論文の概要: LLM-Driven Adaptive 6G-Ready Wireless Body Area Networks: Survey and Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08535v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 00:25:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.258986
• Title: LLM-Driven Adaptive 6G-Ready Wireless Body Area Networks: Survey and Framework
• Title（参考訳）: LLM駆動型適応6G対応無線ボディエリアネットワーク:サーベイとフレームワーク
• Authors: Azin Sabzian, Mohammad Jalili Torkamani, Negin Mahmoudi, Kiana Kiashemshaki,
• Abstract要約: 6G通信,ポスト量子暗号,エネルギー回収は,WBAN性能を向上させる可能性がある。 本稿では,Large Language Model が認知制御面として機能する,新しいLarge Language Model-Driven Adaptive WBANフレームワークを提案する。 このアプローチは、次世代モバイルヘルスアプリケーションに対して、超信頼性、セキュア、自己最適化のWBANを実現することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wireless Body Area Networks (WBANs) enable continuous monitoring of physiological signals for applications ranging from chronic disease management to emergency response. Recent advances in 6G communications, post-quantum cryptography, and energy harvesting have the potential to enhance WBAN performance. However, integrating these technologies into a unified, adaptive system remains a challenge. This paper surveys some of the most well-known Wireless Body Area Network (WBAN) architectures, routing strategies, and security mechanisms, identifying key gaps in adaptability, energy efficiency, and quantum-resistant security. We propose a novel Large Language Model-driven adaptive WBAN framework in which a Large Language Model acts as a cognitive control plane, coordinating routing, physical layer selection, micro-energy harvesting, and post-quantum security in real time. Our review highlights the limitations of current heuristic-based designs and outlines a research agenda for resource-constrained, 6G-ready medical systems. This approach aims to enable ultra-reliable, secure, and self-optimizing WBANs for next-generation mobile health applications.
• Abstract（参考訳）: 無線ボディエリアネットワーク(WBAN)は、慢性疾患の管理から緊急対応に至るまで、生理的信号の継続的なモニタリングを可能にする。 6G通信、ポスト量子暗号、エネルギー回収の最近の進歩は、WBANの性能を向上させる可能性がある。 しかし、これらの技術を統一された適応システムに統合することは依然として課題である。 本稿では、適応性、エネルギー効率、量子耐性セキュリティにおいて重要なギャップを識別し、最もよく知られた無線ボディエリアネットワーク(WBAN)アーキテクチャ、ルーティング戦略、セキュリティメカニズムについて調査する。 本稿では,大規模言語モデルに基づく適応型WBANフレームワークを提案する。このフレームワークは認知制御面として機能し,ルーティングのコーディネート,物理層選択,マイクロエネルギー収穫,量子後セキュリティをリアルタイムに行う。 本総説では,現在のヒューリスティックな設計の限界を概説し,資源に制約のある6G対応医療システムの研究課題を概説する。 このアプローチは、次世代モバイルヘルスアプリケーションに対して、超信頼性、セキュア、自己最適化のWBANを実現することを目的としている。

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