基于超宽带技术测距的室内定位系统

2020-09-23 02:52代作晓尹恒军

科学技术创新 2020年28期

张鹏王晓代作晓* 尹恒军

（1、上海电力大学自动化工程学院，上海200090 2、太仓光电技术研究所，江苏苏州215400）

在军事和导航领域最早出现定位技术的运用，全球定位系统于20 世纪出现，随后在海陆空得到全方位的应用。虽然室外定位系统能够帮助人们获取室外位置信息，但在室内由于环境因素造成诸多遮挡，信号会发生折射、反射，衰减甚至不能传递，所以它们的表现就很难满足定位要求。而超宽带凭借其极高的时间分辨率和较强的抗干扰性能为室内精准定位提供了良好方案[1]。

1 超宽带特点[2]

抗干扰能力强：UWB 信号使用极窄脉冲传递信息，使其能够在更低的SNR 下进行信息传输。多径分辨能力强：由于UWB是采用纳秒级别的脉冲，脉冲占用的时间极短，这种特性可以很好的分辨多径信号。传输速率高，系统容量大：根据香浓公式，当信噪比一定时，传输速率和带宽成正比，UWB 具有的带宽很宽，所以传输速率极高，提高系统容量。安全性好：FCC 对UWB 的功率谱密度进行了限制，信号功率在其他信号功率谱之下，导致UWB 信号很难被发现。

2 测距及定位方法

2.1 测距方法[3]

图1 是基于三消息帧的双边双向测距方法（DS-TWR），图中给出了双向测距的两个往返行程。其中，往返行程时间用Ra和Rb表示，装置A、B 的回复时间用Da和Db表示，双向测距的理想飞行时间用Tf表示。根据以上方法，估计出信号在设备A、B 之间的传输时间，如式（1）：

2.2 定位方法[4]

基于时间测量的定位思想是利用超宽带无线收发模块测量目标点和每个基站之间的飞行时间，乘以光速得到距离测量值。然后以基站为圆心，基站到目标点的距离为半径建立定位模型来确定目标点的位置。

根据已知的参考基站坐标以及测得的目标点到各个设备的距离即可求得目标点的坐标。

3 基于卡尔曼滤波的定位算法

利用超宽带无线收发设备进行测距，拟合公式对测距值校正，卡尔曼滤波算法再次对测距值处理，降低非视距引起的数据干扰，最终利用定位算法求解定位目标坐标值。

图1 基于三消息帧的双边双向测距

3.1 数据拟合

林志东等人在文献中较为全面分析了测距误差的影响因素[5]，并对此提出了减小测距误差的方法，提高了UWB 测距精度。通过基于UWB 的测距方法测得标签与基站间的测量值，与实际距离值拟合出校正公式。多次实验发现，利用拟合方法可以增强测距值对环境的适应性。

3.2 卡尔曼滤波[6]

卡尔曼滤波技术主要广泛应用在军事领域中的雷达定位与导航方面，这是由于它具有理想的跟踪性能决定的。因此将卡尔曼滤波技术应用到无线定位技术中，能够有效达到动态跟踪定位的效果。数学表达式如式（2）：

4 测距与定位实验

4.1 定位系统介绍

DW1000 是一款基于IEEEE802.15.4-2011 超宽带标准的低功耗集成芯片，测距精度达到10 厘米。DW1000 无线收发芯片通过SPI 通信接口与stm32 主控制器连接，进行测距信息传输。核心控制模块采用STM32F103 系列单片机，它的主要是对DW1000 收发芯片寄存器进行操作管理，数据交换，完成测距信息的采集，同时将测距信息通过USB 接口与主基站连接传输给上位机解算软件。本上位机主要实现的功能是与超宽带定位模块通过虚拟串口建立连接，接收定位主基站的TOF 测距信息，利用三边定位算法求解最后的目标位置。

4.2 测距校正

在室内环境利用超宽带模块进行测距实验，采集测距数据，将所测的距离数据与实际距离测量值对比，进行数据拟合。利用超宽带模块进行实验，部分校正后测距值如表1，对比数据校正前后的测距值，测距精度有了明显的提高，除去最大误差值23 厘米，其余测距误差稳定在10 厘米。

表1 校正后测距值（单位/m）

4.3 静点定位结果

表2 中，（Xt,Yt）是真实值，（Xe，Ye）是测距值。对数据进行分析，X 轴绝对平均误差是0.0467 米，Y 轴绝对平均误差是0.0367米，平均定位误差是0.0703 米，均方根定位误差是0.0743 米。

表2 部分静点定位结果（单位/m）

4.4 动态定位结果

利用matlab 打开定位软件导出的定位数据并画出其轨迹，如图2，同时画出真实路线图，做一个直观比较。从图中可以看到，定位轨迹沿着实际路线分布。

图2 轨迹路线

5 结论

本文基于超宽带时间分辨精度高、抗干扰的优点，采用双边双向测距方法得出信号在收发装置间的飞行时间，利用拟合公式对测距值进行校正，结合卡尔曼滤波算法进一步优化，带入定位算法求解出目标位置。利用基于DW1000 的无线信号收发模块进行室内定位实验，取得了较高的定位精度，具有一定的实用性。