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IEEE 绿色通信与网络通讯

英文名称:Ieee Transactions On Green Communications And Networking   国际简称:Ieee T Green Commun
《Ieee Transactions On Green Communications And Networking》杂志由IEEE出版社出版,本刊每期杂志都汇聚了全球计算机科学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了计算机科学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为计算机科学-TELECOMMUNICATIONS事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
计算机科学
大类学科
2473-2400
ISSN
预计审稿速度:
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

IEEE 绿色通信与网络通讯杂志简介

出版商:IEEE
出版语言:None
TOP期刊:
出版地区:UNITED STATES
是否预警:

是否OA:未开放

中文名称:IEEE 绿色通信与网络通讯

IEEE 绿色通信与网络通讯(国际简称Ieee T Green Commun,英文名称Ieee Transactions On Green Communications And Networking)是一本未开放获取(OA)国际期刊,始终站在计算机科学研究的前沿。该期刊致力于发表在计算机科学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为计算机科学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章0篇、2015年:发表文章0篇、2016年:发表文章0篇、2017年:发表文章0篇、2018年:发表文章0篇、2019年:发表文章0篇、2020年:发表文章0篇、2021年:发表文章162篇、2022年:发表文章164篇、2023年:发表文章159篇。这些数据反映了期刊在全球计算机科学领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Ieee Transactions On Green Communications And Networking》将继续致力于推动计算机科学领域的知识传播和科学进步,为全球计算机科学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:5.3
  • 文章自引率:0.0625
  • Gold OA文章占比:8.45%
  • CiteScore:9.3
  • 年发文量:159
  • 开源占比:0.0817
  • SJR指数:1.814
  • SNIP指数:1.293

WOS期刊SCI分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:TELECOMMUNICATIONS SCIE Q1 22 / 119

81.9%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:TELECOMMUNICATIONS SCIE Q1 19 / 119

84.45%

中科院分区表

中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
计算机科学 2区
TELECOMMUNICATIONS 电信学
3区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
9.3 1.814 1.293
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Networks and Communications Q1 56 / 395

85%

大类:Computer Science 小类:Renewable Energy, Sustainability and the Environment Q1 62 / 270

77%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

高引用文章

  • Vision-Assisted 3-D Predictive Beamforming for Green UAV-to-Vehicle CommunicationsAuthor:Zou, Jiaqi; Wang, Chenwei; Liu, Yuyang; Zou, Zixuan; Sun, Songlin
  • Auxiliary-Task-Based Energy-Efficient Resource Orchestration in Mobile Edge ComputingAuthor:Zhu, Kaige; Zhang, Zhenjiang; Zhao, Mingxiong
  • Resource Allocation for an IRS-Assisted Dual-Functional Radar and Communication System: Energy Efficiency MaximizationAuthor:Zhong, Weizhi; Yu, Zhenhao; Wu, Yuhang; Zhou, Fuhui; Wu, Qihui; Al-Dhahir, Naofal
  • Reference Signal Design and Power Optimization for Energy-Efficient 5G V2X Integrated Sensing and CommunicationsAuthor:Zhao, Qimin; Tang, Aimin; Wang, Xudong
  • A UAV-Aided Vehicular Integrated Platooning Network for Heterogeneous Resource ManagementAuthor:Zhao, Junhui; Nie, Yiwen; Zhang, Huan; Yu, F. Richard
  • ISAC-Accelerated Edge Intelligence: Framework, Optimization, and AnalysisAuthor:Zhang, Tong; Li, Guoliang; Wang, Shuai; Zhu, Guangxu; Chen, Gaojie; Wang, Rui
  • Energy Efficient Resource Allocation for Wireless Powered UAV Wireless Communication System With Short PacketAuthor:Xie, Jin; Chang, Zheng; Guo, Xijuan; Hamalainen, Timo
  • Iterative Signal Processing for Integrated Sensing and Communication SystemsAuthor:Wei, Zhiqing; Qu, Hanyang; Jiang, Wangjun; Han, Kaifeng; Wu, Huici; Feng, Zhiyong
  • QoS-Oriented Sensing-Communication-Control Co-Design for UAV-Enabled PositioningAuthor:Wang, Zijie; Liu, Rongke; Liu, Qirui; Han, Lincong; Wu, Yuan; Thompson, John S.
  • Energy Efficient Train-Ground mmWave Mobile Relay System for High Speed RailwaysAuthor:Wang, Lei; Ai, Bo; Niu, Yong; Zhong, Zhangdui; Mao, Shiwen; Wang, Ning; Han, Zhu