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集成TOF信号处理加速引擎的SoC芯片设计与实现
资料介绍
一、引言
随着人工智能、自动驾驶、增强现实（AR）等新兴技术的快速发展，对高精度三维感知能力的需求日益迫切。飞行时间（Time of Flight, TOF）技术作为一种重要的三维成像方案，通过测量光信号在空间中的传播时间来计算距离，具有实时性强、精度高、抗干扰能力好等优点，已广泛应用于消费电子、工业检测、机器人导航等领域。
TOF系统通常由光源、成像传感器和信号处理单元组成。其中，信号处理单元负责对传感器采集的原始数据进行去噪、相位解算、距离转换等复杂运算，是决定TOF系统性能的关键。传统基于通用处理器（CPU）或图形处理器（GPU）的信号处理方案，往往面临计算效率低、功耗高等问题，难以满足嵌入式设备对实时性和低功耗的要求。因此，在系统级芯片（SoC）中集成专用的TOF信号处理加速引擎，成为提升TOF系统性能、降低功耗的有效途径。
二、TOF信号处理原理与关键算法
2.1 TOF基本原理
TOF技术主要分为直接飞行时间（dTOF）和间接飞行时间（iTOF）两种。dTOF直接测量光脉冲发出到返回的时间差，适用于长距离测量；iTOF则通过调制光信号的相位，利用发射信号与接收信号之间的相位差来计算距离，具有更高的精度和帧率，在近距离三维成像中应用广泛。
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