnetic analysis results at the design frequency of 5.8 GHz confirmed quantization lobe suppression of 15 dB or more for a single beam and 9 dB or more for asymmetric multiple beams, demonstrating that multi-beam control toward multiple users located in different directions is achievable. language of the presentation: Japanese 発表題目:プリフェーズを導入した1ビット非対称マルチビームリフレクトアレー 発表概要:高周波帯を用いる第5世代・第6世代移動体通信システムでは，建物などによる不感地帯の解消に向けて，任意の方向へ電波を反射するReconfigurable Intelligent Surface（RIS）が注目されている．低コスト・低複雑度の観点から位相量を2値に量子化する1ビットRISが有望であるが，位相量子化の周期性に起因して不要な量子化ローブが発生するという課題がある．本研究では，マルチユーザMIMOへの応用を目的として，異なる方向に位置する複数のユーザへ同時にビームを向ける1ビット非対称マルチビームリフレクトアレーを提案する．マルチビームを実現するために，重ね合わせの理を用いて各ビームの反射角度に必要な反射位相を重ね合わせて反射器を設計した．さらに，量子化ローブを抑圧するために，45 deg.間隔の4種類のプリフェーズを各素子に疑似ランダムに付与し，位相量子化誤差の周期性を破壊する手法を導入した．設計周波数5.8 GHzにおける電磁界解析の結果，シングルビームでは15 dB以上，非対称マルチビームでは9 dB以上の量子化ローブ抑圧が得られ，異なる方向に位置する複数ユーザへのマルチビーム制御が可能であることを確認した． | ||||||
| 藤井 羽優 | M, 2回目発表 | ネットワークシステム学 | 岡田 実, | 林 優一, | 東野 武史, | Dipanita Chakraborty |
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title: A Method for Linearizing Optical Modulators and Nonlinear Amplifiers Using Deep Reinforcement Learning Based on Scalar Values
abstract: With the expanding use of high-frequency bands in 5G and future 6G systems, the issue of coverage holes—areas where radio waves have difficulty reaching—has become increasingly apparent. As a solution, there are high expectations for systems that use Analog Radio over Fiber (A-RoF) to relay signals between base stations and target areas. However, in wireless relay links using A-RoF, nonlinear responses originating from both low-power optical modulators and high-power electrical amplifiers significantly degrade communication quality. Conventional digital compensation techniques required high-resolution A/D converters because they relied on time-domain waveforms as feedback for estimating compensation parameters. In this study, we propose a coupled compensation method that does not require time-domain waveform feedback by applying deep reinforcement learning to estimate the compensator parameters. Results of performance evaluation via computer simulation confirmed that the compensator employing the proposed method is capable of selectively suppressing complex nonlinear responses. language of the presentation: Japanese 発表題目: スカラー値に基づいた深層強化学習による光変調器と非線形増幅器の線形化法 発表概要: 5Gや将来的な6Gシステムにおける高周波数帯の利用拡大に伴い，電波が到達しにくいカバレッジホールの課題が顕在化している．その解決策として，基地局と対象エリアをアナログ光ファイバ無線（A-RoF）を用いて中継するシステムが期待されている．しかし，A-RoFによる無線中継リンクでは，小電力を扱う光変調器と大電力を扱う電気増幅器の双方に起因する非線形応答が通信品質を著しく劣化させる．従来のデジタル補償技術は，補償パラメータの推定に時間領域波形をフィードバックとして要求するため，高解像度なA/D変換器が必要であった．本研究では，補償器のパラメータ推定に深層強化学習を適用することで，時間領域波形のフィードバックを必要としない結合補償法を提案する．計算機シミュレーションによる特性評価の結果，提案手法を適用した補償器は複合的な非線形応答の選択的な抑圧が可能であることが確認された． | ||||||
| 真壁 萌花 | M, 2回目発表 | ネットワークシステム学 | 岡田 実, | 林 優一, | 東野 武史, | Dipanita Chakraborty |
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title: A Study on Distortion Reduction Techniques for A-RoF Links Using
Electro-Absorption Modulators under Multiband Transmission
abstract: Analog Radio-over-Fiber (A-RoF) is a technology that transmits high-frequency radio signals directly over optical fiber, and is expected to serve as an infrastructure-sharing technology for fronthaul in 4G, 5G, and future 6G mobile services, owing to its centralized signal processing, independence from radio access schemes, and capability for wideband transmission. On the other hand, the nonlinearity of the optical modulator used for electrical-to-optical conversion gives rise to harmonic distortion (HD), and when multiple bands are modulated simultaneously, also causes intermodulation distortion (IMD), which are the primary causes of inter-service interference. In this study, we focus on an electro-absorption modulator (EAM) and analyze its nonlinear response around the operating point up to higher-order terms by performing a Taylor series expansion of its output characteristics, including the bias voltage. Based on the obtained expansion coefficients, we investigate the optimal bias point that minimizes the distortion components, and propose and apply a predistortion (PD) method using these coefficients. As a result, the application of PD improved the error vector magnitude (EVM), demonstrating that the combination of optimal bias point selection and predistortion is effective in suppressing the degradation of transmission quality caused by the nonlinearity of the EAM. language of the presentation: Japanese 発表題目: 電界吸収型光変調器を用いたA-RoFリンクにおけるマルチバンド伝送時の歪み低減手法の検討 発表概要: A-RoF（アナログ光ファイバ無線）は，高周波無線信号をそのままの形式で光ファイバへ伝送する技術であり，信号処理の集約性，電波方式への非依存性，および広帯域伝送が可能であることから，4G・5G・将来の6Gモバイルサービスにおけるフロントホールのインフラシェアリング技術として期待されている。一方で，電気‐光変換に用いられる光変調器の非線形性に起因して高調波歪み（HD）が，マルチバンドを同時に変調する際には相互変調歪み（IMD）も発生し，サービス間干渉の主要因となる。本研究では，電界吸収型光変調器（EAM）を対象とし，出力特性をバイアス電圧を含めてテイラー展開することで，動作点近傍における非線形応答を高次項まで解析した。得られた展開係数に基づき，歪み成分を最小化する最適バイアス点を検討するとともに，展開係数を用いた予歪み処理（PD）を提案・適用した。その結果，PDの適用により誤差ベクトル振幅（EVM）が改善し，最適バイアス点の選定と予歪み処理の組み合わせが，EAMの非線形性に起因する伝送品質劣化の抑制に有効であることを示した。 | ||||||
| 中川 大地 | M, 2回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, | 荒牧 英治, | 内山 英昭, | Perusquia Hernandez Monica, | 平尾 悠太朗 |
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title: Multimodal Estimation of Trust Formation and Breakdown Toward Virtual Agents in a Repeated Trust Game
abstract: Trust toward virtual agents is not static; it changes as users repeatedly observe an agent’s cooperative or uncooperative behavior. Previous studies have explored trust estimation using physiological signals such as cardiac activity and electrodermal activity. However, the complementary roles of camera-based facial features and facial electromyography (EMG) in capturing trial-by-trial trust dynamics remain underexplored. This study investigates multimodal estimation of trust formation and breakdown during a repeated trust game with virtual agents. Participants interact with agents exhibiting different return behaviors while facial videos, facial EMG, photoplethysmography, electrodermal activity, investment behavior, and trial-by-trial subjective trust ratings are recorded synchronously. We will analyze how facial action units, facial muscle activity, and autonomic responses change following successful and unsuccessful interactions and develop machine-learning models to estimate subjective trust. By comparing models using individual modalities and their combinations, we will evaluate whether facial EMG provides additional predictive value beyond camera-based facial features and autonomic signals. This study aims to clarify the multimodal signatures of dynamic trust and contribute to the development of adaptive human-agent interaction. language of the presentation: Japanese 発表題目: 反復信頼ゲームにおけるバーチャルエージェントへの信頼形成・崩壊のマルチモーダル推定 発表概要: 人とバーチャルエージェントとの反復的な相互作用では、エージェントの協力的・非協力的な行動に応じて信頼が形成され、低下する。これまで、心拍や皮膚電気活動などの生体信号を用いた信頼推定が検討されてきたが、試行ごとの信頼変化を対象として、カメラベースの表情特徴と顔面筋電図（EMG）の相補性を検証した研究は限られている。本研究では、異なる返金行動を示すバーチャルエージェントとの反復信頼ゲームを実施し、表情動画、顔面EMG、脈波（PPG）、皮膚電気活動（EDA）、投資行動および試行ごとの主観的信頼評定を同期して取得する。これらのデータから、成功・失敗の経験に伴うAction Unit、顔面筋活動および自律神経反応の変化を分析し、主観的信頼を推定する機械学習モデルを構築する。さらに、単一モダリティおよび複数モダリティを用いたモデルを比較することで、顔面EMGが画像ベースの表情特徴や自律神経指標に対して持つ追加的な予測価値を検証し、信頼の形成・崩壊を捉えるマルチモーダル指標の解明を目指す。 | |||||||
| 植田 雄士 | M, 2回目発表 | ユビキタスコンピューティングシステム | 安本 慶一, | 荒牧 英治, | 諏訪 博彦 | ||
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title: A Study on Steerability of Large Language Models Based on Two-Dimensional Political Stance
abstract: When assigning political stances to large language models (LLMs), the conventional one-dimensional left–right spectrum is insufficient to capture the diversity of real-world political orientations. Among multidimensional approaches, a two-dimensional framework based on economic and social axes can represent stances in which the two dimensions diverge. In this study, we evaluate the steerability of LLMs, defined as the degree to which model outputs align with a specified input stance, under this two-dimensional framework. We prompt 13 LLMs with designated political stances and measure their output stances using the Political Compass Test. Steerability is assessed from two perspectives: consistency, whether the classified output stance matches the input stance, and magnitude of shift, the change from the baseline stance. The results show that many LLMs fail to produce stances in which the economic and social axes are opposed, revealing limitations overlooked by conventional one-dimensional evaluations. We further find that shifts along the social axis are smaller than those along the economic axis, suggesting lower steerability along the social dimension. language of the presentation: Japanese 発表題目: 文脈内学習による大規模言語モデルの二次元的政治スタンスへの操作可能性の評価 発表概要: 大規模言語モデル（LLM）に政治的立場を割り当てる際、従来の一次元的な左派—右派スペクトルでは、現実世界に存在する多様な政治的志向を十分に捉えることができない。多次元的なアプローチの中でも、経済軸と社会軸に基づく二次元の枠組みを用いることで、2つの次元が互いに異なる方向を示す政治的立場も表現できる。本研究では、この二次元の枠組みのもとで、LLMの操作性、すなわちモデルの出力が指定された入力上の立場にどの程度一致するかを評価する。13種類のLLMに対して特定の政治的立場を指定したプロンプトを与え、Political Compass Testを用いて出力の政治的立場を測定した。 操作性は、分類された出力の立場が入力で指定した立場と一致するかという「一貫性」と、基準となる政治的立場からどの程度変化したかという「変化量」の2つの観点から評価した。その結果、多くのLLMは、経済軸と社会軸が反対方向を示す政治的立場を生成できないことが明らかになった。これは、従来の一次元的な評価では見過ごされてきた限界を示している。さらに、社会軸に沿った変化は経済軸に沿った変化よりも小さく、社会的次元における操作性がより低い可能性が示唆された。 | |||||||
| CHOUMAN HUSSEIN | M, 2回目発表 | ユビキタスコンピューティングシステム | 安本 慶一, | 荒牧 英治, | 諏訪 博彦, | 佐々木 航 | |
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title: Representation as a Bottleneck for Mechanistic Interpretability: The Manifestation Unit Protocol
abstract: Understanding neural network internals—e.g., what a latent dimension encodes or why filters co-activate—requires natural-language access to component-level analysis. However, a representational gap blocks this: embedding-based retrieval fails on identifiers like "dimension 63," while exact matching cannot answer conceptual queries like "which units encode smiling?" We introduce Manifestation Units: (E, S, R, D, G) structured tuples encoding entity identity, semantic profile, relationships, dynamics, and manipulation guidance. This representation makes neural components first-class retrieval targets, enabling hybrid retrieval that combines exact matching with semantic search. On a β-VAE (512 dimensions) and a CNN (224 filters), Manifestation Units achieve Precision@5 of 89.6% and 96.8%. Replacing structured units with unstructured prose containing identical statistics collapses precision to 3.7% and 2.8%. Human evaluation (n=15; 612 assessments) yields mean ratings above 4.0/5.0. CNN manipulation validation confirms that retrieved components are causal mediators of the targeted behaviour: amplifying retrieved filters flips predictions in 76.3% of trials versus 6.7% for random selection under identical matched-budget conditions, and ablating them drops natural target-class accuracy by 38.3 points versus 3.6. These results provide evidence that representational infrastructure—not analytical capability—is the key bottleneck. language of the presentation: English | |||||||