电气与自动化工程学院姚雨果博士，以常熟理工学院为第一完成单位，在国际著名期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》（中国科学院分区SCI二区，IF=5.332）发表题为“Swallow Neural Network-Empowered High-Speed Brillouin Optical Correlation-Domain Reflectometry: Optimization and Real-Time Operation”的学术论文。文章提出基于浅层神经网络的信号处理方法实现布里渊光相关域传感技术的高速化和实时化，并通过仿真和实验证明，采用合适尺度的神经网络可以在布里渊光相关域反射中实现最高20kHz的重复速率和相当于4000微应变的动态范围，同时维持传感系统的连续测量属性。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10042442
图1 布里渊光相关域反射技术的实时测量系统原理
图2 不同尺度神经网络的信号处理效率和测量误差对比
