Permutation-learning state-space model for distributed acoustic sensing recognition

2026-04-08

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AI

DOI：10.1016/j.measurement.2026.121441

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摘要

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• 基于Mamba的框架提高了DAS的准确性和可靠性。 • 排序感知混合改善了时空特征，降低了DAS的不确定性。 • 强大的传感器表征提高了实时DAS分析。

Keyword:

Mamba-based framework

Permutation-aware mixing

Spatiotemporal features

Distributed acoustic sensing

State-space model