基于自回归迭代的桥梁结构压缩信号重构

李翠; 黄侃; 廖彦富; 朱道佩

doi:10.16579/j.issn.1001.9669.2026.05.017

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基于自回归迭代的桥梁结构压缩信号重构

·振动·噪声·监测·诊断· | 更新时间：2026-05-19

- 基于自回归迭代的桥梁结构压缩信号重构
- Reconstruction of compressed signals for bridge structures based on autoregressive iterations
- 机械强度 2026年48卷第5期页码：150-158
- 作者机构：
  
  1.江西交通职业技术学院信息工程学院，南昌 330013
  2.江西省教育厅交通事件智能监测重点实验室，南昌 330013
  3.江西通慧科技集团股份有限公司，南昌 330032
  4.江西理工大学软件工程学院，南昌 330013
- 作者简介：
  
  LI Cui, E-mail: jxjtxylc@163.com
- 基金信息：
  
  江西省交通运输厅科技项目(2023H0039);江西省自然科学基金项目(20232BAB214074)
- DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2026.05.017
  中图分类号： TU317;TP391.4
- 收稿：2024-10-09，
  
  纸质出版：2026-05-15
- 稿件说明：
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李翠，黄侃，廖彦富，等. 基于自回归迭代的桥梁结构压缩信号重构［J］. 机械强度，2026，48（5）：150-158.

LI Cui，HUANG Kan，LIAO Yanfu，et al. Reconstruction of compressed signals for bridge structures based on autoregressive iterations［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（5）：150-158.
李翠，黄侃，廖彦富，等. 基于自回归迭代的桥梁结构压缩信号重构［J］. 机械强度，2026，48（5）：150-158. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.05.017.

LI Cui，HUANG Kan，LIAO Yanfu，et al. Reconstruction of compressed signals for bridge structures based on autoregressive iterations［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（5）：150-158. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.05.017.

摘要

目的

环境激励下桥梁结构的振动信号往往具有较低的信噪比和较差的稀疏度，因此难以实现高精度的压缩感知。为解决该问题，提出一种基于自回归迭代的压缩信号重构方法。

方法

首先，利用自回归误差描述未知的重构误差，将自回归系数作为优化变量，将最小化自回归误差作为优化目标，构建信号重构的自回归迭代计算模型；然后，以某桥梁实采信号为例进行计算分析。

结果

结果表明，自回归迭代具有将高频段能量转移至低频段的特性。当重构信号与原始信号的自回归误差接近时，才能得到最小的重构误差。相比正交匹配追踪法，所提方法具有更高的压缩感知重构精度。对于原始信号，当取不同的模型阶次时，均在第2个迭代步产生最小重构误差；对于滤波信号，则在合理搭配压采率和截止频率的条件下，可以在迭代收敛后获得最小重构误差。所提方法能很好地用于稀疏度差的振动信号的压缩感知重构。

Abstract

Objective

The vibration signals of bridge structures under ambient excitation usually present low signal-to-noise ratio and poor sparsity

which makes it difficult to realize high-precision compressed sensing. To solve this problem

a compressed signal reconstruction method based on autoregressive iteration was proposed.

Methods

The unknown reconstruction error was characterized by the autoregressive error

the autoregressive coefficients were taken as the optimization variables

and the minimization of autoregressive error was set as the optimization objective. An autoregressive iterative calculation model for signal reconstruction was established

and the measured signals of an actual bridge were adopted for calculation and analysis.

Results

The results show that the autoregressive iteration has the characteristic of transferring high-frequency energy to the low-frequency band. The minimum reconstruction error can be obtained only when the autoregressive errors of the reconstructed signal and the original signal are close. Compared with the orthogonal matching pursuit method

the proposed method achieves significantly higher reconstruction accuracy of compressed sensing. For the original signal

the minimum reconstruction error appears at the second iteration step under different model orders; for the filtered signal

the minimum reconstruction error can be acquired after iterative convergence with a reasonable combination of compression-sampling ratio and cutoff frequency. The proposed method can be well applied to the compressed sensing reconstruction of vibration signals with low sparsity.

关键词

Keywords

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