1. は　じ　め　に

サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させたSociety 5.0の実現には，自動運転制御の中核を担う超低遅延無線ネットワークや衛星通信，更にIoT・AI社会を支える5G・Beyond 5Gといった新しいワイヤレス通信技術の活用が不可欠である．多数の無線通信システムが同時に利用されることで，異なる無線システム間の電磁波干渉が解決すべき課題となる．不要放射を抑制する有効な手段として，電波吸収体が広く利用されている．特に屋外で使用される電波吸収体(1)では，環境条件の変化に伴って電磁特性が変化する可能性があるため，継続的にモニタリングし，定期的に評価することが重要である．

従来の導波管などを用いた電波吸収体の複素電磁パラメータ測定法は，試料の形状加工を必要とするため(2)，現場での測定には適していない．一方，開放端同軸プローブは開放構造であるため，測定時に試料の形状加工を必要としない．そのため，開放端同軸プローブに基づく測定法は，現場での非破壊・リアルタイム測定法として注目を浴びている．

開放端同軸プローブで直接測定できるのは試料の反射係数であるため，複素誘電率及び複素透磁率を推定するには，反射係数と複素電磁パラメータの理論的関係（理論モデル）を構築する必要がある．スペクトルドメインモデル（SDM：Spectral-Domain Model）(3),(4)はシート状試料の測定に有効であるが，試料及び同軸プローブのフランジが無限大であると仮定できない場合には適用できない．したがって，小形フランジ，サイズが小さい試料，非平面状の試料の測定にはSDMモデルは使用できない．一方，有限要素法（FEM）や有限差分時間領域法（FDTD）などの数値計算手法により，有限サイズの試料や小形フランジ，非平面状試料をモデリングすることは可能である．しかし，これらの手法に基づいた3D理論モデルは，複素誘電率及び複素透磁率を同時に推定する反復計算に数十時間以上を要するため，現場でのリアルタイム測定には実用的でない．

本稿では，この問題を解決する手段として，人工ニューラルネットワーク（ANN：Artificial Neural Network）(5),(6),(7)モデルを，小形フランジ付き開放端同軸プローブを用いた電波吸収体の複素電磁パラメータ測定に適用する．学習用データセットはFEMなどの数値計算により生成されるが，学習済みANNモデルは高速な計算が可能であり，電波吸収体のリアルタイムモニタリングや定期的評価など，現場での応用に適している．