MDPI Sensors | 全新版块重装上阵——增设六个新版块
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为了促进传感器相关研究方向的学术交流，Sensors编辑办公室于2020年陆续上线Communications、Fault Diagnosis & Sensors、Wearables、Nanosensors、Sensing and Imaging以及Sensors and Robotics六个版块。我们期望新版块可以满足作者与读者越来越个性化的投稿和阅读需求，促进创新研究，聚焦研究热点，反映学术前沿水平，向学者提供传播、分享和探讨传感器领域研究进展的交流平台。我们同时期待更多优秀专家学者加入Sensors学术编辑团队。以下分别为大家介绍这6个新版块。
Communications
Communications于2020年初正式上线，已有38位来自世界各地的知名学者加入本版块编委团队，已开设特刊35个，发表文章140余篇。Communications发表原创性同行评审论文，主题主要涉及通信领域的研究成果，其中包括微波、天线和传播、电磁/无线电波传播、射频识别、卫星通信、无线通信系统、5G/6G通信系统、传感器和自组网的通信理论、超宽频通信 (宽带)、光纤通信、毫米波/太赫兹通信、软件/认知无线电、多媒体通信、通信网络安全、无线车载通信、信号处理等新兴通信技术。
访问如下链接，了解本版块更多内容：
https://www.mdpi.com/journal/sensors/sections/communications
An Energy-Efficient Unselfish Spectrum Leasing Scheme for Cognitive Radio Networks
一种面向认知无线电网络的高能效、无私频谱租赁方案
Denis Bilibashi et al.
本文主要提出了一种新颖的CR网络中的无私频谱租赁方案，最大限度地减少网络对环境的影响，并且还介绍了一种网络管理架构，提出资源分配是一个约束和能效的最大化问题。
https://doi.org/10.3390/s20216161
Fault Diagnosis & Sensors
Fault Diagnosis & Sensors (故障诊断与传感器)，编委团队已有17名来自世界各地与故障诊断与传感领域相关的学者，开设特刊11个，发表文章110余篇。Fault Diagnosis & Sensors旨在研究传感器故障领域的最新技术和发展，涵盖了先进的故障诊断理论和基于数据融合的技术，需要从多种类型的传感器数据中获得更高质量的信息。不同的数据融合技术来自广泛的学科，如统计估计、观测器设计、信号和图像处理、人工智能等，其在车辆、航空航天和机器人领域、分布式传感器网络和制造过程监控等领域拥有广泛的应用。本版块的热门话题包括：基于数据融合的传感器状态监测、分布式传感器网络中的数据融合、多传感器数据融合技术、数据驱动传感器故障诊断、分布式故障诊断、基于非线性滤波的数据融合和非线性系统中的数据驱动估计。
访问如下链接，了解本版块更多内容：
https://www.mdpi.com/journal/sensors/sections/fault
Bearing Fault Diagnosis of Induction Motors Using a Genetic Algorithm and Machine Learning Classifiers
基于遗传算法和机器学习分类器的异步电机轴承故障诊断
Rafia Nishat Toma, Alexander E. Prosvirin and Jong-Myon Kim
研究表明，轴承故障是感应电动机中最常见的故障。振动信号承载着丰富的轴承健康状态信息，是诊断轴承故障的常用信号。本文提出了一种混合电机电流数据驱动的方法，利用统计特征、遗传算法 (GA) 和机器学习模型进行轴承故障诊断。
https://doi.org/10.3390/s20071884
Wearables
现已有34位来自世界各地的知名学者加入本版块的编委团队，已发表140余篇文章。Wearables发表可穿戴式传感器及其设备和装置研究的科研论文。其范围涵盖各种可穿戴传感器和设备，包括可穿戴智能设备、非侵入式辅助技术、智能纺织品、柔性电子产品、可穿戴计算以及可穿戴设备和装置在人类和动物中的应用等。可穿戴技术是近年科技领域的研究热点，其功能覆盖健康管理、运动测量、社交互动、休闲游戏、影音娱乐等诸多应用领域。
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https://www.mdpi.com/journal/sensors/sections/Wearables
Fatigue Monitoring in Running Using Flexible Textile Wearable Sensors
使用柔性纺织可穿戴传感器进行跑步疲劳监测
Mohsen Gholami et al.
跑步过程中的疲劳会导致步态参数发生变化，增加受伤风险。来自加拿大西门菲莎大学的研究者提出了一种便携式可穿戴传感器来解决这一问题。该研究突出了柔性纺织应变传感器的潜力，通过检测下肢运动学中的轻微扰动，客观地评估了跑步过程中人的疲劳水平。
https://doi.org/10.3390/s20195573
Nanosensors
Nanosensors旨在发表经过同行评审的原始论文，论文涵盖纳米传感器和微型传感器的各个方面，包括传感器的材料结构和成分、对现有纳米/微型传感器的改进、探索新的传感概念和技术以及该传感器的各种应用。本版块关注纳米/微型传感器及设备在分析化学、环境科学、生物学、医疗、新能源和食品科学等领域中的应用。研究领域包括纳米/微型传感器和设备，基于纳米材料的传感器、纳米线、纳米管、纳米芯片、纳米探针、纳米药物、纳米光电探测器、微纳流体、MEMS和NEMS领域。同时，Nanosensors也欢迎集成电路、3D打印、CMOS、量子传感、植入式传感器及设备、精密仪器、微谐振器、纳米制造、纳米光谱、纳米成像、纳米能源、纳米发电机等领域的研究论文。
访问如下链接，了解本版块更多内容：
https://www.mdpi.com/journal/sensors/sections/nanosensors
Modelling and Measurement of Magnetically Soft Nanowire Arrays for Sensor Applications
用于传感器的软磁性纳米线阵列的建模和测量
Pavel Ripka et al.
本文证明了矫顽力可以通过阵列的几何形状来控制：将纳米线的直径从30 nm增加到200 nm，能使矫顽力降低10倍，而表观磁导率相应降了5倍。由于纳米线阵列的有限元模拟对于传感器的开发很重要，实验还开发了等效的2D模型，用来处理这种大型阵列。
https://doi.org/10.3390/s21010003
Sensing and Imaging
Sensing and Imaging于2020年6月正式上线，有来自中国、意大利、美国、法国，德国等国家的编委28名，发表文章150余篇。本版块关注图像/视觉/相机传感器、传感系统及其图像的采集和处理，以及它们在医学、农业、工业智能生活、模式识别、文化遗产和虚拟现实中的应用。传感装置包括摄像机、成像探头、雷达、声纳、无人机等；传感和成像方法包括光、声、波、热、磁和3D成像。随着人工智能的发展，机器学习、深度学习、卷积神经网络等在图像传感方面的应用也引来越来越多的关注。
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https://www.mdpi.com/journal/sensors/sections/sensing_imaging
Helping the Blind to Get through COVID-19: Social Distancing Assistant Using Real-Time Semantic Segmentation on RGB-D Video
帮助盲人在COVID-19中保持社交距离的助手：RGB-D视频实时语义分割系统
Manuel Martinez et al.
本文提出了一个RGB和深度相机相结合的系统，可帮助盲人在COVID-19中保持社交距离。RGB相机的实时语义分割可以检测人的位置，深度相机可以评估具体距离，该系统只会对人做出警告，不会对物体做出反应。实验测试表明该系统精确且实用。
https://doi.org/10.3390/s20185202
Sensors and Robotics
Sensors and Robotics发表高级传感器和机器人系统领域经过同行评审的原创论文。本版块涵盖用于控制、自主功能、机器人感知以及人机交互等方面的机器人传感器的所有方面。旨在为科学家创建跨学科的讨论平台，以分享他们最新的理论和技术成果，以及讨论当前和即将进行的研究方向的问题。机器人必须面对一系列艰巨的挑战，其中包括强大的环境感知、传感器数据中存在的不确定性的推理等，所有这些都将转化为自主功能。机器人开发最关键的研究前沿之一是面对现实世界中各种不确定性和干扰，设计高效且可靠的传感器。
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https://www.mdpi.com/journal/sensors/sections/robotics
Localization of Biobotic Insects Using Low-Cost Inertial Measurement Units
使用低成本惯性测量单元对生物昆虫进行定位
Jeremy Cole, Alper Bozkurt and Edgar Lobaton
本文提出了一种数据驱动的惯性导航系统，该系统能够在GPS不可用的地区定位昆虫，结果可以达到厘米级的精度。这是通过估算昆虫的速度 (使用经过训练的回归模型从惯性信号本身估算速度和航向)来解决并优化问题，从而满足边界值约束来实现的。
https://doi.org/10.3390/s20164486
为了不断拓展更多期刊的版块内容，我们欢迎领域内的学者加入期刊的Editorial Board、Topics Board和Reviewer Board，参加期刊版块的管理工作。如果您对上述提到的内容感兴趣，欢迎联系期刊办公室<sensors@mdpi.com>。我们期待与您一起促进期刊新版块的蓬勃发展。
Sensors (ISSN 1424-8220) 于2001年创刊，2019年最新影响因子为3.275，在JCR 'Instruments & Instrumentation'学科分类中排名居Q1 (15/64)；2019 Citescore 为5.0，在 Scopus 'Physics and Astronomy: Instrumentation' 学科分类中排名居Q1 (17/129)。作为一个国际型开放获取期刊，Sensors主要刊载传感器科学和技术研究领域的学术文章，采取单盲同行评审，一审周期约为15天，文章从接收到发表仅需2.6天。
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