从论文浪潮中，
辨认真正的研究信号。

弯曲光束具有近场非衍射和自愈特性，为绕过太赫兹 (THz) 无线通信和传感中的阻塞提供了一种新方法。然而，无线通信背景下弯曲光束的研究仍处于早期阶段。本文对太赫兹无线通信和传感中弯曲梁的基本原理和关键应用场景进行了最先进的回顾。我们首先介绍并比较现有的波束形成设计和弯曲梁的实际硬件实现方法。接下来，我们讨论弯曲波束在无线通信和传感中的潜在应用，并确定其相关挑战，例如阻塞信道建模、弯曲波束训练、码本设计等。最后，给出了太赫兹频段弯曲光束的硬件演示，验证了弯曲光束相对于传统光束聚焦的优势。

高频通信强烈依赖于视距 (LoS) 路径，障碍物阻挡会严重降低接收信号功率和可实现的速率。具有弯曲轨迹的近场艾里光束可以绕过障碍物，为缓解阻塞提供了一种有前景的方法。然而，由于艾里光束沿着单个弯曲轨迹携带最有用的能量，现有的艾里波束形成方法对发射器-障碍物-接收器几何形状的估计误差高度敏感。也就是说，即使估计几何结构中存在很小的误差，也可能导致艾里轨迹不匹配，从而导致严重的性能损失。为了解决这个问题，我们提出了一种用于抗阻塞近场通信的多艾里波束形成方案。具体来说，我们首先揭示并分析了单艾里波束形成的灵敏度机制。这种机制促使我们通过导出在目标用户处相干组合多个艾里光束所需的相位偏移，将单艾里生成方法扩展到协调的多艾里生成方法。基于这种协调生成方法，我们将发射阵列划分为多个子阵列，并为每个子阵列配置定制的艾里波束，以便由多个弯曲轨迹形成的艾里波束可以在目标用户处相干组合。仿真结果验证了单艾里波束成形的灵敏度和多艾里波束成形在发射机-障碍物-接收机几何形状估计误差下的鲁棒性。此外，所提出的方案在阻塞场景中实现了比单艾里波束成形更高的可实现速率，且没有几何估计误差。

本文提出了一种新型无线传感系统，其中可移动天线（MA）在三维（3-D）区域内连续移动和接收传感信号，与传统的基于固定位置天线（FPA）的传感相比，可增强传感性能。我们表明，目标方向矢量估计的性能在均方角误差下限 (MSAEB) 方面与 3-D MA 轨迹根本相关，MSAEB 被用作坐标不变性能指标。特别是，MSAEB 的封闭式表达式是作为轨迹协方差矩阵的函数导出的。理论分析表明，二维 (2-D) 天线运动会因接近 2-D MA 平面端射方向的目标方向而出现性能发散，而 3-D 运动可以在整个角度区域实现各向同性传感性能。为了实现鲁棒的传感性能，我们制定了最小-最大优化问题，以最小化目标所在的给定连续角度区域上的最大（最坏情况）MSAEB。开发了一种高效的逐次凸逼近 (SCA) 算法来优化 3-D MA 轨迹并获得局部最优解。数值结果表明，与具有 FPA 的传统阵列和仅具有 2-D 运动的 MA 系统相比，所提出的 3-D MA 传感方案能够显着减少最坏情况的均方角误差 (MSAE)，从而在整个角度区域实现更准确和鲁棒的方向估计。

本文研究了以传感为中心的多用户集成传感和通信，用于具有分离的发射和接收介质波导的收缩天线系统。我们的目标是通过联合设计速率分割信令、功率分配、两个波导上的收缩位置以及排序和最小间距约束下的载波频率以及总发射功率预算，来满足严格的每用户下行链路要求并改进编码参考传感。该问题是非凸且高度振荡的，因此我们提出了一个理论指导的双层框架，具有内部 RSMA 资源分配子问题和外部几何频率子问题。我们表征了相长频率峰值附近的相干性，并量化了几何引起的延迟色散如何设置峰值锐度和相干带宽，这给出了频率步长控制的规则。我们得出保守的最坏用户有效增益保证，从而产生易于处理的 QoS 可行性证书和内部求解器的封闭式热启动。我们使用保留约束的外部更新来强制排序和最小间距，并且我们使用具有一致性感知的信任区域频率步骤以及由证书初始化的内部例程。仿真显示在严格的 QoS 下具有一致的传感增益，并且优于固定几何和仅几何或仅频率调整。

角度无线电地图描述了到达角上的接收功率分布，并支持第六代 (6G) 网络中的波束选择和接收器定位。从几何形状预测角功率谱 (APS) 很困难，因为映射在非视距 (NLOS) 条件下是不适定的，并且必须推广到不可见的环境。失真最小化回归器返回条件均值，这会过度平滑频谱并消除下游任务所需的多路径结构。我们将该任务视为感知扭曲问题，并提出了 RadioDiff-v2，这是一种通过流匹配训练的双分支一维扩散变压器。它结合了周期性角度编码、自适应层归一化调节、傅里叶角度混合器以及联合速度和干净信号头。每个指标的估计器组合从这个单一模型中读取每个部署数量，以便样本携带分布，干净信号头提供回归等级点估计，贝叶斯最优规则选择波束，并且条件似然定位接收器。我们证明集中条件产生一条直线概率流轨迹，一步精确积分，将确定性传输识别为正确的归纳偏差。在 99 个环境和 100 万个链路的零样本测试中，RadioDiff-v2 在每个指标上都领先于每个基线，Wasserstein-1 距离为 0.39 dB，每箱误差低于回归基线，八波束 NLOS 扫描损耗为 2.43 dB，四个基站的定位误差为 20.6 像素。代码可在 https://github.com/UNIC-Lab/RadioDiff-v2 获取。

集成传感和通信 (ISAC) 使统一波形能够同时支持高速通信和高精度传感。然而，通信符号是从特定的输入分布中提取的，其固有的随机性不可避免地降低了传感精度，导致确定性-随机权衡（DRT）。此外，大多数现有分析假设无杂波或理想化的高斯环境，这与现实的杂波条件不同，并严重损害了性能表征的可靠性。为了解决这些问题，在本文中，我们将杂波建模为复合高斯过程，可以解释实际的幅度波动。在这个模型下，我们分析了检测性能和可实现的通信速率。具体来说，我们提出了基于简化似然比测试（LRT）的强杂波检测器，并推导出检测概率（PD）和误报概率（PFA）的解析表达式。在更一般的杂波场景中，使用最大似然 (ML) 和最大后验 (MAP) 估计器将分析扩展到广义 LRT (GLRT) 框架。由于 MAP-GLRT 分布缺乏封闭式表达式，因此采用矩匹配高斯近似来实现分析的易处理性。然后，为了从理论上证实 DRT，我们研究了输入分布参数对平均传感信号与杂波加噪声比（SCNR）的影响，这是评估所得出的检测性能的关键指标。基于这种关系，我们进一步制定了导频功率和数据符号统计的联合优化，以增强通信速率约束下的传感性能。仿真结果验证了理论分析以及相对于传统高斯检测器的性能优势。

为了实现所需的覆盖范围和容量水平，未来的太赫兹 (THz) 无线系统预计将利用极大的天线阵列。在太赫兹频率下，短波长和大阵列孔径的结合常常使许多传统的远场假设在实践中无效。 As a result, many UEs operate in the radiative near-field zone, where novel near-field beam synthesis methods become viable.本文研究了不完善的UE位置知识下下行太赫兹多输入多输出链路的纯相位类贝塞尔近场波束配置。我们首先制定关于“贝塞尔锥角”的频谱效率最大化问题。然后，我们推导出最佳贝塞尔波束配置的低复杂度封闭式近似：(i) 确定性 UE 位置；(ii) UE 位置中的高斯误差和 (iii) 均匀误差。最后，通过对多个信号频率、UE 位置和阵列大小的广泛模拟，我们表明我们提出的简单封闭形式近似与通过穷举搜索实现的最佳性能非常匹配（差异低于 0.1%），同时将配置复杂度降低至 O(1)。

Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) technology has emerged as a key enabler for future wireless communications.然而，由于级联信道结构和非参数方法的高导频开销，其潜力受到难以获取准确的用户到RIS信道状态信息（CSI）的限制。与反射信号遭受倍增路径损耗的无源 RIS 不同，有源 RIS 可以放大信号，从而提高其在实际部署中的实用性。 In this letter, we propose a parametric channel estimation method tailored for active RISs.所提出的方法将主动 RIS 模型与自适应最大似然估计器 (MLE) 集成，以使用最少数量的导频来恢复主信道参数。为了进一步提高性能，采用了自适应主动 RIS 配置策略，该策略根据初始用户位置估计来细化波束方向。此外，采用正交角对码本代替传统的离散傅里叶变换（DFT）码本，显着减小了码本大小，保证了远场和近场用户的可靠操作。广泛的模拟表明，与非参数方法相比，所提出的方法只需很少的飞行员即可实现接近最佳的性能。其性能还与相同总功率预算下的传统无源 RIS 进行基准测试，以确保公平性。结果表明，有源 RIS 通过消除无源 RIS 固有的乘性衰落并为数据传输分配更多资源，产生更高的频谱效率 (SE)

量子传感是一项有前途的技术，与可比的传统精确测量技术相比，它具有明显的优势。量子传感的一项应用是函数估计，可以使用纠缠量子传感器网络来完成，与非纠缠传感协议相比，可以实现具有更高最佳灵敏度的测量。如果量子传感器网络将用于测量应保持私密的数据（例如生物医学数据），则这些协议必须包含隐藏敏感信息的隐私机制。在这项工作中，我们表明纠缠传感器网络容易受到某些侵犯隐私的攻击。为了减轻这些攻击，我们引入了具有差异隐私的安全传感协议。我们协调差异隐私与保留海森堡限制的扩展，并引入几种协议来实现两者之间的不同平衡。我们表明，我们的主要协议是一个 $n$ 节点网络传感协议，它将噪声直接注入传感哈密顿量，在函数估计的均方误差的理想 $O(1/n^2)$ 海森堡缩放和可达到的隐私级别之间表现出一种权衡。在网络的假设下（随机性的共同来源和诚实方的恒定比例），我们证明该协议是本地可实现的，并且对于任意小的 $\delta$ 实现 $(O(1), \delta)$ 差分隐私，同时保留均方误差的海森堡缩放。我们证明我们的协议能够抵御广泛的经典和量子对手的攻击，并在使用量子技术时在隐私与实用性权衡中找到优势。

利用双集成铌酸锂电光梳跟踪快速变化的激光频率，并在存在模式跳跃和非线性啁啾的情况下演示高精度 FMCW 测距。

本文研究了无线系统中的空中联邦学习 (AirFL)，其中接入点配备了多波导收缩天线系统 (PASS)。我们采用广泛研究的面向学习的 AirFL 公式，该公式旨在最大化所选设备的数量，同时将聚合失真保持在规定阈值以下。由于这些系统变量之间复杂的耦合，由此产生的设备选择、接收波束成形和收缩天线放置的联合优化是高度非凸的。为了应对这一挑战，我们开发了 AirPASS，这是一个具有两个主要组成部分的交替优化框架：用于固定 PASS 配置下的设备选择和接收波束成形的同伦黎曼裕度合并方法，以及用于更新固定选定设备和波束成形器下的收缩天线位置的同伦辅助几何优化方法。实验表明，AirPASS 的性能始终优于传统的共置 MIMO 基线，仍然接近理想的 FedAvg，并且相对于 SDR-DC 和匹配追踪调度方案实现了有吸引力的性能与复杂性权衡。

在这项工作中，我们建议部署具有耦合和独立相移架构的多功能表面（MFS），以支持集成传感和通信（ISAC）网络。具体来说，MFS分为两个功能组件：放大然后传输和反射部分和传感部分，它们共同有助于减轻多重衰落效应（MFE）、实现全角度覆盖并促进目标传感。我们首先推导出与 MFS 辅助的二维到达角 (AoA) 估计相关的 Cramér-Rao 界 (CRB) 的封闭式表达式。然后，我们在耦合和独立相移配置的各种实际约束下制定 CRB 最小化问题。为了解决由此产生的优化问题的非凸性质和复杂性，我们引入了几种有效的解决策略。特别是，我们采用罚对偶分解（PDD）和块坐标下降（BCD）方法来解耦优化变量。对于耦合相移情况，我们进一步推导出 PDD 框架引入的子问题的封闭式解决方案。数值和仿真结果证实，与基线方法相比，所提出的方案实现了显着较低的根 CRB，特别是当放大器集成到 MFS 中并且考虑更实用的独立相移设计（尽管其制造成本更高）时。

高移动性无线通信对多普勒弹性提出了严格的要求，推动了对鲁棒波形的广泛研究。仿射频分复用 (AFDM) 是一种很有前途的集成传感和通信 (ISAC) 波形，可在大多普勒信道中提供卓越的通信性能，但其在离散仿射傅立叶变换 (DAFT) 域中的原始分辨率通常不足以在密集目标场景中实现高精度传感。为了解决这个问题，我们在 DAFT 域中提出了一种基于深度学习的过采样 AFDM 接收器，与级联神经网络相结合，以减轻密集目标环境中的峰值混叠。我们首先推导过采样的 DAFT 域信号模型，然后引入一个两步框架，即、聚类，然后是集成的目标计数和峰值估计，每个都由专用的机器学习模块实现。仿真结果表明，所提出的方案在 ISAC 指标中优于最大似然和稀疏贝叶斯学习基线，同时在多目标传感场景下将计算复杂度降低至少二十倍。

多天线无人机（UAV）辅助通信为提高未来无线网络的系统容量和服务质量（QoS）提供了一种有前景的解决方案。在本文中，我们为无人机平台配备了可旋转天线阵列（RAA），该天线阵列可以通过机载万向节在三维（3D）空间中灵活旋转，从而实现额外的空间自由度（DoF），从而改善多用户信号传输和干扰管理。与传统的固定天线阵列（FAA）相比，RAA可以主动将用户与其天线单元的高增益区域对准，并减少用户之间的空间信道相关性。为了展示 RAA 的优势，我们联合设计了 RAA 定向和波束成形，以在每个用户 QoS 约束下最大化多个用户的总速率。公式化的问题是高度非凸的，并且在 RAA 方向和波束形成变量之间表现出强耦合。为了解决这个具有挑战性的问题，我们首先提出了一种基于惩罚对偶分解（PDD）方法的优化框架，以迭代优化 RAA 方向和波束形成。虽然优化框架在 QoS 满意度和良好的总速率性能方面产生了高可靠性，但其迭代性质可能会阻碍实时部署。为了加速联合设计并保持高质量的解决方案，我们进一步提出了基于图神经网络（GNN）的深度学习（DL）框架。仿真结果表明，RAA 在无人机辅助通信方面明显优于 FAA。此外，所提出的优化框架能够以高可靠性满足严格的 QoS 要求，而所提出的 DL 框架在显着减少计算时间的情况下获得可比较的总速率性能，并对用户位置信息错误表现出鲁棒性。

扫描探针自旋缺陷量子传感的权威评论，包括多模态测量协议和新兴的一维/二维传感器平台。

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全息多输入多输出 (HMIMO) 通过实现大孔径的连续电磁 (EM) 场控制，已成为未来无线系统的一项有前景的技术。然而，用户侧电磁暴露已成为大规模阵列系统中越来越重要的问题。本文通过开发多用户上行链路 HMIMO 模型来解决这个问题，其中建立了物理一致的比吸收率 (SAR) 模型来量化电磁暴露。在此基础上，通过开发改进的迭代注水算法来解决频谱效率（SE）最大化问题。仿真结果表明，该算法在满足SAR约束的同时，有效提高了系统SE。

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\textit{低空经济}（LAE）的出现需要高度集成且可靠的无线系统，能够同时支持\textit{通信和传感}（C\&S）功能。尽管\textit{集成传感和通信}（ISAC）已被广泛研究，但大多数现有工作都集中在陆地环境中的链路级或单小区架构，而网络级协作空地ISAC的潜力在很大程度上尚未被开发。为了弥补这一差距，提出了一种基于\textit{协调多点}（CoMP）的异构空地ISAC网络架构，该架构采用协作混合单/双基地传感方案来增强空间多样性和传感能力。在所提出的架构中，采用两层\textit{基站}（BS）部署：主BS以六边形网格排列，而从BS遵循泊松点过程分布。该结构同时支持地面用户的通信和空中目标的感测。进一步开发了 C\&S 的整体性能分析框架，考虑了关键通道和网络参数。仿真结果揭示了 C\&S 性能之间固有的权衡，特别是在多基站协作和不同网络密度的情况下。这些发现为在 LAE 场景中部署可扩展且高效的 ISAC 网络提供了实用指导。

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我们考虑具有分数延迟/多普勒的大规模多输入多输出正交时频空间系统，该系统沿着延迟多普勒（DD）和延迟多普勒角度（DDA）域信道的角度维度分别引起块和突发稀疏性。这导致 DDA 通道中的结构化二维 (2D) 突发块稀疏性。我们通过构建一个新颖的用户耦合高斯混合先验来捕获这种二维稀疏结构。然后，我们使用这个 2D 先验为 DDA 通道开发耦合先验变分贝叶斯学习 (CPVBL) 估计器，该估计器动态学习突发中相邻通道条目的耦合概率。这种灵活性使我们能够捕获可变的突发大小，并有效地适应不同的突发稀疏模式。由于高维协方差矩阵求逆，CPVBL 具有很高的复杂度。然后，我们设计了一种低复杂度的快速 CPVBL (F-CPVBL) 算法，该算法仅更新重要通道条目的参数。我们通过数值证明 CPVBL 和 F-CPVBL 算法的性能远远优于现有的最先进算法。至关重要的是，F-CPVBL 算法通过保持与现有算法相似的运行时间来提高性能。