UWB超寬帶室內定位技術*

杜鑫 朱文亮 文西芹 周云鵬 王素紅

1.江蘇海洋大學機械工程學院;2.連云港市水利局

隨著現代社會智能家居和智慧工廠的發展,眾多應用場景對室內定位精度的要求不斷提高。UWB定位方法作為一種新興技術,成為室內定位研究中的熱點領域。本文從UWB超寬帶通信技術的起源開始,分別介紹了目前UWB主流定位技術算法與應用,包括到達時間定位、到達時間差定位、到達角度定位以及其他具有代表性的UWB融合定位方法,并且總結了每種定位方法的運行原理、優缺點和適用場景,并預測UWB的未來發展方向。

0 引言

科學技術的發展和社會經濟的進步,使越來越多的智能化產品進入到工業生產和用戶生活當中。搬運機器人、物流機器人和掃地機器人等多種多樣的機器人極大地便捷了人們的生產生活,而復雜的工廠車間和居家環境對機器人定位精度提出了更高要求。除此之外,智能車間、智慧倉儲等作業場所,也都對高精度定位技術有著迫切的需求。超聲波和激光定位技術擁有著不錯的定位精度,但由于此二者應用場景單一,不適合民用領域的推廣。WiFi定位技術使用較多,但定位精度只是在3m以內,且需要建立指紋數據庫,工作復雜度較高。蜂窩網絡定位技術的優點是覆蓋率較高,但其抗干擾能力較差,因此其定位的可靠性受到影響。超寬帶技術(Ultra-Wideband,UWB)作為近年來的新興通信技術,以其定位精準、功耗低和抗多徑能力強等優點,成為室內定位方案的熱門選擇。本文主要綜述了UWB超寬帶的主流定位算法及應用。

1 簡述UWB技術

超寬帶技術UWB是近年來新興的一種無載波通信技術,以占空比很低(幾十分之一)的超短電磁能量窄脈沖作為信息載體,因此又稱脈沖無線電。其信號定義為相對帶寬(信號帶寬與中心頻率之比)大于0.2,或在傳輸的任何時刻絕對帶寬不小于500MHz的脈沖信號。該項技術早期應用于軍方,并利用其開發出了分辨率極高的雷達設備,直到2002年該項技術才獲批進入民用領域[1]。FCC通信認證規定:UWB信號使用3.1GHz～10.6GHz的頻段范圍,并且該信號的發射功率須在1mW以下[2]。高達GHz的信號帶寬和獨特的頻域、時域特性,使其在信道容量上較其他通信方式有明顯優勢,具有高速數據傳輸、低功耗、保密性強、高處理增益、抗多徑能力強和定位精準等特點,單個標簽定位精度可達10cm。UWB定位技術和其他多數定位方式相同,也是基于測距原理而實現,其測距模塊的工作機制是:設置基站和標簽,通過二者間的信息交流來記錄信息的發送和到達時間,并根據獲取的時間關系來推算出信號飛行時間,從而得到基站與標簽之間的直線距離。

2 主流UWB定位算法與原理

2.1 TOA算法

根據UWB信號的通信方式,研究者首先設計出到達時間定位算法,又稱TOA(Time of Arrival)定位算法,該算法依據信號傳播時間而直接計算出被測點(標簽)與參考點(基站)之間的距離。此算法中,標簽發送信號到至少3個以上的基站上,系統通過測量信號到達各個基站的時間,從而獲取標簽與基站之間的距離,然后再以各個基站為圓心所得距離為半徑作圓,各圓的交點便是目的節點的參考位置。Liu分析了TOA模式的超寬帶算法，圖1為TOA模式原理圖[3]。

圖1 TOA模式Fig.1 TOA model

圖中A1、A2、A3為場景中的三個基站，傳統TOA算法是通過記錄標簽與三個基站之間的單向信號傳播時間，再分別乘以電磁波在空氣中的傳播速度，得到被測點標簽與三個基站之間的直線距離，并分別記為R0、R1和R2。取A0、A1和A2為圓心，R0、R1和R2為半徑作圓，三個圓的交點即為被測點位置坐標。設被測點標簽坐標為(x,y)，A0坐標為(x0，y0)，A1坐標為(x1，y1)，A2坐標為(x2，y2)，由此可得公式如下：

Liu采用最小二乘法定位算法，對原始TOA測距值進行了處理，通過最小化誤差平方和來尋求數據的最佳函數匹配，使所得數據與實際數據的誤差平方和最小。在非視距環境下進行了測試，測試結果顯示該算法使定位精度較原始TOA算法有所提升。該算法布置實現較簡單方便,但各基站與標簽應嚴格保持時間同步,否則會對定位精度有較大影響。

2.2 TDOA算法

比TOA算法更高級的是到達時間差定位算法,又稱TDOA(Time Differencce of Arrive)算法。二者都是依據信號傳播時間而實現的測量方法,但是TDOA算法處理的并不是絕對時間,而是信號到達時間差,其只需要各基站的時間同步,不要求被測點處的標簽時間也達到同步[4]。該算法中,每個TDOA測量值對應兩個基站為焦點的一對雙曲線,以此來達到定位效果。如果要獲取被測點的三維坐標,則至少需要4個基站作為參考點。該算法核心公式如下:

式中(x,y,z)和(xi,yi,zi)分別代表需定位的目標位置和參考點位置的坐標,t0代表需定位的目標位置發送信號的時間,ti代表基站參考點位置的信號到達時間。生成的時間差Δtij=ti-tj,經多次代換后,可減小目標位置和參考點位置由于不同步而導致的誤差,以此實現定位的效果。由于該方法布置便捷且算法高效可靠,成為目前UWB定位算法的主流。但傳統TDOA算法存在一定的發散現象,該現象在高噪聲環境下相對明顯,導致定位精度受到影響。何成文等提出一種利用簡單迭代最小二乘算法[5],該算法先將TDOA方程由勾股定理化為非標準的最小二乘形式,再結合未知量間的等式約束關系,根據迭代思想計算出定位坐標,該方法經蒙特卡洛仿真實驗驗證出具備更加收斂的定位效果。

2.3 AOA算法

與基于信號到達時間定位算法不同的是,到達角度定位(Angle of Arrival,AOA)是一種特別的算法。該算法又稱為方向角定位測量,其原理為利用標簽到基站間的徑向線來確定二者的角度關系。該算法又可以細分為質心定位算法、貝葉斯推理定位算法、基于卡爾曼濾波定位算法和重構思想定位算法。傳統AOA定位算法中,天線陣列的位置會影響定位精度,使之出現不同程度的偏差。而且該定位方法的角度測量環節中,非視距誤差和背景噪聲也成為了不可忽視的問題。馬婧提出一種基于重構思想的AOA定位算法[6],該算法假設被測點的發射波均勻分布在以被測點為圓心半徑為D的圓盤上,發射波的散射波均要經過一個均勻分布的散射體(S)才能到達基站。選取最強路徑為重構思想的波形路徑,因為最強路徑攜帶的波形具備最多的有效信息,且該路徑在非視距環境下特性最佳。經由幾何推導,能夠得到被測點的坐標。該算法在圓盤半徑較大時,多徑數越大,定位精度越高,相比于AOA傳統算法,該算法得到的定位精度有所提升。但是該算法適合簡單場景,復雜場景的定位精度不夠理想。

2.4 UWB融合算法

UWB各算法均能實現定位,但都存在不同程度的局限性:TOA算法對時鐘同步要求較高,且誤差大;TDOA算法的場景布置難度較小,但信號發散會導致定位精度降低;AOA算法布局復雜,且成本較高。因此將不同UWB算法配合使用或者與其他定位方式相結合,成為提升定位精度和規避算法缺點的新嘗試。

射頻識別技術(Radio Frequency Identification,RFID)作為一款誕生較早的無線通信技術,早已在定位領域被應用多年,其通過無線信號自動識別并感知貼附在被測物體上的射頻標簽,并讀寫相關數據[7],由此實現定位功能,且成本更低,但定位精度低于UWB技術。徐哲超和馮曄針對UWB非視距(Non-line of Sight,NLOS)環境下定位效果欠佳的特點,設計了一種基于TOA和AOA融合的定位方法[8],該方法能將獲取到的非視距信號識別出并過濾掉,識別正確率達到98%,從而處理更加準確的視距信號以獲得被測點坐標,提高UWB定位精度。經過仿真結果對比,發現該算法在NLOS信號較多時,定位精度優于最小二乘算法、加權最小二乘算法和基于特征矢量的FINE算法。但該算法著重針對NLOS信號的辨識與過濾功能,沒有根本解決非視距環境下的全局定位問題。

3 結論

室內定位技術已經成為社會生產生活中的一項關鍵技術,提升定位精確度和定位方法普適性,成了無法避開的技術問題。本文從UWB的概念、基本原理和特征性能,到幾種主流的UWB定位算法和融合算法,以及各技術的優缺點都做了介紹與分析。結合所列舉的算法與應用實例,不難看出UWB定位技術作為定位領域的主流技術之一,既有其獨到的優勢,也存在著動態實時性差、成本高和非視距場景性能有待提高等短板。根據當前該項技術的發展情況,隨著硬件技術不斷更新,融合其他定位方法將成為提高UWB的定位精度和普適性的重點方向,且隨著設備終端算力的穩步提高,深度學習等技術將會在UWB定位上大行其道,反之,定位技術的不斷改進與突破,也必將使其他眾多領域深受影響。

引用

[1] 蔡型,張思全.短距離無線通信技術綜述[J].現代電子技術,2004(3):65-67+76.

[2] 王一強,孫罡,侯祥博.UWB超寬帶技術研究及應用[J].通信技術,2009,42(3):70-72+75.

[3] 張魯川,董磊.淺析UWB定位技術的應用[J].科技創新與應用,2015(19):285.

[4] Yawei L.UWB ranging error analysis based on TOA mode[J].Journal of Physics:Conference Series,2021,1939(1):012124(5pp).

[5] 何成文,袁運斌,潭冰峰.一種基于UWB TDOA定位模式的迭代最小二乘算法[J].大地測量與地球動力學,2021,41(8):806-809.

[6] 馬婧.基于UWB信號的單基站定位算法研究及AOA定位研究[D].青島:中國海洋大學,2013.

[7] 邱蘭馨,黃樟欽,梁笑軒.RFID標簽位置感知技術綜述[J].計算機應用研究,2017,34(12):3521-3526.

[8] 徐哲超,馮曄.基于TOA/AOA的UWB室內定位NLOS識別研究[A].中國衛星導航系統管理辦公室學術交流中心.第十一屆中國衛星導航年會論文集:S02導航與位置服務[C].中國衛星導航系統管理辦公室學術交流中心:中科北斗匯(北京)科技有限公司,2020.