Advances in Anti-Deception Jamming Strategies for Radar Systems: A Survey
本文综述了雷达系统抗欺骗干扰技术的演进历程，将其归纳为预防、检测与抑制三大策略，并重点展望了分布式、认知及人工智能赋能雷达等未来研究方向。
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176 篇论文
Continuous Aperture Array (CAPA)-Based Multi-Group Multicast Communications
本文针对连续孔径阵列（CAPA）多组组播系统，提出了一种基于 Dinkelbach 方法和块坐标下降算法的能效最大化波束成形设计方案，并推导了低复杂度零强制解，数值结果表明 CAPA 在能效上显著优于传统离散阵列，但其性能受孔径尺寸和用户分布影响显著。
Low-Complexity Super-Resolution Signature Estimation of XL-MIMO FMCW Radar
本文提出了一种基于压缩感知的低复杂度二维超分辨率签名估计方法，旨在解决 XL-MIMO FMCW 雷达在空间宽带效应下范围与角度域耦合的问题，并实现了适用于实时应用的高效目标参数估计。
Fundamental Limits of Rigid Body Localization
本文提出了一种基于信息中心的通用框架，能够灵活计算任意测量类型和误差分布下的刚体定位克拉美 - 罗下界（CRLB），该框架通过显式建模平移与旋转参数的精度并引入正交约束，为评估和改进现有刚体定位算法提供了理论基准。
Knowledge Distillation for Sensing-Assisted Long-Term Beam Tracking in mmWave Communications
本文提出了一种基于知识蒸馏的毫米波通信感知辅助长期波束跟踪框架，通过利用大型教师网络指导轻量级学生网络，在显著降低模型参数量、计算复杂度及输入序列长度的同时，实现了对当前及未来多个时隙波束的高精度预测。
Efficient Computation of Time-Index Powered Weighted Sums Using Cascaded Accumulators
本文提出了一种利用级联累加器高效计算时间索引幂加权和方法，该方法通过仅需次常数乘法消除了对全数据块存储的需求，从而实现了适用于逐样本处理系统的实时高效计算。
Randomized Greedy Methods for Weak Submodular Sensor Selection with Robustness Considerations
本文针对弱次模传感器选择中的预算与性能约束问题，提出了 Modified Randomized Greedy 和 Dual Randomized Greedy 两种随机贪婪算法及其在鲁棒优化中的扩展 Random-WSSA 算法，并推导了高概率近似保证，同时通过低地球轨道卫星星座的地球观测应用验证了这些方法的有效性。
Localized Distributional Robustness in Submodular Multi-Task Subset Selection
本文提出了一种基于局部分布鲁棒性的多任务子模优化新方法，通过引入相对熵正则化项将问题转化为可高效求解的单调函数与子模函数复合形式，从而在卫星星座传感器选择和图像摘要等任务中实现了性能与鲁棒性的有效平衡。
Wall-Street: An Intelligent Vehicular Surface for Reliable mmWave Handover
该论文提出并验证了一种名为 Wall-Street 的车载智能表面系统，它通过引导室外毫米波信号入车、实现无中断邻区搜索及无缝切换机制，显著提升了高速移动场景下车内用户的毫米波连接可靠性，使吞吐量提升高达 78% 且延迟降低 34%。
Multi-Domain Supervised Contrastive Learning for UAV Radio-Frequency Open-Set Recognition
本文提出了一种名为 Open-RFNet 的多域监督对比学习框架，通过融合纹理与时频位置特征并改进 OpenMax 算法，在大规模无人机射频数据集上实现了针对已知和未知无人机的优异开集识别性能。
ACCOR: Attention-Enhanced Complex-Valued Contrastive Learning for Occluded Object Classification Using mmWave Radar IQ Signals
本文提出了 ACCOR，一种结合复数卷积神经网络、多头注意力机制与混合对比损失的学习框架，利用毫米波雷达 IQ 信号实现了在 64 GHz 和 67 GHz 频段下对遮挡物体的高精度分类。
Prediction of Cellular Malignancy Using Electrical Impedance Signatures and Supervised Machine Learning
该研究通过系统综述 33 篇文献，利用随机森林、支持向量机和 K 近邻等监督机器学习算法分析细胞生物电特性，结果显示随机森林模型在预测细胞恶性程度时达到了约 90% 的准确率，证实了结合生物电特征与机器学习在辅助诊断中的巨大潜力。
Continuous-Time Analysis of AFDM: Pulse-Shaping, Fundamental Bounds and Impact of Hardware Impairments
本文针对现有离散时间模型的局限，构建了基于仿射傅里叶级数的连续时间分析框架，深入探讨了脉冲成形、功率谱密度、硬件损伤影响及信道参数估计的克拉美 - 罗界，为 AFDM 在实际无线收发机中的部署奠定了理论与实用基础。
VoxKnesset: A Large-Scale Longitudinal Hebrew Speech Dataset for Aging Speaker Modeling
本文介绍了 VoxKnesset，这是一个包含约 2300 小时、跨越 15 年且涵盖 393 位发言人的开源希伯来语议会演讲数据集，旨在通过基准测试揭示语音识别模型在长期老化条件下的性能退化，并推动对老龄化鲁棒性语音系统的研究。
Inverse Reconstruction of Shock Time Series from Shock Response Spectrum Curves using Machine Learning
本文提出了一种基于条件变分自编码器（CVAE）的数据驱动方法，用于从冲击响应谱（SRS）曲线反演冲击时程信号，该方法克服了传统迭代优化计算成本高且受限于预设基函数的局限，实现了在显著提升频谱保真度与泛化能力的同时，将推理速度提高了三到六个数量级。
Exploiting Segmented Waveguide-Enabled Pinching-Antenna Systems (SWANs) for Uplink Tri-Hybrid Beamforming
本文提出了一种基于分段波导夹持天线系统（SWAN）的上行链路三混合波束成形架构，通过联合优化数字、模拟和夹持波束成形，并针对全连接与部分连接结构分别设计高效算法及推导速率缩放律，证明了该方案在提升频谱效率与平衡能耗方面的显著优势。
Intensity Fluctuation Spectra as a Design Guide for Nonlinear-Tolerant Constellation Shaping
本文提出了一种统一框架，通过建立整形星座块级能量统计与强度波动功率谱低频特征之间的联系，推导了半解析模型与设计准则，为高容量波分复用系统中通过联合优化块长、符号率和整形方法以抑制非线性干扰提供了具体指导。
MIMO Channel Prediction via Deep Learning-based Conformal Bayes Filter
本文提出了一种融合深度学习、共形分位数回归与贝叶斯滤波的深度学习共形贝叶斯滤波器（DCBF），旨在解决传统卡尔曼滤波易受模型失配影响及深度学习方法预测过度自信的问题，从而在信道老化场景下实现具备校准不确定性的可靠 MIMO 信道预测。
Detection of GNSS Interference Using Reflected Signal Ob-servations from the LEO Satellite Constellation
本文提出了一种基于 CYGNSS 卫星反射信号延迟 - 多普勒图（DDM）噪声 floor 最大值及“多星并发 + 时间持续”双重验证框架的 GNSS 干扰检测方法，该方法在 2025 年 5 月的实测中相比传统均值或峰度指标显著提升了干扰检出率，并成功捕捉到了干扰的早期 onset 及异常模式。
A Method to Derate the Rate-Dependency in the Pass-Band Droop of Comb Decimators
本文提出了一种通过在积分级级联系数仅取决于阶数的对称 3 抽头 FIR 滤波器，来降低阶梳状抽取器通带波纹对抽取因子依赖性的方法。