• 多静态无源雷达系统中考虑漏检的多机动目标跟踪自适应信道分配方法

  在现代雷达监测领域，多静态无源雷达(MPR)系统因其独特的优势正受到越来越多的关注。与传统有源雷达不同，MPR系统利用环境中已有的外部辐射源(如广播、电视信号)作为照射源，通过多个接收站接收目标反射信号，具有成本低、隐蔽性好等优点。然而，在实际应用中，MPR系统面临着诸多挑战：多个机动目标的跟踪需求、有限的信道资源分配、以及不可避免的漏检现象，这些都严重影响着系统的跟踪性能。当多个目标在监测区域内进行机动运动时，如何合理分配有限的双基信道资源成为关键问题。每个接收站能够产生的波束数量有限，而每个目标能够同时被监测的信道数量也受到系统数据处理能力的限制。更复杂的是，在实际作战环境中，由于通信干扰

  来源：IEEE Internet of Things Journal

  时间：2025-12-19

• DECT NR+技术实践评估：填补物联网通信空白的新兴无线标准

  在物联网技术飞速发展的今天，无线连接技术正面临着前所未有的挑战与机遇。随着智能城市、工业自动化和环境监测等应用场景的不断扩展，传统的无线技术如Wi-Fi、蓝牙和LoRa等各自存在明显局限性：要么通信距离有限，要么数据速率不足，要么功耗过高。这种技术空白促使研究人员不断探索新的解决方案，而DECT NR+作为最新进入这一领域的技术标准，承诺在通信距离和数据速率之间实现动态平衡，引起了业界的广泛关注。DECT NR+本质上是对传统1.9GHz数字增强无线通信(DECT)标准的重新利用，专门针对物联网应用进行了优化。这项技术被国际电信联盟无线电通信部门(ITU-R)正式认可为"首个非蜂窝5G标准"，

  来源：IEEE Communications Magazine

  时间：2025-12-19

• PLM 3 RC：一种基于PLM的多语言关系分类方法，无需使用平行语料库

  摘要：在使用关系分类（RC）技术构建知识库时，处理来自多种语言和领域的数据至关重要。然而，大多数现有的多语言RC方法都需要并行语料库，而这可能会显著增加计算开销。为了解决这些挑战，我们提出了一种基于PLM的多语言RC方法，称为PLM RC。我们的方法首先引入实体提示和多语言PLM来构建一个共享的编码器网络，以捕获关系分类中通用的语言不变知识。然后引入多个特定领域的分类器来捕获特定于语言和领域的知识。为了实现多语言知识迁移，我们进一步引入了对抗学习并设计了线性判别器。我们进行了一系列实验来验证该方法的有效性。实验结果表明，在常规计算资源下，PLM RC在多语言场景中的表现优于其他主流RC方法

  来源：IEEE Transactions on Big Data

  时间：2025-12-19

• 量子纠错码技术全景剖析：从基础理论到未来挑战

  在量子计算与通信的宏伟蓝图中，一个核心的“阿喀琉斯之踵”始终存在：量子信息极其脆弱。环境中无处不在的噪声、难以避免的退相干效应以及量子操作中微小的不完美，都可能导致量子比特（Qubit）叠加态的坍缩和纠缠的消失，使得大规模、可靠的量子计算和长距离量子通信看似遥不可及。正如经典计算机的发展离不开纠错技术的支撑，量子技术的未来也必然建立在强大的量子纠错（Quantum Error Correction, QEC）基础之上。自1995年彼得·肖尔（Peter Shor）提出第一个量子纠错码以来，研究人员已经发展出多种多样的量子编码策略，旨在为脆弱的量子信息穿上坚固的“盔甲”。然而，面对纷繁复杂的量子

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-19

• 基于拓扑感知卷积与多模态融合的电力线点云分割方法OACNNs-TopoFusion研究

  在智能电网建设持续推进的背景下，输电线路作为能源输送的核心载体，其运行安全直接关系到电力系统的稳定性和效率。传统的人工巡检和载人直升机巡检受复杂地形和恶劣天气限制，存在效率低、成本高、人员风险大等问题，难以满足大规模输电网络的实时监测需求。近年来，凭借高机动性、高空间分辨率和全天候作业优势，无人机（UAV）已成为获取输电走廊三维数据的主流方式。通过激光扫描（LiDAR）生成的点云精确记录了杆塔、导线和植被的空间形态与几何属性，为智能化巡检提供了关键数据支撑。然而，输电走廊点云数据规模庞大，且存在植被遮挡、塔线拓扑粘连等复杂干扰。尤其电力线作为细长、非刚性结构，在点云样本中占比极低，导致高效精准

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-19

• 采摘机器人关节电机无传感器转矩测量与安全控制方法研究

  随着全球农业现代化进程的加速，农业装备智能化需求日益迫切。水果采摘机器人作为农业自动化的重要载体，其核心部件——采摘机械臂的性能至关重要。在非结构化的农业环境中，机械臂需要具备高灵活性和适应性，以应对不规则果形、复杂的植株分布，并避免损伤枝条。精确的关节转矩测量是实现高精度力控的关键，能为机械臂提供实时反馈信号，根据果实特性调整抓取力和姿态，提高采摘成功率的同时减少损伤。然而，当前采摘机械臂的关节转矩测量方法面临严峻挑战。主流方案基于高精度转矩传感器，不仅大幅增加系统成本，且在高温、高湿、振动的恶劣农业环境下易出现信号漂移、失效或损坏。虽然基于电机电流的估计方法成本较低，但受谐波减速器非线性摩

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-19

• 面向边缘计算的FPGA-HLS硬件加速器：PCA+SVM实时处理架构创新

  在物联网和智能系统时代，海量数据从各类终端设备涌向云端，导致带宽紧张、延迟高企，难以满足自动驾驶、工业自动化等场景的实时性要求。边缘计算通过将数据处理任务下沉到网络边缘，虽能缓解云端压力，但其发展仍处于早期阶段，缺乏支持实时原位分析的高效计算架构。传统机器学习模型如支持向量机（SVM）虽在分类任务中表现优异，但面对高维数据时计算复杂度剧增；而主成分分析（PCA）作为降维技术可提取关键特征，提升SVM效率。然而，现有软件实现的PCA+SVM模型难以在资源受限的边缘设备上满足实时处理需求。为此，Mokhles A. Mohsin与Darshika G. Perera在《IEEE Access》上发

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-19

• 左心室辅助装置无线能量传输技术：体内试验、挑战与未来展望

  对于终末期心力衰竭患者而言，左心室辅助装置（Left Ventricular Assist Device, LVAD）就像一颗植入体内的“人工心脏”，能够有效支持衰竭的心脏功能，是等待心脏移植或无法进行移植患者的重要生命支持手段。然而，这项救命技术长期以来面临着一个棘手的“阿喀琉斯之踵”：为LVAD供电的经皮电缆（Driveline, DL）。这根穿过患者腹壁皮肤的电缆，虽然提供了生命所需的能量，却也成为了细菌入侵的通道，由此引发的电缆感染（Driveline Infection, DLI）是LVAD植入后第一年内导致患者死亡的主要原因。如何在不牺牲供电可靠性的前提下，彻底根除这一感染风险，成

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-19

• 基于多周期信息与注意力机制的时间触发系统事件预测方法研究

  在安全关键领域如自动驾驶和工业控制系统中，时间触发调度系统因其高度可预测性而被广泛应用。随着系统复杂度的不断提升，任务数量增多、资源竞争加剧以及故障频率升高，传统的静态调度策略已难以满足动态环境的需求。自适应时间触发系统应运而生，它能够根据环境输入和系统状态变化动态切换调度方案。然而，这种动态适应性面临两大挑战：在线生成调度会产生适应延迟，而离线预先生成多调度图（MSG）又会导致内存开销过大。为了解决这一矛盾，研究者提出了结合离线MSG构建与事件预测的主动推测性调度方法。该方法将可能被触发事件的调度方案预加载到内存中，其余存储在磁盘上，从而平衡内存消耗与响应速度。其中，事件预测模块成为影响系统

  来源：IEEE Access

  时间：2025-12-19

• 人体活动识别（HAR）的技术创新、社会影响与伦理挑战：面向智慧医疗与公共安全的跨学科视角

  随着传感器技术和人工智能算法的飞速发展，人体活动识别（Human Activity Recognition, HAR）技术正悄然改变着我们与数字世界互动的方式。从智能手表记录步数，到家庭安防系统识别异常行为，再到医院里监测患者康复情况，HAR的应用已经渗透到日常生活的诸多角落。这项技术通过分析来自传感器、计算机视觉和可穿戴设备的数据，能够自动识别和分类从简单的行走、跑到复杂的烹饪等活动，其核心目标是让机器系统更精准地理解人类行为，从而提供更智能、更贴心的服务。尤其在医疗健康领域，HAR系统能够实现超过95%的准确率进行实时活动追踪、跌倒检测和慢性病管理，为个性化医疗和远程监护带来了革命性可能。

  来源：IEEE Systems, Man, and Cybernetics Magazine

  时间：2025-12-19

• 证据、紧缩与公共福祉：技术赋能的悖论与治理路径

  在当今技术飞速发展的时代，一个核心的悖论始终困扰着社会：我们如何能够驾驭技术带来的巨大红利，使其真正服务于公共利益，同时最大限度地规避其潜在风险？尽管学术界对此进行了海量研究，政界与监管机构也反复辩论，但现实往往是，权力、政治、公共沟通与参与等非理性因素，常常凌驾于证据与逻辑之上，导致基于证据的公共政策难以落地。特别是在当前美国政府的政策导向下，对证据的排斥以及对监管机构的削弱，正将公共卫生与安全置于前所未有的风险之中。这一趋势背后，是“紧缩逻辑”的盛行。该逻辑主张政府资源有限，必须削减预算、服务与投资。然而，这种逻辑是否站得住脚？在巨额财富被少数人囤积的背景下，我们是否应该轻易接受这种“稀缺

  来源：IEEE Systems, Man, and Cybernetics Magazine

  时间：2025-12-19

• 技术与社会协同演进：SSIT在人工智能时代的社会使命拓展

  随着人工智能、微电子等技术的指数级发展，全球正面临前所未有的技术变革浪潮。这种变革既带来解决重大社会问题的希望，也伴随着深刻的伦理困境和社会不确定性。技术如何真正造福人类而非带来潜在风险，成为学术界、产业界和政策制定者共同关注的焦点。在这一背景下，IEEE技术与社会协会(SSIT)作为专注于技术社会影响的专业组织，其使命显得尤为关键。IEEE技术与社会协会(SSIT)在过去五十余年中，一直致力于探讨技术发展对伦理、法律、社会和环境的影响。该协会独特之处在于汇聚了来自工程、科学、人文、政府、工业和公民社会的多元声音，构建了跨学科对话平台。随着IEEE更新2025-2030年战略计划，明确将"推动

  来源：IEEE Systems, Man, and Cybernetics Magazine

  时间：2025-12-19

• 基于最大似然估计的高能热量计信号重建与数据质量评估新方法及其在非高斯噪声下的性能优化

  在现代高能物理实验中，热量计系统如同探测器的"能量秤"，负责精确测量粒子碰撞产生的能量。然而当大型强子对撞机（LHC）等装置运行在高亮度条件下时，每秒数千万次的碰撞会产生大量信号堆积（pile-up）——即相邻碰撞信号的叠加现象。这些无物理意义的信号尾部形成了非高斯噪声，使得传统基于高斯假设的最优滤波（OF）方法性能下降。虽然多幅度估计（MAE）技术尝试通过解卷积分离叠加信号，但在单元占用率（occupancy）超过50%的极端条件下，信号分离变得几乎不可能。面对这一挑战，巴西研究团队在《IEEE Transactions on Nuclear Science》发表了一项创新研究，他们抛弃了传

  来源：IEEE Transactions on Nuclear Science

  时间：2025-12-19

• 基于生成式绩效特征与PCA的员工晋升聚类分析框架创新研究

  在当今竞争激烈的商业环境中，员工晋升决策已成为人力资源管理的核心挑战之一。传统的晋升方式往往依赖于主管的主观判断，这种方式在大型组织中显得效率低下且容易产生偏差。尽管机器学习技术为晋升决策带来了数据驱动的解决方案，但现实中的HR数据通常存在噪声干扰、类别不平衡（如晋升与非晋升员工比例悬殊）以及高维特征等问题，严重制约了聚类模型的性能。针对这些痛点，泰国梅州大学计算机与通信工程研究中心的Theeramet Kaewwiset和Punnarumol Temdee教授团队在《Journal of Mobile Multimedia》上发表了一项创新研究。他们开发了一个结合特征提取与特征增强的分析框架

  来源：Journal of Mobile Multimedia

  时间：2025-12-19

• 基于逆散射合成的紧凑型高性能三维微带滤波器严格设计方法研究

  随着5G/6G网络和下一代卫星通信技术的迅猛发展，微波器件对高性能、小型化提出迫切需求。微带技术因其平面化、易集成等优势成为首选方案，但传统微带滤波器受限于制造工艺，特征阻抗变化范围窄，导致阻带宽度和抑制深度不足。为解决这一瓶颈，研究人员将目光投向三维非均匀结构设计，通过同步调控基板高度与导带宽度突破阻抗实现极限。本研究提出一种基于逆散射合成的三维微带滤波器严格设计方法。该方法首先通过积分层剥离（ILP）技术合成平滑的特征阻抗剖面，再通过电磁仿真软件（如LineCalc和CST）将阻抗映射为可制造的导带宽度与基板高度三维轮廓。关键技术包括：1. 基于耦合模理论（CMT）的阻抗剖面合成；2. 考

  来源：IEEE Microwave and Wireless Technology Letters

  时间：2025-12-19

• IEEE仪器与测量汇刊CPEM 2024特辑——精密电磁测量前沿与技术革新

  在当今科技飞速发展的时代，精密电磁测量如同一位沉默的基石，支撑着从量子计算到新一代通信技术的众多关键领域。然而，随着“临界与新兴技术”的不断涌现，对电磁参量的测量精度、稳定性和可追溯性提出了前所未有的苛刻要求。如何确保这些前沿技术所依赖的电磁量值准确可靠，成为全球计量学家和工程师们面临的共同挑战。正是在这样的背景下，备受瞩目的2024年度精密电磁测量大会（Conference on Precision Electromagnetic Measurements, CPEM）于7月8日至12日在美国科罗拉多州奥罗拉的盖洛德落基山度假村会议中心举行。本次会议由美国国家标准与技术研究院（Nationa

  来源：IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement

  时间：2025-12-19

• 驾驭数字技术：现代市场环境下企业战略的有效构建与数字化转型路径研究

  在21世纪飞速发展的市场环境中，数字技术的崛起彻底改变了企业的运营模式和互动方式。人工智能(AI)、机器学习、大数据分析和物联网(IoT)等创新技术的涌现，既带来了前所未有的机遇，也使企业面临严峻挑战。许多组织在全力拥抱数字化工具时显得力不从心，导致战略执行不一致和运营效率低下。数据作为一种战略资产，其海量可用性反而可能威胁数据中心型企业的竞争优势，尤其当公司缺乏有效管理和利用数据的强大系统时。与此同时，利益相关者对可持续实践的要求日益增加，使得企业必须在技术整合与可持续发展之间找到平衡点。为了深入探索数字技术如何影响商业战略的制定，以及企业在实施数字化转型过程中面临的关键挑战与机遇，研究人员

  来源：Journal of ICT Standardization

  时间：2025-12-19

• 多频段湿度和盐度传感器（MMSS）：一种基于机器学习技术的低成本、高精度土壤监测解决方案

  摘要：本文介绍了一种用于精准农业应用的新型多频土壤传感器。该传感器利用土壤的电学特性同时测量土壤的体积含水量（VWC）和盐度。与传统的时域反射法（TDR）传感器不同，后者依赖于脉冲信号和时间延迟测量，而这种新型传感器则利用连续波、相位变化和振幅变化来提高测量精度并降低系统复杂性。该传感器在70 MHz、140 MHz和210 MHz三个频率下同时工作，通过多频测量技术有效减少了单频测量中的误差，从而在异质土壤条件下也能保证较高的测量精度。文中采用了一种基于单电压控制振荡器（VCO）及其谐波的低成本频率生成方法，显著降低了硬件需求的同时保持了高性能。此外，还利用专门的校准数据集训练了机器学习（M

  来源：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing

  时间：2025-12-19

• 区块链技术在用户数据主权与隐私保护中的应用模式：融合零知识证明与去中心化身份的创新框架

  在人工智能与数字基础设施飞速发展的今天，数据已成为具有明确价值的数字资产。尤其在去中心化互联网环境中，用户使用各类智能服务时产生的身份属性、交易记录等多维敏感数据，如何实现隐私保护与边界控制成为技术治理的重要议题。虽然现有研究在数据加密、访问控制等方面取得阶段性成果，但多数方案仍存在场景依赖性强、技术碎片化等问题，难以在动态去中心化环境中同时实现可验证隐私、灵活披露与多方协同。针对上述挑战，郑州工程技术学院李银凤团队在《Journal of Cyber Security and Mobility》发表研究，提出一种集成零知识证明(ZKP)、字段披露控制与多方联合验证的区块链数据主权保护模型。该

  来源：Journal of Cyber Security and Mobility

  时间：2025-12-19

• 基于遗传算法与䲟鱼优化算法的自适应加密框架HSIO-Crypto在动态通信环境中的创新应用

  当今通信网络环境日趋复杂，从5G核心网到硬币大小的传感节点，设备形态和信道条件时刻变化。传统分组密码虽具备严谨的代数基础，却在动态资源受限的对抗环境中显露出局限性——它们无法根据网络状态实时调整策略，难以在密钥不可预测性、计算效率和抗自适应攻击能力之间取得平衡。尤其当设备电量受限或信道布局每秒变化时，固定的加密规则往往成为性能瓶颈。这一问题在物联网（IoT）、无线传感网络等场景中尤为突出，推动密码学研究者向自然启发式算法寻求解决方案。发表于《Journal of Cyber Security and Mobility》的研究论文《Innovative Applications of Natur

  来源：Journal of Cyber Security and Mobility

  时间：2025-12-19

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