室内无线定位技术UWB简介

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技术背景

随着无线通信技术的发展和数据处理能力的提高,基于位置的服务成为最有前途的互联网业务之一。无论移动在室内还是室外环境下,快速准确地获得移动终端的位置信息和提供位置服务的需求变得日益迫切。通信和定位两大系统正在相互融合、相互促进。利用无线通信和参数测量确定移动终端位置,而定位信息又可以用来支持位置业务和优化网络管理,提高位置服务质量和网络性能。所以,在各种不同的无线网络中快速、准确、稳定地获取移动位置信息的定位技术及其定位系统已经成为当前的研究热点。

无线定位技术领域可分为广域定位和短距离无线定位,广域定位可分为卫星定位和移动定位;短距离定位主要包括WLAN、RFID、UWB、蓝牙、超声波等。当前应用的主要无线定位技术与无线定位测量方法的关联状况如下图:

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无线定位技术与定位测量方法关联示意图

与室外环境相比,在室内环境中感测位置信息并且需要非常可观的精度是极具挑战性的,部分原因是各种物体反射和信号的分散导致。而UWB(Ultra WideBand)是室内定位领域的一项新兴技术,与其他定位技术相比,它具有更好的性能,更高精度,更适用于室内定位。

UWB定位技术概述

UWB超宽带技术与传统通信技术有极大的差异,它不需要使用传统通信体制中的载波,而是通过发送和接收具有纳秒或纳秒级以下的极窄脉冲来传输数据,从而具有GHz量级的带宽。超宽带室内定位可用于各个领域的室内精确定位和导航,包括人和大型物品,例如贵重物品仓储、矿井人员定位、机器人运动跟踪、汽车地库停车等。

超宽带系统与传统的窄带系统相比,具有穿透力强、功耗低、抗多径效果好、安全性高、系统复杂度低、能提供精确定位精度等优点。因此,超宽带技术可以应用于室内静止或者移动物体以及人的定位跟踪与导航,且能提供十分精确的定位精度。但是成本比较昂贵,网络部署复杂。

室内环境中的常用无线定位测量方法

无线定位测量方法是指分析接收到的无线电波信号的特征参数,然后根据特定算法计算被测对象的位置(二维/三维坐标:?经度,纬度,高度)。

常用的室内无线定位测量方法如下:

基于AOA(Angle of Arriva, 到达角度定位)的定位算法

基于TOA(Time of Arriva, 到达时间定位)的定位算法

基于TDOA(Time Difference of Arriva, 到达时间差定位)的定位算法

基于RSS(Received Signal Strength, 接收信号强度定位)的定位算法

混合定位

不同的算法,定位的精度也不同。为了提高定位的精度,也可以采用多种技术的组合。

基于AOA的定位算法

AOA定位是通过基站天线或天线阵列测出终端发射电波的入射角(入射角是光源与法线的夹角),从而构成一根从接收机到终端的径向连线,即方位线。利用两个或两个以上AP接入点提供的AOA测量值,按AOA定位算法确定多条方位线的交点,即,为待定终端的估计位置。

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基于TOA的定位算法

TOA技术是指由基站向移动站发出特定的测距命令或指令信号,并要求终端对该指令进行响应。基站会纪录下由发出测距指令到收到终端确认信号所花费的时间,该时间主要由射频信号在环路上的传播时延、终端的响应时延和处理时延、基站的处理时延组成。如果能够准确地得到终端和基站的响应和处理时延,就可以算出射频信号的环路传播时延。因为无线电波在空气中以光速传播,所以基站与终端之间的距离可以估算出来。当有三个基站参与测量时,就可以根据三角定位法来确定终端所在的区域。

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基于TDOA的定位算法

TDOA定位算法是一种利用时间差进行定位的方法,通过测量信号达到基站的时间,可以确定信号源的距离,利用信号源到多个无线电监测站的距离(以无线电基站为中心,距离为半径作园),就能确定信号的位置。通过比较信号到达多个基站的时间差,就能做出以检测站为焦点、距离差为长轴的双曲线的交点,该交点即为信号的位置。

TDOA是基于多站点的定位算法,因此要对信号进行定位必须有至少3个以上的监测站进行同时测量。而每个监测站的组成则相对比较简单,主要包括接收机、天线和时间同步模块。理论上现有的监测站只要具有时间同步模块就能升级为TDOA监测站,而不需要复杂的技术改造。

基于RSS的定位算法

在基于RSS的算法中,被跟踪目标测量来自多个发射器接收的信号强度,以便使用信号强度作为发射器和接收器之间距离的估算参数。这样,接收器将能够估算其相对于发射器节点的位置。在基于RSS的算法中,无线信号传输过程中的多径效应和通过障碍时产生的阴影效应是产生定位误差的主要原因。在开放空间里,若无障碍物的阻隔,可以得到较为精确的定位,而在很多环境下,因为存在各种各样的障碍物导致的多径效应,衰减,散射等等不确定因素,将大大影响其定位精度。另外,基于RSS的算法与其他算法相比也具有一些优势,在基于RSS的算法中,移动标签仅用作接收器,因此依赖于来自多个发射器的接收信号的强度来找到它们的位置。以这种方式,基于RSS的算法倾向于具有较少的通信流量,这有助于改善信道访问控制和定位准确性。此外,较少的通信流量有助于克服对使用中的标签数量的限制。移动标签只是接收器,数量没有限制。

基于RSS的算法可以分为两种主要类型:三边测量和指纹识别。三边测量算法使用RSS测量来估计到三个不同参考节点的距离,从而估计当前位置。另一方面,指纹识别需要收集场景RSS指纹的数据集,该数据集则用于将在线测量与数据集中最接近的指纹匹配用以估计位置。

混合定位

目前,混合定位已成为新的无线定位主流。混合定位的核心思想依赖于可靠的短程测量的使用,以提高无线系统的位置估计的准确性。用已经实现了基本独立的无线定位测量方法(RSS、TOA、TDOA、AOA等)的不同组合来增强位置估算的准确性。

UWB所采用的定位测量方法

对于UWB定位而言,AOA不如其他算法实用。此外,AOA需要传感器之间的大量合作,并且会受到误差累积的影响。虽然AOA具有可接受的准确度,但对于具有强散射的UWB信号而言其功能较弱。

另一方面,RSS算法相对于其他算法没有有效地利用UWB的高带宽。RSS更适合使用窄带信号的系统。而TOA算法在基于UWB的系统等宽带系统中表现更好。使用RSS算法,在提高可实现的准确度的意义上,对大带宽没有积极影响。与提供高精度的时间方法相比,这使得RSS方法的使用效率降低。

关于在二维空间中的定位,TDOA算法需要至少三个适当定位的基站,而AOA算法仅需要两个基站用于位置估计。就准确性而言,当目标物体远离基站时,角度测量中的微小误差将对准确性产生负面影响。TDOA和AOA定位算法可以组合在一个算法中,它们可相互补充,这种算法具有实现高定位精度的优点。

由于UWB信号的高时间分辨率,TOA和TDOA相对于其他算法具有更高的准确度。对目前UWB定位来说最有效的解决方案是采用TOA与TDOA的混合定位算法,因为结合了两种算法的优点。

总结

室内定位技术众多,各种技术都有自己的局限性,彼此间又在一定程度上存在互相竞争。高精度室内定位技术均需要比较昂贵的额外辅助设备或前期大量的人工处理,这些都大大制约了技术的推广普及。低成本的定位技术则在定位精度上需要提高。在提供高精度定位的基础上降低成本也是室内定位的一个方向。未来的趋势一定是多种技术融合使用,实现优势互补,以面对复杂环境。其中成本越低、兼容性越好、精度越高的技术越容易普及。

下图是UWB与其他常用室内定位技术之间的比较。

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常用室内定位技术之间比较

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