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。作为学术界衡量研究质量与价值的重要依据，审稿报告的重要性不言而喻。

那么，在审稿人眼中，一篇好的文章应具备哪些特质？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.Wide-Angle Beam Steering Closed-Form Pillbox Antenna Fed by Substrate-Integrated Waveguide Horn for On-the-Move Satellite Communications

用于移动卫星通信的基于基板集成波导喇叭的广角波束定向封闭式方盒天线

https://doi.org/10.3390/s24030732

审稿人推荐理由

该论文重点研究了低轨道卫星通信系统的天线波束控制技术，具有明确的工程应用价值。在前人研究的基础上，作者提出了一种基于封闭型屏蔽天线系统的移动卫星通信宽角机械波束转向系统。该系统主要包括三个部分：固定馈电SIW喇叭、新型准光学系统和漏波辐射部分。作者详细介绍了该系统的设计方案和仿真结果，并对处理对象进行了测量。实际测量和仿真结果均表明该方案是切实可行的。与同行提出的设计方案相比，该方案的优势在于作者设计的天线高度仅为波长的0.3倍，增益较高，驻波率较低。在方位平面上的波束覆盖范围为±60度。

这篇文章提出了一种适用于移动卫星通信的广角波束转向技术。还对一种新颖的封闭形式的方盒天线系统进行了研究。上述系统由三个部分组成：(i) 基于硅微波集成 (SIW) 的固定馈电喇叭，(ii) 新型准光学系统，以及 (iii) 漏波辐射部分。在本文中，通过一种封闭形式的方盒平台为平板天线提出了广角波束转向技术。所建议的天线终端适用于偏远地区、船舶、无人驾驶飞行器和灾害管理等下一代家庭和小型企业的大规模互联需求。实验结果表明，该天线具有极高的效率。天线终端表现出很高的有效性。总体而言，这篇文章的编写水平较高 (包括引言材料、图示描述、结论、参考文献列表等所有部分) 。这些图示材料对读者非常有用。适当添加一下对未来研究方向的简要描述是合理的。

2.Enhancing Microservices Security with Token-Based Access Control Method

通过基于令牌的访问控制方法提升微服务的安全性

https://doi.org/10.3390/s23063363

审稿人推荐理由

这篇论文的主要提出了一种基于JWT令牌的微服务控制访问方法。建议作者为客户端提供一个简单的认证令牌，并为内部微服务提供一个授权令牌。该论文的引言部分以及相关研究内容阐述得十分清晰。

这篇论文整体内容很耐人寻味，且符合本期刊的主题范围 (利用基于令牌的访问控制方法增强微服务安全性)。该论文阐述了微服务安全性的提升措施。(1) 作者们提出了一种利用基于令牌的访问控制方法来提升微服务安全性的有趣方法。(2) 作者们通过12项加速测试来证明微服务安全性得到了提升。

3.Radio Channel Modelling for VHF System Operating in the Offshore Wind Farms Propagation Environment

用于海上风力发电场传播环境中的甚高频 (VHF) 系统的无线电信道建模

https://doi.org/10.3390/s23177593

审稿人推荐理由

这篇文章介绍了在实际通信信道中研究无线电波传播条件的实验研究结果，这是无线通信领域传统的研究内容。文中还展示了在风力发电场中测量甚高频无线电波传播情况的结果。这是无线通信实际应用的重要研究领域。作者提供了大量的实验材料。这些材料表述得清晰明了。测量结果及其分析将对无线通信领域的专家具有参考价值。这样的实践成果实在令人感兴趣。

4.Multitask Learning-Based Deep Signal Identification for Advanced Spectrum Sensing

基于多任务学习的深度信号识别在高级频谱感知中的应用

https://doi.org/10.3390/s23249806

审稿人推荐理由

在本文中，作者提出了一种基于多任务学习的深度信号识别网络，用于先进的频谱感知系统。该网络不仅能够对信号进行分类，还能推导出信号在包括时间、频率、功率和码等不同频谱维度上的使用特征。文中还给出了数值结果，并与现有的浅层信号识别模型进行了比较。我认为这项工作非常重要且有趣。

本文提出了一种基于多任务学习的深度信号识别网络方法，用于高级频谱感知。该论文结构清晰、文笔流畅。文中实验部分所呈现的结果为前文所阐述的理论背景提供了有力支持。

该论文提出了一种名为DSINet的新型基于多任务机器学习的SS算法。文中详细介绍了该算法，并将其性能与其他基于机器学习的SS算法进行了全面比较。还进行了大量测试以证明所提出算法的性能优于现有算法。

5.Fully Canonical Triple-Mode Filter with Source-Load Coupling for 5G Systems

适用于5G系统的全规范三模滤波器 (带源-负载耦合)

https://doi.org/10.3390/s25010090

审稿人推荐理由

本文介绍了一种在圆形波导中具有源-负载耦合的完全规范化的三模滤波器。文中给出了耦合矩阵，并对相关物理结构的尺寸设计进行了分析。文中还提供了仿真结果和测试结果。这篇文章阐述清晰，易于理解。

Sensors 期刊介绍：https://www.mdpi.com/journal/sensors

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SCIE (Web of Science)、PubMed、Ei Compendex、Scopus等数据库收录。

2024 Impact Factor：3.5

2024 CiteScore：8.2

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