征稿启事
物理层内生智能（Native intelligence at physical layer）的概念是一种提升6G移动通信网络性能的新方法。通过在物理层中嵌入高级算法和AI驱动的解决方案，可以显著提高通信系统的性能、可靠性和效率。智能算法有潜力实时适应变化的信道条件，提升频谱效率，并在复杂环境中确保稳健通信。这些算法在自适应信号处理、改进的信道估计和稳健的错误纠正等领域显示出巨大的潜力。然而，实际应用面临挑战，如模型训练所需的大量数据、实时处理所需的计算能力以及确保算法在不同场景中的适应性。
《ZTE Communications（英文版）》本期特刊旨在汇集物理层内生智能领域的前沿研究和发展，欢迎高质量的论文，探讨AI和机器学习在提升通信系统物理层方面的理论基础、实际应用和创新应用。诚邀各位专家学者就物理层原生智能的各个方面投稿，包括但不限于：
- 人工智能/机器学习算法在物理层优化中的应用
- 智能调制和编码方案
- 自适应波束成形和MIMO系统
- 智能频谱管理和资源分配
- 实时信号处理和异常检测
- 干扰管理和缓解
- 物理层的安全性和隐私保护
- 改进的信道估计与预测
- 用于无线网络切片的人工智能
- 物理层节能AI解决方案
- 用于毫米波和太赫兹通信的人工智能
- 原型系统及智能物理层技术的硬件实现
提交指南
请有意向的作者请将完整稿件的PDF版本提交至https://mc03.manuscriptcentral.com/ztecom。重要日期
首次提交截止日期：2024年12月1日
审稿和最终稿件提交截止日期：2025年1月10日
出版日期：2025年3月25日特刊编辑
杨鲲 教授，南京大学，中国
金石 教授，东南大学，中国
向路平 研究员，南京大学，中国（联系方式：luping.xiang@ieee.org）
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https://mp.weixin.qq.com/s/Rn0__JwRXWJURHFRb9hfhA
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