Nei Kato

1996–2026 年に発表

631
論文数
31,361
被引用数
89
h 指数
351
i10 指数

被引用数

Nei Kato の年別被引用数1957 年: 被引用 1 件1964 年: 被引用 1 件1996 年: 被引用 1 件1997 年: 被引用 2 件1998 年: 被引用 4 件1999 年: 被引用 2 件2000 年: 被引用 15 件2001 年: 被引用 6 件2002 年: 被引用 10 件2003 年: 被引用 8 件2004 年: 被引用 14 件2005 年: 被引用 27 件2006 年: 被引用 38 件2007 年: 被引用 44 件2008 年: 被引用 77 件2009 年: 被引用 83 件2010 年: 被引用 150 件2011 年: 被引用 208 件2012 年: 被引用 368 件2013 年: 被引用 452 件2014 年: 被引用 508 件2015 年: 被引用 674 件2016 年: 被引用 782 件2017 年: 被引用 930 件2018 年: 被引用 1,500 件2019 年: 被引用 1,830 件2020 年: 被引用 2,653 件2021 年: 被引用 2,245 件2022 年: 被引用 2,226 件2023 年: 被引用 2,347 件2024 年: 被引用 2,533 件2025 年: 被引用 2,590 件2026 年: 被引用 602 件2027 年: 被引用 2 件1958〜1963 年は被引用が無いため表示していません1965〜1995 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 7,180 件、この内訳の 29.7%アメリカ合衆国: 引用元論文 2,250 件、この内訳の 9.3%カナダ: 引用元論文 1,436 件、この内訳の 5.9%インド: 引用元論文 1,332 件、この内訳の 5.5%日本: 引用元論文 1,176 件、この内訳の 4.9%イギリス: 引用元論文 1,142 件、この内訳の 4.7%韓国: 引用元論文 881 件、この内訳の 3.6%オーストラリア: 引用元論文 660 件、この内訳の 2.7%サウジアラビア: 引用元論文 501 件、この内訳の 2.1%フランス: 引用元論文 454 件、この内訳の 1.9%シンガポール: 引用元論文 449 件、この内訳の 1.8%台湾: 引用元論文 433 件、この内訳の 1.8%
0%29.7%その他 26.1%

分野

  • Computer Science49.3%
  • Engineering47.1%
  • Social Sciences0.8%
  • Physics and Astronomy0.5%
  • Medicine0.3%
  • Environmental Science0.3%
  • その他1.7%

トピック

  • IoT and Edge/Fog Computing6.8%
  • Opportunistic and Delay-Tolerant Networks4.5%
  • Advanced MIMO Systems Optimization4.2%
  • Satellite Communication Systems4.1%
  • Advanced Wireless Communication Technologies4%
  • UAV Applications and Optimization3.7%
  • その他72.7%

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  1. Space-Air-Ground Integrated Network: A Survey

    著者: , , , - IEEE Communications Surveys & Tutorials, IEEE Commun. Surv. Tutorials 2018 被引用: 1,186

  2. A Survey on Space-Air-Ground-Sea Integrated Network Security in 6G

    著者: , , , , - IEEE Communications Surveys & Tutorials, IEEE Commun. Surv. Tutorials 2021 被引用: 479

  3. Security and Privacy on 6G Network Edge: A Survey

    著者: , , , - IEEE Communications Surveys & Tutorials, IEEE Commun. Surv. Tutorials 2023 被引用: 272

  4. 6G: Opening New Horizons for Integration of Comfort, Security, and Intelligence

    著者: , , , , - IEEE Wireless Communications, IEEE Wirel. Commun. 2020 被引用: 697

  5. The Roadmap of Communication and Networking in 6G for the Metaverse

    著者: , , , - IEEE Wireless Communications, IEEE Wirel. Commun. 2022 被引用: 276

  6. AI Models for Green Communications Towards 6G

    著者: , , , - IEEE Communications Surveys & Tutorials, IEEE Commun. Surv. Tutorials 2021 被引用: 262

  7. Smart Resource Allocation for Mobile Edge Computing: A Deep Reinforcement Learning Approach

    著者: , , , - IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, IEEE Trans. Emerg. Top. Comput. 2019 被引用: 448

  8. A Deep Reinforcement Learning-Based Dynamic Traffic Offloading in Space-Air-Ground Integrated Networks (SAGIN)

    著者: , , , , , - IEEE Journal on Selected Areas in Communications, IEEE J. Sel. Areas Commun. 2021 被引用: 163

  9. Future Intelligent and Secure Vehicular Network Toward 6G: Machine-Learning Approaches

    著者: , , , - IEEE, Proc. IEEE 2019 被引用: 625

  10. Networking and Communications in Autonomous Driving: A Survey

    著者: , , - IEEE Communications Surveys & Tutorials, IEEE Commun. Surv. Tutorials 2018 被引用: 531

  11. Survey on Digital Twin Edge Networks (DITEN) Toward 6G

    著者: , , , , - IEEE Open Journal of the Communications Society, IEEE Open J. Commun. Soc. 2022 被引用: 153

  12. On an Intelligent Hierarchical Routing Strategy for Ultra-Dense Free Space Optical Low Earth Orbit Satellite Networks

    著者: , , , - IEEE Journal on Selected Areas in Communications, IEEE J. Sel. Areas Commun. 2024 被引用: 109

  13. Federated Reinforcement Learning-Based Resource Allocation for D2D-Aided Digital Twin Edge Networks in 6G Industrial IoT

    著者: , , - IEEE Transactions on Industrial Informatics, IEEE Trans. Ind. Informatics 2022 被引用: 111

  14. Optimizing Space-Air-Ground Integrated Networks by Artificial Intelligence

    著者: , , , , , , - IEEE Wireless Communications, IEEE Wirel. Commun. 2019 被引用: 404

  15. Blockchain-Assisted Distributed and Lightweight Authentication Service for Industrial Unmanned Aerial Vehicles

    著者: , , , - IEEE Internet of Things Journal, IEEE Internet Things J. 2022 被引用: 131

  16. Survey on Machine Learning for Intelligent End-to-End Communication Toward 6G: From Network Access, Routing to Traffic Control and Streaming Adaption

    著者: , , , - IEEE Communications Surveys & Tutorials, IEEE Commun. Surv. Tutorials 2021 被引用: 192

  17. Comprehensive Survey on Machine Learning in Vehicular Network: Technology, Applications and Challenges

    著者: , , , - IEEE Communications Surveys & Tutorials, IEEE Commun. Surv. Tutorials 2021 被引用: 209

  18. Optimizing Computation Offloading in Satellite-UAV-Served 6G IoT: A Deep Learning Approach

    著者: , , , - IEEE Network, IEEE Netw. 2021 被引用: 173

  19. Resource Allocation for Aerial Assisted Digital Twin Edge Mobile Network

    著者: , , - IEEE Journal on Selected Areas in Communications, IEEE J. Sel. Areas Commun. 2023 被引用: 73

  20. State-of-the-Art Deep Learning: Evolving Machine Intelligence Toward Tomorrow's Intelligent Network Traffic Control Systems

    著者: , , , , , , - IEEE Communications Surveys & Tutorials, IEEE Commun. Surv. Tutorials 2017 被引用: 823

  21. Deep Reinforcement Learning for Dynamic Uplink/Downlink Resource Allocation in High Mobility 5G HetNet

    著者: , , - IEEE Journal on Selected Areas in Communications, IEEE J. Sel. Areas Commun. 2020 被引用: 201

  22. When Machine Learning Meets Privacy in 6G: A Survey

    著者: , , , , - IEEE Communications Surveys & Tutorials, IEEE Commun. Surv. Tutorials 2020 被引用: 210

  23. Hybrid Centralized and Distributed Learning for MEC-Equipped Satellite 6G Networks

    著者: , - IEEE Journal on Selected Areas in Communications, IEEE J. Sel. Areas Commun. 2023 被引用: 68

  24. Ten Challenges in Advancing Machine Learning Technologies toward 6G

    著者: , , , , - IEEE Wireless Communications, IEEE Wirel. Commun. 2020 被引用: 395