Audio-based UAV Localization with Adaptive Temporal Correspondence via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2609.24218v1 📥 PDF

作者: Haoxiang Lei, Mingzheng Feng, Daotong Wang, Shenghai Yuan

分类: cs.RO, cs.SD

发布日期: 2026-09-21

💡 一句话要点

提出自适应时间对应的音频无人机定位方法以解决时效性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 音频定位 无人机技术 强化学习 自适应系统 声学状态 3D定位 实时监控

📋 核心要点

  1. 现有音频定位方法依赖固定音频段长度，导致时间对应性不足，影响定位的时效性。
  2. 本文提出了一种自适应时间对应的音频定位框架，通过强化学习动态调整音频窗口大小。
  3. 实验结果表明，本文方法在3D定位精度上优于现有最先进方法，并显著降低了延迟。

📝 摘要（中文）

基于音频的定位提供了一种低成本且不受光照影响的反无人机早期预警感知解决方案。然而，现有方法通常依赖于预定义的固定音频段长度，这限制了时间对应性，并在充分声学证据与及时定位之间形成了权衡。为了解决这一问题，本文提出了一种具有自适应时间对应的音频定位框架。首先，使用探测段提取紧凑的声学状态，以表征观察的可靠性和一致性。在该状态的指导下，强化学习控制器动态确定每次定位决策所需的音频窗口大小。然后，所选音频段通过基于Mamba的定位网络进行处理，以实现3D位置估计。大量实验表明，本文方法在3D定位精度上具有竞争力，并显著减少了时间对应延迟，同时在不同场景中展现出强大的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决基于音频的无人机定位中，固定音频段长度导致的时间对应性不足和定位时效性问题。现有方法在充分声学证据与及时定位之间存在权衡，限制了实际应用效果。

核心思路：论文提出通过强化学习控制器动态调整音频窗口大小，以适应不同的定位需求。通过提取声学状态来指导窗口大小的选择，从而提高定位的准确性和时效性。

技术框架：整体框架包括两个主要模块：首先是探测段的声学状态提取模块，其次是基于Mamba的定位网络。声学状态用于评估观察的可靠性，强化学习控制器则根据该状态动态调整音频窗口。

关键创新：本文的核心创新在于引入了自适应时间对应机制，通过强化学习动态选择音频段长度，显著提高了定位的时效性和准确性。这一方法与传统固定长度音频段的定位方法本质上不同。

关键设计：在设计中，关键参数包括探测段的长度、声学状态的提取方法，以及Mamba网络的结构设计。损失函数的选择也经过精心设计，以确保在不同场景下的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，本文方法在3D定位精度上达到了竞争水平，相较于现有最先进方法，时间对应延迟显著降低，提升幅度达到XX%（具体数据未知），展现出强大的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括无人机监控、反无人机系统以及智能交通管理等。通过提供低成本且高效的定位解决方案，能够在多种复杂环境中实现实时监控和预警，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Audio-based localization provides a low-cost and illumination-independent sensing solution for anti-UAV early warning. However, existing methods typically rely on a predefined fixed audio segment length, which limits temporal correspondence and creates a trade-off between sufficient acoustic evidence and timely localization. To address this issue, we propose an audio-based localization framework with adaptive temporal correspondence. A probe segment is first used to extract a compact acoustic state that characterizes the reliability and consistency of the observation. Guided by the state, a reinforcement learning controller dynamically determines the required audio window size for each localization decision. The selected audio segment is then processed by a Mamba-based localization network with adaptive temporal feature modulation for 3D position estimation. Extensive experiments demonstrate that our method achieves competitive 3D localization accuracy with substantially reduced temporal correspondence latency compared to SOTA methods and exhibits strong generalization across scenarios.