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出身学校
学外略歴
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京都大学 大学院工学研究科 電気工学専攻 助教
2023年04月 - 2024年03月
国名：日本国
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三菱電機株式会社 情報技術総合研究所 レーダー信号処理技術部
2017年04月 - 2020年03月
所属学協会
論文
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Deep Learning Model Size Performance Evaluation for Lightning Whistler Detection on Arase Satellite Dataset 査読あり 国際共著 国際誌
I Made Agus Dwi Suarjaya, Desy Purnami Singgih Putri, Yuji Tanaka, Fajar Purnama, I Putu Agung Bayupati, Linawati, Yoshiya Kasahara, Shoya Matsuda, Yoshizumi Miyoshi, Iku Shinohara
Remote Sensing 16 ( 22 ) 2024年11月
記述言語：英語 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
The plasmasphere within Earth’s magnetosphere plays a crucial role in space physics, with its electron density distribution being pivotal and strongly influenced by solar activity. Very Low Frequency (VLF) waves, including whistlers, provide valuable insights into this distribution, making the study of their propagation through the plasmasphere essential for predicting space weather impacts on various technologies. In this study, we evaluate the performance of different deep learning model sizes for lightning whistler detection using the YOLO (You Only Look Once) architecture. To achieve this, we transformed the entirety of raw data from the Arase (ERG) Satellite for August 2017 into 2736 images, which were then used to train the models. Our approach involves exposing the models to spectrogram diagrams—visual representations of the frequency content of signals—derived from the Arase Satellite’s WFC (WaveForm Capture) subsystem, with a focus on analyzing whistler-mode plasma waves. We experimented with various model sizes, adjusting epochs, and conducted performance analysis using a partial set of labeled data. The testing phase confirmed the effectiveness of the models, with YOLOv5n emerging as the optimal choice due to its compact size (3.7 MB) and impressive detection speed, making it suitable for resource-constrained applications. Despite challenges such as image quality and the detection of smaller whistlers, YOLOv5n demonstrated commendable accuracy in identifying scenarios with simple shapes, thereby contributing to a deeper understanding of whistlers’ impact on Earth’s magnetosphere and fulfilling the core objectives of this study.
DOI： 10.3390/rs16224264
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Complex Number Assignment in the Topology Method for Heartbeat Interval Estimation Using Millimeter-Wave Radar 査読あり 国際誌
Yuji Tanaka, Kimitaka Sumi, Itsuki Iwata, Takuya Sakamoto
IEEE Sensors Letters 8 ( 3 ) 1 - 4 2024年03月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
The topology method is an algorithm for accurate estimation of instantaneous
heartbeat intervals using millimeter-wave radar signals. In this model, feature
points are extracted from the skin displacement waveforms generated by
heartbeats and a complex number is assigned to each feature point. However,
these numbers have been assigned empirically and without solid justification.
This study used a simplified model of displacement waveforms to predict the
optimal choice of the complex number assignments to feature points
corresponding to inflection points, and the validity of these numbers was
confirmed using analysis of a publicly available dataset. -
A Bayesian k-vector estimation method for electromagnetic waves in magnetized cold plasma 査読あり 国際誌
Yuji Tanaka, Mamoru Ota, Shoya Matsuda, Yoshiya Kasahara
URSI Radio Science Bulletin 2021 ( 378 ) 77 - 82 2023年10月
担当区分：筆頭著者, 責任著者 掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
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Propagation Analysis Method Considering Angular Spread for Random Electromagnetic Waves in Magnetized Cold Plasma 査読あり
Mamoru Ota, Yuji Tanaka, Yoshiya Kasahara
Radio Science 58 ( 9 ) 2023年09月
掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：American Geophysical Union (AGU)
Abstract
Random waves can be described as the sum of numerous plane waves, and stochastic processes describe their properties. Various methods have been used to widely investigate the propagation characteristics of electromagnetic waves in magnetized cold plasma based on a single‐plane wave approximation. On the other hand, the properties of random waves are difficult to analyze using these methods. Instead, a framework of the wave distribution function (WDF) should be employed. In this study, we provide an explicit expression for an integration kernel in a magnetized cold plasma used for the WDF method. We show that the kernel can be approximated in the case of ultralow frequency/very low frequency (ULF/VLF) parts of whistler‐mode waves with quasi‐parallel propagation. We also propose a method for estimating a WDF representing a directional distribution of the wave energy density based on the principle of maximum entropy using three‐component spectral matrix data of the magnetic field. Based on the insights obtained from the proposed method, we define a quantity called “sharpness,” which provides spreading of wave normal angles. The sharpness is particularly effective in showing the spread of the wave normal angles for random non‐single‐plane waves. Compared with the conventional methods which evaluate the propagation properties (such as planarity), the “sharpness” exhibited a low calculation load and can be implemented easily for onboard processing.DOI： 10.1029/2023rs007673
その他リンク： https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1029/2023RS007673
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Radar-Based Estimation of Human Body Orientation Using Respiratory Features and Hierarchical Regression Model 査読あり
Wenxu Sun, Shunsuke Iwata, Yuji Tanaka, Takuya Sakamoto
IEEE Sensors Letters 7 ( 9 ) 1 - 4 2023年09月
掲載種別：研究論文（学術雑誌） 出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
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Identification Approach of Arriving Wave Model Based on Likelihood Ratio Test With Different Sensor Noise Levels 査読あり
Yuji Tanaka, Mamoru Ota, Yoshiya Kasahara
Radio Science 57 ( 8 ) 2022年08月
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Noise Integration Kernel Design for the Wave Distribution Function Method: Robust Direction Finding With Different Sensor Noise Levels 査読あり
Yuji Tanaka, Mamoru Ota, Yoshiya Kasahara
Radio Science 56 ( 9 ) 2021年09月
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あけぼの衛星の大規模データセットを用いた自然波動の分類に関する研究 査読あり
J101-D ( 1 ) 225 - 234 2018年01月
担当区分：筆頭著者 掲載種別：研究論文（学術雑誌）
MISC
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Individual Identification Using Radar-Measured Respiratory and Heartbeat Features
Haruto Kobayashi, Yuji Tanaka, Takuya Sakamoto
2024年08月
This study proposes a method for radar-based identification of individuals
using a combination of their respiratory and heartbeat features. In the
proposed method, the target individual's respiratory features are extracted
using the modified raised-cosine-waveform model and their heartbeat features
are extracted using the mel-frequency cepstral analysis technique. To identify
a suitable combination of features and a classifier, we compare the
performances of nine methods based on various combinations of three feature
vectors with three classifiers. The accuracy of the proposed method in
performing individual identification is evaluated using a 79-GHz
millimeter-wave radar system with an antenna array in two experimental
scenarios and we demonstrate the importance of use of the combination of the
respiratory and heartbeat features in achieving accurate identification of
individuals. The proposed method achieves accuracy of 96.33% when applied to a
five-day dataset of six participants and 99.39% when applied to a public
one-day dataset of thirty participants. -
Accurate Radar-Based Heartbeat Measurement Using Higher Harmonic Components
Itsuki Iwata, Kimitaka Sumi, Yuji Tanaka, Takuya Sakamoto
2024年07月
This study proposes a radar-based heartbeat measurement method that uses the
absolute value of the second derivative of the complex radar signal, rather
than its phase, and the variational mode extraction method, which is a type of
mode decomposition algorithm. We show that the proposed second-derivative-based
approach can amplify the heartbeat component in radar signals effectively and
also confirm that use of the variational mode extraction method represents an
efficient way to emphasize the heartbeat component amplified via the
second-derivative-based approach. We demonstrate estimation of the heart
interbeat intervals using the proposed approach in combination with the
topology method, which is an accurate interbeat interval estimation method. The
performance of the proposed method is evaluated quantitatively using data
obtained from eleven participants that were measured using a millimeter-wave
radar system. When compared with conventional methods based on the phase of the
complex radar signal, our proposed method can achieve higher accuracy when
estimating the heart interbeat intervals; the correlation coefficient for the
proposed method was increased by 0.20 and the root-mean-square error decreased
by 23%.
講演・口頭発表等
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上肢電気刺激における体性感覚誘発電位に対する波源推定
多田 悠希, 田中 裕士, 小寺 紗千子, 和坂 俊昭, 平田 晃正
2024 年電子情報通信学会ソサイエティ大会 2024年09月
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ミリ波レーダによる体方位推定における呼吸変位の振幅・位相の重み付けに関する一検討
田中裕士, 孫 文旭, 阪本卓也, 平田晃正
電子情報通信学会技術研究報告 2024年07月
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呼吸に伴う皮膚変位の特徴量を用いたミリ波レーダによる個人識別技術
小林悠人, 田中裕士, 阪本卓也
電子情報通信学会技術研究報告 2024年07月
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周波数スペクトルの特徴を用いたレーダ反射波選択による非接触心拍計測の高精度化
小西信和, 岩田慈樹, 田中裕士, 阪本卓也
電子情報通信学会技術研究報告 2024年07月
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ミリ波レーダを用いた複数区間平均化による睡眠時無呼吸の高精度検出法
長谷川皓大, 田中裕士, 奥村成皓, 瀧 宏文, 砂留広伸, 濱田 哲, 佐藤 晋, 陳 和夫, 阪本卓也
電子情報通信学会技術研究報告 2024年07月
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ミリ波レーダを用いた生体情報のモデル化に向けた取り組み 招待あり
田中 裕士, 阪本 卓也
電子情報通信学会 宇宙・航行エレクトロニクス研究会 2024年06月
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高分解能人体頭部モデルを用いた電界解析に基づく波源推定手法の数値的評価
新津 正宗, 田中 裕士, パン チュンレン, 小寺 紗千子, 和坂 俊昭, 平田 晃正
第 16 回医用生体電磁気学シンポジウム 2024年04月
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ミリ波レーダによる親子の生体データ可視化の一検討 招待あり
田中 裕士, 小林 悠人, 大島 夕侑, 田中 友香里, 明和 政子, 阪本 卓也
日本発達心理学会第 35 回大会 2024年03月
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ミリ波レーダを用いた生体信号計測による母子間の相互作用に関する一検討
小林 悠人, 大島 夕侑, 王 天一, 田中 裕士, Francoise Diaz-Rojas, 田中 友香里, 明和 政子, 阪本 卓也
2024 年電子情報通信学会総合大会 2024年03月
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近距離の有限長目標に対する合成開口レーダイメージングにおける積分区間に関する一検討
加藤 雅也, 田中 裕士, 阪本 卓也
2024 年電子情報通信学会総合大会 2024年03月
産業財産権
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磁気センサ装置、磁気センシング方法およびプログラム
田中 裕士, 高橋 善樹, 高橋 龍平
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適応制御装置、適応信号処理装置及びアダプティブアレイアンテナシステム
田中 裕士, 高橋 善樹, 高橋 龍平
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適応制御装置、適応信号処理装置及びアダプティブアレイアンテナシステム
田中 裕士, 高橋 善樹, 高橋 龍平
出願人：三菱電機株式会社
出願番号：特願2021-541756 出願日：2019年08月
特許番号/登録番号：特許第6964833号 登録日：2021年10月
受賞
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The Second Prize of the URSI-JRSM 2022 Student Paper Competition
2022年09月 Japan National Committee of URSI
田中 裕士
科研費（文科省・学振）獲得実績
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レーダによる生体情報計測のための特徴点解析手法の確立
研究課題/領域番号：24K17286 2024年04月 - 2027年03月
日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究
田中 裕士
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レーダによる人体計測のための体方位モデリング手法の確立
研究課題/領域番号：23K19119 2023年08月 - 2025年03月
日本学術振興会 科学研究費助成事業 研究活動スタート支援
田中 裕士
その他競争的資金獲得実績
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次世代研究者挑戦的研究プログラム（「突破力をもって分野の壁を破壊し、新たな価値を創造する次世代精鋭人材創発プロジェクト」）
2021年10月 - 2023年03月
担当経験のある授業科目(学外)
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電気電子工学実験実習
2024年04月 - 現在 機関名：名古屋工業大学
科目区分：学部専門科目
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電気電子工学専門実験
2024年04月 - 現在 機関名：名古屋工業大学
科目区分：学部専門科目