到达时间差定位(边缘AI推理)
TDOA Localization — Edge AI Inference
用多个接收站对同一信号的到达时间差,解算信号源位置(双曲线交会),广泛用于声学/电磁定位。
01
定义
用多个接收站对同一信号的到达时间差,解算信号源位置(双曲线交会),广泛用于声学/电磁定位。
02
公式与计算
Δti,j = (ri − rj)/c,最小二乘/Chan 算法解算 (x,y)
03
适用时机
多站声学定位(雷击、爆炸、动物声源)、无线定位(UWB、声源)、分布式传感事件定位。 部署到边缘 AI 推理盒(NPU/GPU 加速)时,需做模型量化(INT8)与算子裁剪,阈值与窗长按现场数据标定后固化。
04
关键参数
站坐标、时延估计方法(互相关)、传播速度(声速/光速)、几何精度因子(GDOP);边缘 AI 版本注意量化误差、推理时延与模型版本管理,异常需支持远程回滚。
05
注意事项
失效与边界定位精度取决于站间几何(GDOP)与时延估计精度;站共线时病态。 边缘 AI 实现需在目标算力上做推理时延与精度权衡测试,并保留原始数据上传通道供云端复核。
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