• Phy-OSShip-MS 数据集：一种基于分层物理引导的风格迁移方法，用于生成成对的光学SAR船舶图像

  摘要： 高质量的时空配对光学数据和合成孔径雷达（SAR）数据集对于跨模态船舶检测任务至关重要。然而，由于成像机制的不同、获取时空一致性的难度以及数据隐私问题，这类公共数据集极为稀缺。当前的跨模态SAR图像合成方法往往难以在物理一致性和感知保真度之间取得平衡，导致生成的图像散射分

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2026-06-04

• SRGO-YOLO：一种超分辨率和粒度优化的检测方法，用于在无人机图像中识别极小的海滩垃圾物体

  摘要： 海滩垃圾对沿海地区构成了持续的生态和社会经济风险，然而在无人机（UAV）图像中可靠地检测极小物体（ESOs）仍然具有挑战性：这些目标在典型的RGB帧中仅占据非常小的图像区域，大约为10^-5的面积，并且很容易与有纹理的沙背景混淆。我们提出了SRGO-YOLO，这是一种针

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2026-06-04

• 通过在数字计算模型（CIM）上使用基于位移感知的即时对齐尾数位宽预测技术，平衡FP8计算精度与效率

  摘要：FP8低精度格式在变压器推理和训练中得到了广泛采用。然而，现有的数字计算内存（DCIM）架构在支持可变FP8对齐尾数位宽方面面临挑战，因为统一的对齐策略和固定精度的乘累加（MAC）单元难以处理具有多样化分布的输入数据。本文提出了一种灵活的FP8 DCIM加速器，具有三项创

  来源：IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems

  时间：2026-06-04

• 考虑谐波横向传播的列车网络系统非侵入式宽时间尺度谐波阻抗识别方法

  摘要： 对列车网络系统（TNSs）进行精确的谐波阻抗识别对于识别、预防和抑制高阶谐波共振至关重要。本文提出了一种非侵入式的谐波阻抗识别方法，该方法适用于广泛的时间尺度，能够处理多种运行模式下的动态变化以及谐波的横向传播。为了解决混合模式数据导致的精度损失，本文提出了一种基于变分

  来源：IEEE Transactions on Vehicular Technology

  时间：2026-06-04

• 利用C波段和L波段双频极化干涉SAR的森林叶面积指数反演方法

  摘要：合成孔径雷达（SAR）在较长的波长下工作，具备全天候和昼夜运行的能力，并且能够有效穿透森林层，这为森林应用中的叶面积指数（LAI）反演提供了极其理想的技术解决方案。在之前的研究中，我们开发了一种利用单频极化SAR数据反演森林LAI的半经验算法，但其实际应用需要大量的测量样

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2026-06-04

• 一种基于大语言模型（LLM）的异常检测方法，用于识别多时相SAR数据中的射频干扰（RFI）

  摘要：随着电磁环境复杂性的增加，合成孔径雷达（SAR）传感器经常受到射频干扰（RFI）的影响，这会在SAR图像中表现为失焦的、块状异常伪影。传统的智能检测方法依赖于大量的注释工作，但由于数据量庞大且受RFI污染的样本极为稀少，这种方法并不实用。为了解决这些问题，本文提出了一种基

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2026-06-04

• 一种用于获取层析SAR数据的一次性多静态SAR卫星编队设计方法

  摘要：合成孔径雷达层析成像（TomoSAR）可以实现三维SAR成像。然而，目前大多数星载TomoSAR数据是通过单颗卫星的多次飞行获取的，在此过程中，大气效应和地形变形会复杂化数据处理过程并降低高度测量的精度。卫星编队提供了一种潜在的解决方案，即通过多颗卫星近距离飞行，从不同角

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2026-06-04

• VFM-CAKD：基于视觉基础模型的A类感知知识蒸馏方法，用于航空影像语义分割

  摘要： 空中图像语义分割是低空经济应用的关键技术，但对于在资源受限平台（如无人机）上进行实时推理而言，轻量级模型至关重要。然而，这些模型的特征表示能力有限。视觉基础模型（VFMs）通过从大量数据中学习到强大且泛化的视觉语义，为通过知识蒸馏（KD）来增强轻量级模

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2026-06-04

• 基于动态波段选择与背景重建联合优化的超光谱异常检测方法

  摘要： 高光谱异常检测旨在识别在复杂背景下偏离的罕见像素，而无需预先知道目标信息。基于重建的方法通过建模背景并利用重建残差来检测异常，已经显示出良好的性能。然而，大多数现有方法都是基于完整的光谱输入进行操作的，不同波段对背景重建和异常区分的贡献可能不均衡。这可能会增加计算成本，

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

  时间：2026-06-04

• 基于AI加速的最优测试位置选择方法，用于MIMO实时传输系统（RTS）的空中测量

  摘要：多输入多输出技术是现代无线系统（包括4G、5G和新兴的6G网络）的基础，因此空中测试对于性能评估至关重要。本文研究了测试探针的空间布置如何影响辐射式两步测试中的数据流隔离，并提出了一种快速、系统化的方法来确定最可靠的测试位置。我们首先表明，相位变化直接决定了可实现的隔离程

  来源：IEEE Journal of Selected Topics in Electromagnetics, Antennas and Propagation

  时间：2026-06-04

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