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该研究提出一种面向下行毫米波大规模MIMO系统的低复杂度张量信道估计框架，采用被动Butler矩阵波束赋形，将接收信号建模为三阶PARAFAC张量，并结合双线性交替最小二乘优化与一维及二维ESPRIT算法，实现到达角与离开角的自动配对估计。论文还推导了对应架构的克拉美-罗下界。仿真结果表明所提方法在中高信噪比下接近CRLB，性能优于传统最小二乘方案。
一项发表于预印本平台的随机对照研究纳入56名失眠患者与20名健康睡眠者,通过功能磁共振成像与多类认知任务进行对比,并评估认知行为治疗(CBTi)的短期与一年期效果。结果显示,CBTi显著改善患者主观认知与睡眠感受,但神经影像层面未见相应客观改变。
大规模MIMO系统下行信道状态信息反馈开销随天线与子载波数量增长，成为实际部署的关键瓶颈。该研究提出低秩先验引导的CSI反馈框架，在用户端通过可学习的秩一感知获取路径感知测量值，在基站端通过秩一合成重建信道，避免迭代求解。实验显示，该方法相对传统模型基线实现超过10 dB的NMSE提升，扩展版本DCRNetV2以约五分之一的复杂度达到接近当前最优Transformer方法的重建精度。
研究人员提出TAP3D系统，利用低成本热成像阵列从人体热辐射信号重建密集3D点云，规避了LiDAR、毫米波雷达与深度相机在成本、稀疏性与隐私方面的痛点。系统在跌倒检测、室内追踪、人体网格重建等任务中取得不错效果，并已开源数据集与代码。
一项针对121名截肢患者的研究发现，睡眠质量差会加剧幻肢痛与残肢痛，但仅在自主神经驱动力较高而储备较低的人群中表现最为显著。三阶交互效应提示，疼痛易感性取决于自主神经应对负荷的相对能力，而非单一心率变异性指标所能解释。
arXiv近日提出WiSPER框架，专注于基于WiFi信道状态信息的多人三维姿态估计。该方法采用两阶段设计：先通过姿态感知掩码嵌入学习进行预训练，再借助基于Transformer的残差流模块对粗略坐标进行迭代精化。在PiW3D数据集上，其平均关节点位置误差降至63.72毫米，较此前方法WiFi-JEPA降低约40%。
一项提交至arXiv的研究报告了在15GHz频段范围3（FR3）上中频带实现的非相干MIMO原型系统。该方案基于Grassmannian信号设计，发射端与接收端均无需信道状态信息，是此类信号方案首次在6GHz以上频段的实物验证。研究团队结合OFDM系统架构与软件定义无线电平台完成了空中传输测试，在视距与非视距等多种场景下的误符号率测量结果与仿真吻合，验证了原型系统的可靠性。
arXiv最新研究提出基于3D高斯溅射的环境感知波束赋形方法GSBF。该方法通过多模态数据构建持久化的三维高斯环境表征，利用双向球面高斯核建模散射响应，并结合阵列流形字典与恒模约束，直接从AP位姿与用户位置合成波束，无需在线瞬时信道状态信息。仿真显示该方法在性能与时延上均优于穷举波束对齐等基线方案。
室内多径效应是影响非接触式雷达生命体征定位精度的主要难题，易产生角度估计偏差与虚假目标。研究人员提出将可重构智能反射面与单脉冲雷达结合，并以软演员评论家强化学习算法动态调节反射面相位，在单节点条件下实现更稳健的角度定位。数值实验在多目标间距、不同信噪比与多径条件下验证了方法的优越性。
无线物联网基站可借助本地信道状态信息(CSI)推断发射机所属区域，支持物理层认证与防伪检测。集中式训练存在通信开销大、位置指纹易泄露等问题，研究者由此提出边缘原生联邦学习框架FedSwitch。该算法在损失停滞时自动从协同训练切换至本地微调，以应对基站间的统计异质性，论文给出了收敛性分析与合成数据上的精度验证。