图书信息
内容简介
对 arXiv eess.SP 分类的年度综述，涵盖 2025 年 9 月 至 2026 年 8 月 期间发表的研究。本卷基于对 132 篇论文 的细读整理，组织为 37 章，按该领域的研究子方向描绘这一年的全貌。
全书框架（年度产出占比）：
- 可重构智能表面与大规模 MIMO (46.2%) — 聚焦优化 RIS 辅助的无线系统、大规模 MIMO 预编码与信道估计技术，以提升频谱与能量效率。
- 用于信号处理与感知的深度学习 (30.2%) — 将深度学习模型应用于脑电图、雷达与声学感知等多样信号处理任务，实现稳健检测与分类。
- 近场信道建模与天线阵列 (5.7%) — 研究毫米波与低于 6 GHz 频段中的近场传播特性、天线阵列设计与信道估计挑战。
- 卫星通信与 OTFS 调制 (5.1%) — 处理低轨卫星星座与高移动性无线环境下的资源分配、信道估计与调制方案。
- 自适应滤波与参数估计 (3.4%) — 发展用于噪声信号环境与系统识别的自适应滤波、卡尔曼滤波与参数估计方法。
- 物联网传感器网络与多模态监测 (2.5%) — 利用物联网传感器网络、图 Transformer 与多模态数据融合，实现持续健康、环境与结构监测。
- 语义通信与基础模型 (2.2%) — 探索 6G 网络中高效信息传输的语义通信范式、基础模型与生成式 AI。
- 信道状态信息预测与反馈 (2.0%) — 聚焦利用深度学习与统计建模技术，降低 CSI 反馈开销并提升信道预测精度。
- 稀疏恢复与反问题 (1.3%) — 利用生成先验、扩散模型与优化算法解决稀疏信号恢复、反问题与采样挑战。
- 无人机与车载网络连通性 (1.0%) — 优化异构无线环境下无人机辅助与车载网络的连通性、覆盖与轨迹规划。
- 音视频质量评估与编码 (0.2%) — 通过先进编码标准、量化技术与感知评估指标，评估并改进音视频质量。
每个子方向均通过三章展开论述——它如何提出自己的问题、其关键结论的强度，以及它开放的争论与前沿，从而让读者获得该领域今年实际产出的可溯源图景。
