开放同行评审使科学研究更加透明，而开放性正是同行评审过程的核心。在这个过程中，各领域具备深厚学术积累和丰富经验的专家学者通过撰写审稿报告，为论文提供专业意见。审稿报告作为学术界评估研究质量和价值的重要标准，审稿报告的意义不言而喻。
那么，审稿人心中理想的文章是什么样的？如何才能撰写出更容易获得审稿人青睐的学术论文？
本期我们精选了来自 Sensors 期刊的五篇高质量文章，将审稿人的评审报告与研究文章一并展现，希望读者们能够从这些专家的意见中获得启发，顺利推进自己的投稿过程。
1.受路径追踪启发的非视距单光子探测器 (SPAD) 数据建模
Path Tracing-Inspired Modeling of Non-Line-of-Sight SPAD Data
审稿人推荐理由
本文讨论了使用SPAD探测器进行非视距 (NLOS) 成像话题，特别是在自动驾驶和监控等领域。通过在虚幻引擎 (Unreal Engine) 中采用受路径追踪启发的仿真框架，作者提出了一种新颖的方法来建模基于直接时间飞行测量 (dToF) LiDAR的非视距成像中光子时间分布。所提出的优化次级散射方法显著减少了计算复杂度，同时保留了关键的物理细节，展示了该方法的创新性。
2.通过微脉冲拉曼激光雷达系统进行大气热力学剖析：介绍紧凑型拉曼激光雷达MARCO
Atmospheric Thermodynamic Profiling through the Use of a Micro-Pulse Raman Lidar System: Introducing the Compact Raman Lidar MARCO
审稿人推荐理由
本文介绍了一种新颖的拉曼激光雷达系统。该系统采用微脉冲紫外激光，可测量5公里内的大气水蒸气比率。作者仔细分析了实验结果以及在不同环境条件下的相关不确定性，并将其与模拟结果进行了比较。除了这些分析，作者还回顾了拉曼激光雷达的理论，并展示其系统构成。
审稿人认为这是篇有趣的论文，该研究展示了利用拉曼激光雷达进行水蒸气大气热力学剖面分析所能获得的极有意义的结果。
3.不同LiDAR传感器在真实环境中应用于自动驾驶车辆的基准测试
Benchmarking of Various LiDAR Sensors for Use in Self-Driving Vehicles in Real-World Environments
审稿人推荐理由
审稿人指出，本文对LiDAR传感器的重要性及其广泛应用进行了介绍。在本研究中，作者分别在4种不同的场景 (两个静态和两个动态场景) 中对6种LiDAR传感器进行基准测试 (大疆览沃浩界Livox Horizon、1 Robosense M1、Blickfeld Cube、Blickfeld Cube Range、Velodyne Velarray H800和Innoviz Pro)。
4.评估不同LiDAR技术在记录森林中被遗忘的文化遗产时的性能
Evaluation of Different LiDAR Technologies for the Documentation of Forgotten Cultural Heritage under Forest Environments
审稿人推荐理由
审稿人认为，该主题具有时效性且富有意义。本文对三种不同的LiDAR技术 (地基激光雷达TLS、移动测绘系统激光雷达MMS和无人机机载激光雷达) 在森林环境中用于文化遗产记录的应用进行了比较。
在本文探讨的三个系统中，无人机机载激光雷达系统相较于其他两个系统具有尤为显著的重要性，这主要归因于它作为一项较为新颖的技术（值得注意的是，移动测绘系统中的激光雷达同样属于新兴技术范畴）。此外，作者通过将研究焦点特定于森林环境，进一步引入了另一层面的差异化考量，这为分析增添了额外的独特视角。
5.基于LiDAR和雷达的鲁棒车辆定位及匹配结果的置信度估计
LiDAR- and Radar-Based Robust Vehicle Localization with Confidence Estimation of Matching Results
审稿人推荐理由
本文提出了一种基于雷达和LiDAR传感器的视觉定位系统。并特别聚焦于雪地场景下的研究，该场景中道路表面因积雪而部分遮掩。实验采用自采集的数据集进行验证，结果表明，所提出的组合方法能够显著提升定位性能，尤其是在复杂多变的雪地环境中表现尤为突出。
审稿人认为这是一次富有意义的探索，该研究创新性地引入了置信度水平评估机制，用于在多变的天气条件下智能决策，是应该更多地依赖激光雷达 (LIDAR) 数据还是雷达 (RADAR) 数据，从而优化了系统的适应性。
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。
2023 Impact Factor：3.4
2023 CiteScore：7.3
Time to First Decision：16.8 Days
Acceptance to Publication：2.6 Days
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