Sensors：高被引文章合集 (三) | MDPI 编辑荐读

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本期编辑荐读为您精选五篇发表在Sensors 期刊的高被引文章，内容涵盖多传感器InSAR时间序列研究、无线传感器网络的安全轻量级互认证协议、安培葡萄糖生物传感器的研制、自动标记大数据工具和持续认证深度学习方法等，希望能为相关领域学者提供新的思路和参考，欢迎阅读。

01

Land Subsidence and Its Relations with Sinkhole Activity in Karapınar Region, Turkey: A Multi-Sensor InSAR Time Series Study

土耳其Karapınar地区地面沉降及其与天坑活动的关系：多传感器InSAR时间序列研究

Osman Orhan et al.

https://www.mdpi.com/972220

(a) 研究地区在土地用途/土地覆盖地图上的位置。黄色圆圈和红色圆圈分别标记了旧的和新出现的天坑位置，蓝色和红色框架分别显示COSMOS-SkyMed和Sentinel-1的足迹，灰色框表示图5和图6的位置。(b) Yarım oğlu天坑。(c) 2016年8月23日在甜菜地里形成了一个天坑。(d) 一些表面裂缝。(e) 2018年9月玉米地形成天坑。

文章亮点：

(1) 本研究利用干涉合成孔径雷达 (InSAR)、全球导航卫星系统 (GNSS) 和地下水位数据等监测数据，对卡拉皮纳尔盆地地下水开采、地面沉降和天坑形成之间的关系进行了分析。

(2) 本研究中使用的主要观测数据是基于Sentinel-1 (2014–2018) 和COSMOS-SkyMed (2016–2017) SAR数据计算的InSAR沉降速度图。分析显示，大面积的下沉速度超过70毫米/年。

(3) 研究结果表明，天坑活动仅限于缓慢沉陷区，这反映了近地表岩层的强凝聚力，它们抵抗沉陷，但在地下水开采引起的含水层系统变形下屈服塌陷。

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阅读英文原文

原文出自Sensors 期刊：

Orhan, O.; Oliver-Cabrera, T.; Wdowinski, S.; Yalvac, S.; Yakar, M. Land Subsidence and Its Relations with Sinkhole Activity in Karapınar Region, Turkey: A Multi-Sensor InSAR Time Series Study. Sensors 2021, 21, 774.

02

WSN-SLAP: Secure and Lightweight Mutual Authentication Protocol for Wireless Sensor Networks

无线传感器网络的安全轻量级互认证协议 

Deok Kyu Kwon et al.

https://www.mdpi.com/980366

无线传感器网络中的系统模型。

文章亮点：

(1) 本文提出了一种安全轻量级的WSN互认证协议 (WSN-SLAP)。WSN-SLAP克服了各种安全缺陷，提供了完善的前向保密和相互认证。

(2) 本文利用BAN (Burrows-Abadi-Needham) 逻辑、ROR (Real-or-Random) 模型和AVISPA (Automated Verification of Internet Security Protocols and Applications) 仿真验证了WSN-SLAP的安全性。

(3) 本研究比较了WSN-SLAP与现有相关协议的性能。研究证明WSN-SLAP比以前的协议更安全，更适用于WSN环境。

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阅读英文原文

原文出自Sensors 期刊：

Kwon, D.K.; Yu, S.J.; Lee, J.Y.; Son, S.H.; Park, Y.H. WSN-SLAP: Secure and Lightweight Mutual Authentication Protocol for Wireless Sensor Networks. Sensors 2021, 21, 936.

03

Reduced Graphene Oxide and Polyaniline Nanofibers Nanocomposite for the Development of an Amperometric Glucose Biosensor

还原氧化石墨烯和聚苯胺纳米纤维复合材料用于安培葡萄糖生物传感器的研制

Anton Popov et al.

https://www.mdpi.com/981432

GR/PANI:rGO/GOx电极的工作示意图及制备的生物传感器的反应机理。

文章亮点：

(1) 本文提出了一种由聚苯胺纳米结构分散体和氧化石墨烯、氧化石墨烯和氧化石墨烯预修饰的石墨棒 (GR) 电极作为生物传感器的工作电极。

(2) 本文研制的传感器线性范围宽 (0.5~50 mM)，检出限低 (0.089 mM)，具有良好的选择性、重复性和稳定性。

(3) 本文所研制的生物传感器适用于人体血清中葡萄糖的测定。聚苯胺纳米结构和氧化石墨烯分散体是一种很有前景的电化学葡萄糖生物传感器材料。

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阅读英文原文

原文出自Sensors 期刊：

Popov, A.; Aukstakojyte, R.; Gaidukevic, J.; Lisyte, V.; Kausaite-Minkstimiene, A.; Barkauskas, J.; Ramanaviciene, A. Reduced Graphene Oxide and Polyaniline Nanofibers Nanocomposite for the Development of an Amperometric Glucose Biosensor. Sensors 2021, 21, 948.

04

Iktishaf+: A Big Data Tool with Automatic Labeling for Road Traffic Social Sensing and Event Detection Using Distributed Machine Learning

Iktishaf+：基于分布式机器学习的道路交通社会感知和事件检测的自动标记大数据工具

Ebtesam Alomari et al.

https://www.mdpi.com/1085330

Iktishaf+：提议的系统架构。

文章亮点：

(1) 本文将一系列技术结合在一起，利用大数据和分布式机器学习来检测道路交通相关事件。

(2) 本研究最具体的贡献是一种基于机器学习的自动标记方法，用于从阿拉伯语的Twitter数据中检测与交通相关的事件。提出的方法已在一个名为Iktishaf+ (一种阿拉伯语词义发现) 的软件工具中实现，该工具能够使用Apache Spark上的分布式机器学习从阿拉伯语的推文中自动检测流量事件。

(3) 这项工作中使用的具体数据包括使用Twitter API从沙特阿拉伯收集的3350万条推文。使用支持向量机、naïve贝叶斯和基于逻辑回归的分类器，能够在没有先验知识的情况下检测和验证沙特阿拉伯的几个真实事件，包括吉达的火灾、麦加的降雨和利雅得的事故。

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阅读英文原文

原文出自Sensors 期刊：

Alomari, E.; Katib, I.; Albeshri, A.; Yigitcanlar, T.; Mehmood, R. Iktishaf+: A Big Data Tool with Automatic Labeling for Road Traffic Social Sensing and Event Detection Using Distributed Machine Learning. Sensors 2021, 21, 2993.

05

Deep Learning Approaches for Continuous Authentication Based on Activity Patterns Using Mobile Sensing

基于移动感知活动模式的持续认证深度学习方法

Sakorn Mekruksavanich and Anuchit Jitpattanakul

https://www.mdpi.com/1355260

图片摘要。

文章亮点：

(1) 本研究引入了一种名为DeepAuthen的新型连续认证框架，该框架根据智能手机上的加速度计、陀螺仪和磁力计传感器测量的身体活动模式来识别智能手机用户。

(2) 本研究使用几个深度学习分类器对用户身份验证进行了一系列测试，包括作者提出的深度学习网络DeepConvLSTM，在三个基准数据集UCI-HAR、WISDM-HARB和HMOG上。

(3) 结果表明，结合各种运动传感器数据可获得最高的二值分类精度和能效比 (EER) 值。作者还对连续身份验证结果进行了彻底的检查，以确保其框架的有效性。

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阅读英文原文

原文出自Sensors 期刊：

Mekruksavanich, S.; Jitpattanakul, A. Deep Learning Approaches for Continuous Authentication Based on Activity Patterns Using Mobile Sensing. Sensors 2021, 21, 7519.

    Sensors 期刊介绍

主编：Vittorio M.N. Passaro, Politecnico di Bari, Italy

期刊涵盖所有传感器科学和技术研究领域，例如物理传感器、智能传感器、传感网络、生物传感器、化学传感器、雷达、可穿戴电子设备和先进的传感材料及其他们在物联网、工业、农业、环境、遥感、导航、通信、车辆、成像、生物医药等领域的应用。目前期刊已被Science Citation Index Expanded (SCIE)、PubMed、EI、Scopus等数据库收录。

2022 Impact Factor	3.9
2022 CiteScore	6.8
Time to First Decision	16.4 Days
Time to Publication	41 Days

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