圖書信息
內容簡介
對 arXiv eess.SP 分類的年度綜述，涵蓋 2025 年 9 月 至 2026 年 8 月 期間發表的研究。本卷基於對 132 篇論文 的細讀整理，組織為 37 章，按該領域的研究子方向描繪這一年的全貌。
全書框架（年度產出佔比）：
- 可重構智能表面與大規模 MIMO (46.2%) — 聚焦優化 RIS 輔助的無線系統、大規模 MIMO 預編碼與信道估計技術，以提升頻譜與能量效率。
- 用於信號處理與感知的深度學習 (30.2%) — 將深度學習模型應用於腦電圖、雷達與聲學感知等多樣信號處理任務，實現穩健檢測與分類。
- 近場信道建模與天線陣列 (5.7%) — 研究毫米波與低於 6 GHz 頻段中的近場傳播特性、天線陣列設計與信道估計挑戰。
- 衛星通信與 OTFS 調製 (5.1%) — 處理低軌衛星星座與高移動性無線環境下的資源分配、信道估計與調製方案。
- 自適應濾波與參數估計 (3.4%) — 發展用於噪聲信號環境與系統識別的自適應濾波、卡爾曼濾波與參數估計方法。
- 物聯網傳感器網絡與多模態監測 (2.5%) — 利用物聯網傳感器網絡、圖 Transformer 與多模態數據融合，實現持續健康、環境與結構監測。
- 語義通信與基礎模型 (2.2%) — 探索 6G 網絡中高效信息傳輸的語義通信範式、基礎模型與生成式 AI。
- 信道狀態信息預測與反饋 (2.0%) — 聚焦利用深度學習與統計建模技術，降低 CSI 反饋開銷並提升信道預測精度。
- 稀疏恢復與反問題 (1.3%) — 利用生成先驗、擴散模型與優化算法解決稀疏信號恢復、反問題與採樣挑戰。
- 無人機與車載網絡連通性 (1.0%) — 優化異構無線環境下無人機輔助與車載網絡的連通性、覆蓋與軌跡規劃。
- 音視頻質量評估與編碼 (0.2%) — 通過先進編碼標準、量化技術與感知評估指標，評估並改進音視頻質量。
每個子方向均通過三章展開論述——它如何提出自己的問題、其關鍵結論的強度，以及它開放的爭論與前沿，從而讓讀者獲得該領域今年實際產出的可溯源圖景。
