IEEE Open Journal of Vehicular Technology (OJVT) 是一本开放获取的全电子期刊，发表原创高质量论文，涵盖移动无线电、机动车辆和陆地交通领域电气和电子工程的理论、实验和操作层面。我们的期刊不仅欢迎原创高质量论文，也欢迎以行业为中心的出版物，重点关注研究成果并提出对进行类似研究的人员有用的想法。
第二篇特邀专题文章由来自加泰罗尼亚理工大学、博世集团（Robert Bosch GmbH）以及奥尔堡大学的研究人员共同撰写，提出了一种高效且创新的数据融合方法。该方法基于图神经网络（Graph Neural Network），旨在提升工业环境中目标自动导引车（AGV）的定位精度。
PosGNN: A Graph Neural Network Based Multimodal Data Fusion for Indoor Positioning in Industrial Non-Line-of-Sight Scenarios
Karthik Muthineni; Alexander Artemenko; Daniel Abode; Josep Vidal; Montse Nájar
Published in Volume 7, IEEE Open Journal of Vehicular Technology
https://ieeexplore.ieee.org/document/11235985
在智能制造场景中，精确定位工厂内的移动设备（如自动导引车，AGV）至关重要。一项极具潜力的技术是超宽带（UWB），它能够非常精确地测量标签与基站之间的距离。然而，工业环境中通常存在诸如机械设备和金属物体等障碍物，这些因素会阻挡信号传输。因此，可与标签（AGV）通信的UWB基站数量可能随时间动态变化，从而导致定位精度出现突降或波动。
为了解决这一问题，我们提出了一种名为PosGNN的新方法。该方法采用图神经网络（Graph …

IEEE Open Journal of Vehicular Technology (OJVT) 是一本开放获取的全电子期刊，发表原创高质量论文，涵盖移动无线电、机动车辆和陆地交通领域电气和电子工程的理论、实验和操作层面。我们的期刊不仅欢迎原创高质量论文，也欢迎以行业为中心的出版物，重点关注研究成果并提出对进行类似研究的人员有用的想法。
我们的首篇月度特色论文是一篇受邀论文，由来自中国科学院大学、浙江大学和澳门科技大学的研究人员共同撰写。该论文介绍了一种先进的面向无人机集群控制的大语言模型（LLM）与多智能体强化学习（MARL）融合框架，该框架将基于 LLM 的语义推理能力与基于 MARL 的探索机制相结合。
RALLY: Role-Adaptive LLM-Driven Yoked Navigation for Agentic UAV Swarms
Ziyao Wang; Rongpeng Li; Sizhao Li; Yuming Xiang; Haiping Wang; Zhifeng Zhao; Honggang Zhang
Published in Volume 6, IEEE Open Journal of Vehicular Technology
https://ieeexplore.ieee.org/document/11168174
设想这样一个场景：在通信受限的灾后搜救或区域巡检任务中，一群无人机需要实现自主协同工作。它们不仅需要规避障碍物和动态威胁，还要高效覆盖多个任务目标，同时保持编队结构并实现实时通信。然而，现有的多种传统方法通常依赖于刚性的数值通信方式以及无人机之间的固定角色分配，导致在复杂环境中的适应性较差。
另一方面，众所周知，基于大语言模型（LLM）的智能体框架通过利用海量先验知识，已展现出强大的语义推理能力。然而，由于缺乏在线学习能力且过度依赖静态先验，这类框架在有效探索方面往往存在不足，从而限制了个体潜力的发挥以及整体系统性能的提升。
针对上述关键挑战，本文提出了一种创新的“两阶段语义推理 + 动态角色分配”机制，称为 RALLY（Role-Adaptive …

研究人员成功研发出增强型萨格纳克（Sagnac）干涉系统，无需机械隔膜即可实现灵敏度高且稳定的空气中声学探测。
该系统结构简化、具备成本优势，并展现出优异的稳定性与可靠性，可通过长光纤延迟路径成功探测可听声音。
这意味着该系统无需机械隔膜或复杂部件，即可在宽可听频段内实现可靠探测。在声音监测、环境感知及非接触式声学测量等领域具有广阔的应用潜力。
为高精度声音监测及非接触式声学传感提供了一种极具前景的解决方案。
阅读全文：https://ieeexplore.ieee.org/document/11077802

即将建成的太瓦级X射线自由电子激光装置，能够生成具有可变偏振特性的高强度光子脉冲，有望为众多科学研究领域带来新的突破。
X射线自由电子激光（XFEL）作为当今最前沿的大科学装置，能够以“分子电影”般的时空分辨率，捕捉并记录原子尺度的超快动态过程。其工作原理如下：首先将电子加速至接近光速的相对论速度，随后引导它们进入由周期性排列的强磁体构成的波荡器中。在波荡器内，电子束会发生横向振荡，从而释放出超短且强度极高的X射线脉冲。
凭借其卓越的性能，X射线自由电子激光已成为驱动诸多前沿领域突破的关键工具。例如，科学家利用其探索下一代电子器件的核心材料，实时追踪化学反应的动态过程，以及解析复杂蛋白质的精细结构——而它的应用场景远不止于此。近年来，研究人员开始把目光投向更高功率的 XFEL 装置，致力于开发峰值功率达到太瓦（TW）级别的系统。这类更强大的光源，有望将一系列此前仅存在于理论中的实验构想变为现实。
在此背景下，一项发表于2026年1月22日的最新研究，系统探讨了太瓦级XFEL 在生成可变偏振态X射线脉冲方面的关键能力。该研究刊载于2026 年2月第62卷第1期的IEEE Journal of Quantum Electronics。
为攻克该技术难题，研究人员针对由美国阿贡国家实验室正在开发的、配备超导APPLE-II（SCAPE）波荡器的太瓦级XFEL装置开展了系统性的模拟研究。这类波荡器有望通过简便调节，实现任意偏振态的输出，从而使太瓦级XFEL具备更灵活、更精准的偏振控制能力。
模拟结果表明，太瓦级XFEL能够在从线偏振到圆偏振的整个范围内保持较高输出功率。当偏振椭圆率为0.5时，输出脉冲功率达到峰值1.0太瓦。注：椭圆率用于表示偏振状态，取值范围为0.0（线偏振）至1.0（圆偏振）。
研究采用的电子束参数实现了 1.3 GA/cm²的电流密度，这一数值处于太瓦级XFEL运行所考虑范围的较低区间。这意味着，在更高电流密度条件下，有望在整个波荡器偏振范围内实现太瓦级脉冲输出。此外，研究人员还探讨了波荡器偏振对太瓦级XFEL谐波产生性能的影响，并获得了若干重要发现。
Freund博士总结道：“我们的研究表明，太瓦级XFEL有望产生兼具高强度和可调椭圆偏振特性的光子束。”
原文标题：太瓦级X射线自由电子激光中可变偏振态的产生机制
期刊：IEEE Journal of Quantum Electronics
数字对象唯一标识符：10.1109/JQE.2026.3655616
研究结果表明，太瓦级 X 射线自由电子激光能够产生具备可变椭圆偏振的高强度光子脉冲，输出功率可达太瓦级。
新闻稿来源：IEEE Photonics Society
媒体联系人：Kristen Amoroso
联系邮箱：[email protected]
来源地：美国新泽西州
电话：+1(732) 562-6694

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本月第二篇特稿文章由是一篇由北京理工大学和清华大学的研究人员共同撰写的特色文章，该文提出了一种面向复杂交通场景下自动驾驶车辆安全运行的风险评估与运动规划框架。
An Uncertainty-Aware Lane Change Motion Planning Algorithm Based on Probabilistic Trajectory Prediction Distribution
Zhiqiang Zhang; Lei Zhang; Mingqiang Wang; Cong Wang; Zhenpo Wang
Published in Volume 5, IEEE Open Journal of Vehicular Technology
https://ieeexplore.ieee.org/document/10599622
在复杂交通环境中，自动驾驶车辆必须在与周围车辆持续交互的同时，做出安全且高效的驾驶决策，而周围车辆的行为具有内在的不确定性。这种不确定性使得基于单一轨迹预测的传统运动规划方法难以充分捕捉实际驾驶风险。为应对这一挑战，本研究将车辆交互建模、轨迹不确定性预测与风险评估整合到一个统一框架中。通过预测周围车辆未来运动的概率分布，将不确定性显式地纳入决策过程，并转化为时空风险表示。由此生成的动态风险图使车辆能够提前识别潜在危险区域，并在多种备选行动中选择更合理的驾驶策略，从而在复杂交通场景下实现安全性与效率的更优平衡。
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编辑公开招募
随着车载与交通技术的快速发展，提交至OJVT的前沿研究成果在数量和影响力方面持续增长。为支持这一令人振奋的发展态势，我们正在进一步加强期刊的编辑委员会建设。
在此，我诚挚邀请来自学术界、工业界以及政府机构的杰出研究人员和技术领军人才，自今年下半年起加入我们，担任期刊编辑。
加入编辑团队，您将有机会：

引领新兴车载与交通技术的发展方向
为一本高影响力、完全开放获取的 IEEE 期刊贡献力量
与来自全球的专家学者开展合作
服务于全球科研与创新社区

如果您本人或您专业网络中的同事有意在全球层面推动车载技术研究的发展，请于2026年5月1日之前将个人简历及两位推荐人的联系方式发送至期刊主编 Edward Au ([email protected])。

2 月 27 日至 3 月 1 日，2026 年 IEEE 地球科学与遥感技术协会（IEEE GRSS）中国地方分会战略规划会议暨遥感学术交流会在昆明顺利举办。本次会议由昆明理工大学信息工程与自动化学院智能感知与计算团队承办。
学术交流会上，美国德州大学阿灵顿分校教授、IEEE GRSS 主席 Saibun Tiuatja，哈尔滨工业大学教授、IEEE GRSS 中国分会理事会主席邹斌，中国地质大学教授、IEEE GRSS AdCom 投票委员李军应邀作专题报告，并与昆明理工大学师生展开深入交流。
战略规划会议采用线上线下结合形式举行，IEEE GRSS Adcom成员、IEEE GRSS 中国区理事会及各地方分会、学生专业分会代表参会，围绕协会中国区发展与年度重点工作进行研讨规划。同期召开的IEEE GRSS 中国区理事会会议，审定了 2026 年预算与工作计划。
本次会议为志愿者搭建了高效交流平台，有力推动 IEEE GRSS 在中国区的规范化、高质量发展。

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本刊首篇月度特色论文为一篇特邀教程论文，由来自高通技术公司(Qualcomm Technologies Inc.)的产业界专家共同撰写。论文系统介绍了5G新空口车联网（5G NR-V2X）的空中接口，并重点阐述了3GPP Release 16中引入的主要特性与能力。
A Tutorial on 5G NR-V2X: Enhancements, Real-World Applications, and Performance Evaluation
Abolfazl Hajisami; Ralf Weber; Jim Misener; Ahmed Farhan Hanif
Published in Volume 7, IEEE Open Journal of Vehicular Technology
https://ieeexplore.ieee.org/document/11269721
本教程阐述了5G NR-V2X——车联网通信技术的最新演进——如何使车辆能够以空前的可靠性直接与其他车辆以及路侧基础设施进行通信。与以往技术相比，5G NR-V2X 引入了多项先进特性，例如无连接组播（connectionless groupcast）和灵活的资源分配机制。这些增强功能专门设计用于支持复杂的协同交互，例如协作式并道和路口协同等驾驶操作。本教程不仅总结了这些关键技术增强，还通过贴近实际场景的仿真结果表明，即使在交通密集和高速行驶的环境中，5G NR-V2X …

针对量子密钥分发光无线通信系统中的指向误差建模，研究人员提出全新综合分析框架
量子密钥分发（QKD）是一种基于量子力学原理的新兴通信技术，可使通信双方在可能遭到窃听的信道中生成共享的安全密钥。在影响量子密钥分发系统性能的诸多参数中，发射端与接收端的光轴偏差（即指向误差）尤为重要。然而，目前针对量子密钥分发光无线通信（OWC）系统指向误差的综合性研究仍十分匮乏。
为填补这一研究空白，2025年12月1日发表于IEEE Journal of Quantum Electronics第61卷第6期的一项研究，开创性地提出了一套用于建模指向误差对量子密钥分发光无线通信系统性能影响的综合分析框架。土耳其OSTIM技术大学的Yalçın Ata教授表示：“通过将光束偏移的统计模型与量子光子探测理论相结合，我们推导出了量子密钥分发系统关键性能指标的解析表达式，从而明确了指向误差在削弱安全密钥生成能力方面的具体作用。”
研究人员以广泛应用的BB84量子密钥分发协议为研究对象，采用瑞利分布与霍伊特分布对指向误差进行建模。以此为基础，他们首次推导出指向误差影响下的误码概率与筛选概率解析表达式，并进一步利用这些表达式计算量子比特误码率（QBER）与安全密钥率（SKR）。此外，研究人员还分析了对称与非对称光束偏移两种情形下指向误差所造成的影响。
研究结果表明，随着光束腰半径的增大，指向误差随之加剧，从而显著降低量子密钥分发系统性能，具体表现为量子比特误码率升高、安全密钥率下降。增大接收端孔径尺寸可在一定程度上缓解上述性能退化，但改善效果存在上限。值得关注的是，水平方向与垂直方向偏移量不同的非对称光束偏移，反而有利于系统性能的提升。
Ata教授总结道：“我们基于瑞利分布与霍伊特分布框架得出的结论，与现有通用模型保持一致，同时进一步厘清了指向误差非对称性在系统性能变化中所扮演的关键角色，为相关问题提供了全新的解析视角。”
参考文献
原文标题：《指向误差对量子密钥分发的影响》
期刊：IEEE Journal of Quantum Electronics
数字对象识别号：10.1109/JQE.2025.3627887
图释：本研究阐明了指向误差对量子密钥分发性能指标的影响，为实际系统的性能优化提供了重要参考依据。
新闻稿来源：IEEE光子学学会
媒体联络人：Laura A. Lander
电子邮箱：[email protected]
所在地：美国纽约
电话：+1 (732)-465-6479

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二月专题中的第二篇特稿文章由里尔大学（University of Lille）的研究人员与法国国家铁路公司（SNCF）的行业专家共同完成。文章表明，通过优化能量管理策略，改造后的混合动力双模式列车最高可实现达 51% 的燃油节约，清晰展示了一条在真实运营条件下显著降低铁路能源消耗与碳排放的高效且可落地的技术路径
Fuel-saving potential of a retrofitted diesel hybrid dual-mode train
Ayoub Aroua; Walter Lhomme; Clément Depature; Philippe Adam; Matthieu Renault
Published in Volume 7, IEEE Open Journal of Vehicular Technology
https://ieeexplore.ieee.org/document/11308122
本文研究了将传统柴油双模式列车改造为混合动力系统后所能实现的燃油节约潜力。柴油混合动力列车可在具备接触网条件的区段使用电力驱动，在无接触网区段则采用柴油和/或电池供能。基于法国在役列车开展的实车试验结果表明，采用一种以维持电池荷电状态为目标的规则型能量管理策略，混合动力改造可使燃油消耗降低约 22%–25%。然而，这种相对简单的控制策略并未充分发挥改造后所配置的大容量电池的潜力。
为进一步挖掘节油空间，作者引入了一种先进的能量管理优化算法，采用类似插电式混合动力汽车的“电量消耗型”策略，并综合考虑了铁路电力基础设施带来的充电机会、线路特性信息以及列车的日常运行任务。在此基础上，研究设计并评估了三种贴近实际运营的运行场景，这些场景在列车是否可在中途停站期间利用接触网充电，以及是否可在运行过程中从无接触网区段切换至接触网供电模式等方面存在差异。
仿真结果表明，与原先维持电池荷电状态的策略相比，优化后的能量管理方案可实现显著更高的节油效果，燃油消耗降低幅度约为 4%–37%。与原始的非混合动力列车相比，采用优化策略的混合动力列车可实现约 25%–51% 的燃油节约。
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1月16日至18日，第二届系统智能与安全前沿学术论坛暨IEEE Chongqing Section成立仪式在重庆大学举办。本次论坛由重庆大学、Journal of Automation and Intelligence、中国自动化学会可信控制系统专业委员会联合主办，中国工程院外籍院士、重庆大学宋永端教授担任会议主席。论坛聚焦自动化与系统智能领域的研究热点和前沿问题，中国工程院院士、欧洲科学院院士、IEEE Fellow等60余位国家级人才分享前沿研究成果，吸引了300余位专家学者参会。
会议合影
重庆市科技局二级巡视员冯光鑫、重庆大学副校长邓绍江在开幕式上致辞。论坛开幕式由重庆大学自动化学院院长苏晓杰教授主持。IEEE中国理事会主席闻映红教授主持IEEE Chongqing Section主席选举过程，经IEEE Chongqing Section会员现场投票，宋永端全票当选IEEE Chongqing Section主席。在全体与会代表的见证下，宋永端、邓绍江、冯光鑫和IEEE中国区会议经理马聪女士共同为IEEE Chongqing Section揭牌。宋永端在致辞中衷心感谢IEEE及社会各界的信任与支持，他将带领团队积极推进IEEE Chongqing Section的建设工作。随后，马聪和IEEE计算智能学会主席、欧洲科学院院士金耀初教授发表致辞，对IEEE Chongqing Section的成立表示热烈祝贺。
重庆市科技局二级巡视员冯光鑫致辞
重庆大学副校长邓绍江致辞
中国工程院外籍院士、重庆大学宋永端教授致辞
IEEE Chongqing Section揭牌仪式
本次论坛包括3场大会报告、6场特邀报告和1场圆桌论坛，内容丰富多元，精彩纷呈。中国工程院院士、东北大学柴天佑教授，欧洲科学院院士、安徽大学刘德荣教授，IEEE计算智能学会主席、欧洲科学院院士金耀初教授分别作大会报告，报告内容涉及控制系统智能化发展，类脑计算与类脑具身智能，IEEE期刊、会议、会员工作与学术职业发展等，受到了与会专家学者的广泛好评。
中国工程院院士、东北大学柴天佑教授作大会报告
欧洲科学院院士、安徽大学刘德荣教授作大会报告
IEEE计算智能学会主席、欧洲科学院院士金耀初教授作大会报告
特邀报告以“系统智能与安全”为核心主题，由广东工业大学谢胜利教授、西北工业大学潘泉教授、鹏城实验室/西安电子科技大学石光明教授、西安交通大学刘妹琴教授、哈尔滨工业大学（深圳）吴爱国教授、北京航空航天大学董希旺教授呈现，围绕AI赋能的北斗导航创新技术、低空经济与低空安全、人工智能从数字世界向物理世界的进化、水下目标定位跟踪、时滞系统控制理论及集群协同控制等前沿方向，引发了与会学者的热烈讨论。
圆桌论坛环节由同济大学张皓教授主持，清华大学孙富春教授、青岛科技大学李少远教授、电子科技大学陈华富教授、华东理工大学严怀成教授参加，围绕“具身智能感知、决策、控制一体化”的最新学术动态、技术挑战和发展趋势展开了深度交流。
圆桌论坛
本次论坛搭建了一个高水平、跨学科、促融合的学术交流平台，为智能自动化、系统安全及自主无人系统等领域的前沿创新与融合发展注入了新的思想动力。