姚雨果，博士，讲师。毕业于日本东京大学电气工程系，师从Prof. Kazuo Hotate教授。主持江苏省高等学校基础科学研究面上、江苏省产学研合作及日本学术振兴会博士特别研究员等项目。IEEE、Optica会员，是OpticsExpress、OpticsLetters等学术期刊特邀审稿人。

姚雨果博士长期从事分布式光纤传感及其信号处理方面的研究。以第一作者或者通讯作者在IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement、OpticsExpress、IEEE Photonics Technology Letters等期刊或主流会议上发表学术论文9篇，授权日本发明专利1项。

近期主要围绕基于人工智能的高性能布里渊光相关域反射（BOCDR）型光纤传感技术展开研究。代表性工作如下：

（1）基于机器学习的高速实时BOCDR系统

利用轻量级神经网络等机器学习算法实现BOCDR系统的高速信号处理和实时测量，通过仿真和实验表明了使用该方法能够实现至少20 kHz的重复测量速率。该研究为不同测量需求下的分布式光纤传感系统提供了一类具有适应能力的信号处理方法，相关工作发表于IEEE Trans.Instrum.Meas., 2023, 72, 7002212和Opt. Express, 2022, 30, 15616-15633，审稿人评论：“该项工作提供了一种创新且有趣的方法”。

图1 基于神经网络的BOCDR数据采集和实时信号处理原理

（2）基于空间域欠采样的高速BOCDR系统

提出一种基于空间域欠采样和压缩感知算法的BOCDR系统有效测量速率提升方法，将传感系统的分布式重复测量速率提升了10倍，实现了被测参量时空分布的精细刻画，并通过OWL-QN等算法改善了信号重建效率。该研究提供了一种从空间域角度改良系统效率的新视角，相关工作发表于Appl. Phys. Express, 2023, 16, 032005。

图2 基于空间域欠采样的BOCDR测量原理