编辑推荐：
本期《IEEE Instrumentation & Measurement Magazine》作为2026年首期常规刊，以全新版面亮相，聚焦于仪器与测量领域的核心挑战与应用。针对测量噪声的深度解析（如《当噪声成为信号》一文重新审视了噪声作为被测量的特性），应对人工智能时代下的隐私、伦理与法律风险（如人脸识别技术的综述），以及网络安全在物理层与设备级的关键需求，研究人员开展了一系列探索。本期内容涵盖从光学传感、射频芯片参数精确测量到电网同步相量测量单元(PMU)算法等广泛主题，旨在推动更准确、更安全的测量方法，以支撑日益复杂的互联系统（如智能电网与惯性导航），为相关工程领域提供了重要的方法论参考与前沿洞见。
在数字与物理世界深度交融的时代，精确的测量如同照亮未知领域的探照灯，是技术进步与系统安全的基石。然而，随着系统复杂度的指数级增长，工程师与科学家们正面临一系列棘手的挑战：传统的测量噪声常被视为需要滤除的干扰，但其中是否隐藏着揭示被测对象本质的关键信息？在人工智能(AI)浪潮中，基于敏感生物特征（如人脸）的识别系统在带来便利的同时，也引发了如何平衡技术效能与个人隐私、伦理及法律合规性的严峻拷问。更为紧迫的是，在万物互联的背景下，网络攻击已从虚拟空间蔓延至物理设备，如何为关键基础设施（如电网）和嵌入式系统构建从物理层到应用层的、可量化评估的网络安全防线，成为亟待解决的难题。为了回应这些跨领域、跨层级的核心问题，研究人员在仪器与测量这一基础学科内展开了深入探索，相关成果汇聚于《IEEE Instrumentation & Measurement Magazine》2026年的首期常规刊中，旨在为噪声解析、隐私保护与系统安全提供创新的测量视角与方法论支撑。
为开展上述研究，研究人员主要运用了多种关键的技术方法。在理论建模方面，通过重新构建对测量噪声的认知框架，探索将其作为信号特征进行间接测量的方法；在技术综述层面，系统梳理了人脸识别技术的多模态方法与当前挑战；在网络安全领域，提出了在物理层和设备级进行量化测量以支撑风险评估和攻击检测的路线图。对于具体应用，研究涉及同步相量测量单元(PMU)的估计算法用于电网实时监测，采用三端口巴伦去嵌入技术（3-port balun de-embedding technique）结合基带数据补偿法以提升射频收发器芯片参数测量精度，以及利用流形优化（manifold optimization）方法改进摇摆基座下捷联惯性导航系统(SINS)的初始对准性能。
研究结果
- •
重新审视测量噪声的价值
在Luca Callegaro的《当噪声成为信号》一文中，研究挑战了将噪声纯粹视为有害干扰的传统观点。通过分析放大器噪声系数（noise figure）或设备电磁兼容性(EMC)等案例，指出噪声本身可以成为与被测量相关的特征量，从而作为一种间接测量的手段。这一视角的转变为在高背景噪声或微弱信号条件下实现更精确的测量开辟了新途径。
- •
人脸识别技术的多模态应用与伦理挑战
John Soldera和Jacob Scharcanski在《人脸识别、模态与应用》中，全面回顾了该领域的当前技术水平（State-of-the-Art）。研究不仅展示了多种生物特征模态（如2D图像、3D结构、热成像）在人脸识别中的应用，更重点指出了使用敏感真实数据进行AI模型训练所伴随的隐私、伦理和法律方面的关键问题，呼吁测量社区关注并参与解决这些挑战。
- •
网络安全量化测量的迫切需求
Muhammad Afzal等人发表的《网络安全中的测量：近期趋势与应用示例》强调，面对日益增长的网络安全漏洞，亟需稳健的测量技术来量化安全状态。研究主张仪器与测量社区应通过提供可靠的方法，来评估风险等级、验证物理设备保护措施的有效性，以及在设备层级实现攻击检测与缓解，从而补充并加强以信息技术(IT)为主的现有网络安全努力。
- •
同步相量测量单元(PMU)在智能电网中的关键角色
Samah A. Mohamed等人对《相量估计算法与同步相量测量单元应用综述》的研究，探讨了PMU在电力系统网络中的应用。随着电网向更复杂、更互联的方向演进，研究指出对功率流进行实时监测和不稳定检测的需求变得尤为关键，而精确的相量估计是PMU实现这一功能的核心。
- •
提升射频收发器芯片测量精度的新技术
Shirong Lv等人提出了一种《采用三端口巴伦去嵌入技术的收发器设备精确表征方法》。该方法通过三端口巴伦去嵌入技术和基带数据补偿方法，显著提高了对收发器芯片中射频(RF)参数（如S参数）的测量准确性，为高性能无线通信设备的研发与测试提供了更可靠的保障。
- •
改进惯性导航系统初始对准性能的流形优化方法
裴福军和李浩阳在其文章《基于流形优化的摇摆基座捷联惯性导航系统粗对准方法》中，提出了一种新方法。该方法针对摇摆基座上的捷联惯性导航系统(SINS)，利用流形优化将复杂的约束优化问题转化为更简单的无约束问题，从而提高了系统粗对准的精度、稳定性和效率。
研究结论与意义
本期研究综合表明，仪器与测量学科正以前所未有的广度和深度介入现代科技的核心挑战。首先，通过对噪声信号的创新解读，将“干扰”转化为“信息”，深化了对测量本质的理解，并为极端条件下的精密测量提供了新思路。其次，面对AI伦理与网络安全这两大时代议题，研究明确指出了测量技术在构建可评估、可验证的隐私保护框架和物理安全防线中不可或缺的作用，呼吁从单纯的工具提供者转变为治理体系的共建者。最后，在电力、通信、导航等具体应用领域，所提出的PMU算法、射频测量新方法和惯性导航优化算法，直接回应了系统复杂度提升对测量精度与可靠性提出的更高要求，为关键基础设施的稳定运行和下一代技术装备的性能提升奠定了方法论基础。
这些研究成果不仅巩固了仪器与测量作为工程科学基础的地位，更彰显了其作为交叉学科枢纽，在连接理论突破、技术伦理与重大工程应用方面的关键价值。它们共同指向一个核心目标：通过更智能、更安全、更精确的测量，为构建一个可靠、高效且负责任的互联未来提供坚实的技术支撑。
