移动通信新技术的出现代表着全球革命改变了我们接触和了解我们的环境。有效的低成本的移动通信煽动高度互联的时代社会和商业创新的执行作为一个强大的推动力。然而,qr码的实现和采用物联网等技术(物联网)会见了范围广泛的壁垒,从物理网络架构的数据分析。在这个领域当前的挑战之一是设计新颖的智能集成方法,操作和管理大规模智能室内移动(ii-mobile)网络。

网络管理和控制解决方案基本移动通信需求管理的复杂性,提供了可伸缩性,保护用户隐私和保证可用性。它是至关重要的研究ii-mobile通信这个行业占总数一半以上的物联网市场价值。最重要的技术挑战阻碍有效的移动操作系统主要发现在三个方面:在室内部署,这包括智能设备的互操作性,来自不同的供应商需要互操作实现共同目标;智能设置和管理这ii-mobile网络系统通常由新手用户的系统,因此系统必须能够从失败中快速高效地自我恢复;和智能频谱共享ii-mobile通信通常的特点是低功耗的局域网络(LPLAN)技术。LPLAN技术在拥挤的2.4 ghz无照乐队创造一个挑战来实现可靠的短程通信高水平的干扰。

这个特殊的问题关注智能室内移动通信技术支持大规模应用程序特别强调窄带技术适合大规模低成本的设备的连接。我们欢迎原始研究和评论文章关注室内通信技术、机器学习包括深度学习和联合学习,区块链和其他新技术解决巨大的挑战在室内通信系统连接和数据。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 机器学习的室内通信系统
• 智能室内技术的发展
• 保密multi-antenna移动系统的信号处理技术
• 天线/大规模ii-mobile网络节点选择与合作
• 在室内通信系统资源分配
• 在室内通信系统流量卸载
• 通信协议、技术和安全的大规模网络
• 网络体系结构的自适应网络操作和管理
• 数据分析和数据驱动的商业模式对室内移动通信
• 在大规模分布式检测、估计和推断ii-mobile网络操作和管理
• ii-mobile沟通/无线电仿真工具
• 机器学习预测分析和其他安全情报流程
• 室内设备定位和跟踪在高密度IEEE 802.11网络啊
• 网络跨层可操作性较低的水平,即。、物理和数据链路层
• 网络安全、管理和性能通过网络控制信号