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专题客座主编
桂冠
南京邮电大学教授，博士生导师，信息与通信工程国家级教学示范中心副主任。先后承担工信部重大专项、国家自然科学基金、日本文部省自然科学基金、华为科技项目等10余项。近五年来已在国内外高水平学术期刊发表论文100余篇，其中ESI高被引论文20篇，ESI热点论文8篇，出版Spring英文专著2部，获得IEEE通信学会海因里希赫兹奖（2021）。近年来研究领域：人工智能、深度学习、智能通信、智能物联网等6G技术。
主编观点
第六代（6G）无线通信将支持无处不在的人工智能（AI）服务和万物互联（IoE）应用，包括可持续城市、工业物联网、互联自治系统、脑机接口、数字孪生、元宇宙、触觉互联网、高拟真全息社会、扩展现实等。工业物联网（IIoT）是发展工业4.0的基础。在工业4.0中，标准通信协议用于连接异构设备，包括传感器、RFID标签、嵌入式计算机和移动设备，大数据技术用于对海量物联网数据进行智能分析。随着5G的部署，万物互联已成为未来工业、民生发展的前景，而物联网设备的安全问题也成为重中之重。特定辐射源识别（SEI）可以利用无线信号中的微小差异对于辐射源进行分类。而复杂的电磁环境也给特定辐射源识别带来了许多挑战，例如小样本辐射源识别问题、开集辐射源识别问题。
6G需要支持元宇宙涉及的数字孪生、万物互联技术，具有更广阔、更精细化的网络覆盖要求。无人机有高移动性、按需部署、广覆盖等优势，可作为空中基站辅助地面通信。因此，为了解决地面基站覆盖范围不足的问题，实现对用户请求的及时处理，提升用户服务质量，无人机将广泛应用于未来无线通信。然而，无人机通信也面临着电池容量有限、飞行轨迹优化及数据传输安全等重要问题。通信是协调多个智能体行为的有效机制，在多智能体强化学习领域，智能体可以通过信息交互协同合作来提高整体学习性能并实现其目标。多智能体系统的分布式特性使其广泛应用于各个领域，但该领域仍然存在许多开放性挑战，例如多智能体复杂环境适应性智能自主控制方法、多智能体多目标混合约束下的优化方法等。随着互联网的不断发展，网络安全问题随之而来。恶意软件流量分类主要是分析和提取具有一定差异的网络流量特征，以对加密的恶意软件流量进行分类，其在网络安全通信和网络资源管理中发挥着重要作用。但在实际场景中网络流量分类也面临许多挑战，例如极少网络流量下的准确识别问题、轻量化网络模型以实现边缘部署问题等。
本期专题收录相关研究机构和产业界的论文共9篇，对智能6G、无人机路径规划、毫米波关键技术、特定辐射源识别、频谱感知、调制信号分析、射频指纹识别、多模态组网、无人机波束跟踪等关键技术进行了有益探索，并介绍了技术验证和产业应用等技术进展。
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