时滞估计泄漏定位模型

低信噪比下仍精确定位

一种专为配水管网声学泄漏定位设计的深度学习模型，在低信噪比环境下比传统互相关方法更稳健。

Rongsheng, Liu · Zayed, Tarek · Xiao, Rui

Water Research 2024

技术优势

低信噪比更准

在低信噪比场景下，模型定位精度高于GCC-SCOT和BCC。

实地验证有效

方法通过现场测量得到实证验证。

应用场景

• 供水管网泄漏监测：在低信噪比下仍能精确定位，适合实际管网噪声环境。
• 声学传感系统：增强声学系统在噪声干扰下的时延估计能力。
• 巡检机器人：可作为移动巡检平台的定位算法，提升低信噪比下的巡检可靠性。