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随着传感技术的不断发展,应用在监测机器设备、轨道沉降、海洋管道等领域的传感器得到学术界和工业界的广泛关注。光纤布拉格光栅(Fibber Bragg Grating,FBG)传感器因其体积小、抗干扰能力强、易于实现远距离信号传输以及安全性高等优点,被广泛应用于恶劣环境下的系统监测。在FBG传感监测过程中,为了更好地检测系统的健康状况,往往需要在被检测物上布局大量的传感器。随着传感容量的增加,系统中产生庞大数据量不利于数据的存储和实时处理。因此,对大容量FBG传感网络的数据进行压缩和寻址,具有重要的研究意义和应用价值。针对大容量FBG传感系统中产生的庞大数据量不利于数据传输及存储,论文提出了一种分段自适应采样压缩感知与改进的正交匹配追踪(Segmentation Adaptive Sampling Compressed Sensing and Improved Orthogonal Matching Pursuit,SASCS-IOMP)算法。根据FBG光谱特性,设计特定参数的Gabor滤波器提取FBG光谱信号上边带斜率最大的频率点,结合Hilbert变换粗定位出FBG中心波长位置,对FBG光谱进行自适应分割。在自适应采样过程中,为了降低光谱信号总压缩比,将不同分割区域设置不同的信噪比阈值,同时,为了加快算法的运行时间,引入比例-积分-微分(PID)控制器算法思想,设计一种自适应步长增长机制。最后,在光谱重构过程中,利用一种改进的正交匹配追踪算法快速重构光谱。仿真结果表明,在单峰和多峰情形下,本文所提算法都能降低总的观测值,且3dB带宽内的光谱重构误差均在0.7%以内。编码FBG传感器的引入使传感网络的容量得到了提高,但是,容量的增加导致寻址误差变大。为了解决这个问题,本文提出了遗传追踪算法(Genetic Tracking Algorithm,GTA)对信号进行寻址。在GTA算法中,根据大容量FBG网络检测的匹配误差,设计适应度函数。根据编码FBG传感器的特性——匹配过程中同一中心波长的漂移量与另一频段中的某一中心波长的漂移量不能有多次匹配,来设计初始种群。为了防止不可行解的产生,设计了两种自交叉方式以增加个体的多样性。为了防止算法陷入局部最优,根据多次迭代的最佳个体适应度值的改变情况,设计了动态变异操作。最后,通过实验仿真,可得,与传统的追踪算法和增强型追踪算法相比,论文提出的GTA具有更高的寻址精度。