IEEE OJCOMS征稿启事:生成式AI与大模型增强的6G无线通信与感知

文摘   2024-10-29 10:58   陕西  

IEEE OJCOMS: Generative AI and Large Language Models Enhanced 6G Wireless Communication and Sensing


截稿日期:2025年01月31日
发表日期:2025年第二季度

随着第六代移动通信(6G)技术的发展,无线感知与通信的深度融合成为可能。这一整合不仅提升了6G系统的功能,还降低了对独立设备的需求,可广泛应用于车联网和智能医疗等领域。尽管前景广阔,这一功能增强也给6G系统各层面的技术带来了挑战。同时,用户数据的快速增长和人工智能技术的进步加速了生成式人工智能(GAI)技术与大型语言模型(LLMs)的发展。这些技术在数据分析、处理和增强方面展现出强大的能力,为6G的各类技术提供了有力支持。本次征稿话题包括但不限于:
  • 基于GAI和LLMs的6G通信与感知中的无线资源管理

  • 基于GAI和LLMs的6G通信与感知中的安全增强方案

  • 通过GAI和LLMs设计的激励机制在6G通信与感知中的应用

  • 基于GAI和LLMs的网络优化在6G通信与感知中的应用

  • 基于GAI和LLMs的移动边缘智能在6G通信与感知中的应用

  • 基于GAI和LLMs的网络架构与协议在6G通信与感知中的应用

  • 基于GAI和LLMs的MIMO设计在6G通信与感知中的应用

  • 基于GAI和LLMs的波束赋形在6G通信与感知中的应用

  • 基于GAI和LLMs的通信与感知测试平台与实验平台开发

  • 基于GAI和LLMs的信号处理与增强在6G通信与感知中的应用

1. 投稿方式

有意投稿的作者请按照IEEE OJCOMS投稿指南通过Manuscript Central系统进行投稿。

投稿链接:

https://mc.manuscriptcentral.com/oj-coms


2. 重要时间

初稿截止日期:2025年01月31日
出版日期:2025年第二季度

Guest Editors

Jiacheng Wang,

Nanyang Technological University, Singapore


Geng Sun,

Jilin University, China


Dusit Niyato,

Nanyang Technological University, Singapore

Hina Tabassum,

York University, Canada


Gabriel-Miro Muntean,

Dublin City University, Ireland


Nelson Fonseca,

State University of Campinas, Brazil


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