提高枪支离位报警系统中UWB测距精度的方法与流程

本发明涉及一种提高uwb(ultrawideband，超宽带)测距精度的方法，特别涉及一种提高枪支离位报警系统中uwb测距精度的方法。

背景技术：

近年来，各国已发生数起抢夺、盗窃军警执勤枪支弹药，给人民的人身安全和社会安定带来危害。枪支的在位管理、离位报警、已经成为各国政府需要解决的问题。准确显示执勤枪支距离岗亭的当前位置，当枪支发生离位时迅速精准的报警，实时获悉枪支动态信息与异常情况并迅速响应成为测距技术的一项重要应用领域。

目前，常用的测距技术rfid，有相关的专利应用于枪支离位检测，但是rfid基于射频信号场强计算距离，对于不同的应用环境测距结果不一致，容易造成枪支离位的误报警。

uwb超带宽技术具有精度高(唯一能满足亚米级的无线测距定位方案)、容量大、功耗低等特点，在精确定位的应用需求上具有强大优势。然而，在人体、物体遮挡等非视距环境下，无线信号通过多种途径被接收，而多径效应会带来时延不同步、信号衰减、极化改变、链路不稳定等一系列问题，从而在一定程度上降低精度、产生测距误差，因此需要成熟稳定的算法和系统级方案来保证测距精度。

而且，实际应用中所需的测距频率较低，且测距数据无规律，每次测距的数据变动及干扰具有随机性，因而常用的fir滤波器、iir滤波器、卡尔曼滤波器等单一数字滤波器难以设计参数、无法适应不同测距环境，过于复杂的数据计算也会增大单片机的运算负荷，延缓数据处理速率，降低系统实时性，所以需要采用计算复杂度低、适应性强的滤波算法及实时性高的数据处理流程来保障系统性能与提高测距精度。

技术实现要素：

为解决以上难题，本发明提供了一种提高uwb测距精度的方法，应用于枪支离位报警系统。

根据本发明的一个实施例，提供了一种提高枪支离位报警系统中uwb测距精度的方法，包括：由安装于枪支内的信标的uwb模块在第一时刻向岗亭基站发出测距请求脉冲信号，所述岗亭基站uwb模块在第二时刻接收到所述请求脉冲信号，并在第三时刻向所述信标发出响应信号，所述信标的uwb模块在第四时刻接收到所述响应信号，并在第五时刻发出结束信号，所述岗亭基站uwb模块在第六时刻接收到所述结束信号；基于所述第一时刻、第二时刻、第三时刻、第四时刻、第五时刻和第六时刻计算出脉冲信号在所述信标和所述岗亭基站两者之间的双向飞行时间，从而确定uwb测距信息，其中，所述uwb测距信息是所述信标到所述岗亭基站的距离；以及基于多组不同的参数配置，自适应选择相应的参数配置对所述uwb测距信息数据进行滤波处理。

优选地，所述确定uwb测距信息进一步包括：根据脉冲信号在所述信标和所述岗亭基站两者之间的单向飞行时间与电磁波传播速度的乘积，计算得出所述uwb测距信息，其中，所述单向飞行时间是基于以下公式计算得到的：

ttof＝(2trr-tsp-2tsr+trp+trf-tsf)/4

其中，ttof是所述单向飞行时间，tsp是所述第一时刻，trp是所述第二时刻，tsr是所述第三时刻，trr是所述第四时刻，tsf是所述第五时刻，并且trf是所述第六时刻。

优选地，所述多组不同的参数配置包括：慢速权值、快速权值和跳变权值。

优选地，所述自适应选择相应的参数配置对所述uwb测距信息数据进行滤波处理进一步包括：建立一个队列；针对静止或慢速移动的情形、快速移动的情形和有遮挡环境的情形，分别建立所述慢速权值、所述快速权值和所述跳变权值；接收一个新的测量数据，压入所述队列；计算所述新的测量数据与上一次显示值的差值；以及根据所述差值来选择对应的权值以进行滤波运算。

优选地，所述根据所述差值来选择对应的权值以进行滤波运算进一步包括：如果所述差值大于误差，则抛弃所述新的测量数据，保持上一次显示值；如果所述差值大于最大值，则判断所述新的测量数据为跳变的可能性大，使用所述跳变权值作为权重分配；如果所述差值大于快速移动阈值，则判断所述新的测量数据为跑步状态的可能性大，使用所述快速权值作为权重分配；如果所述差值大于慢速移动阈值，则判断所述新的测量数据为走动状态的可能性大，使用所述慢速权值作为权重分配；以及如果所述差值小于所述慢速移动阈值，则不对所述新的测量数据进行处理，使用原始测量数据。

优选地，在所述根据所述差值来选择对应的权值以进行滤波运算的步骤之前，进一步包括：基于所述信标内的加速度传感器所获得的信标运动状态，评估所述新的测量数据为异常数据的可能性，其中信标运动速度被计算，以根据原始数据与上一次测量值的差值判断数据正确或异常的可能性。

优选地，所述信标内的加速度传感器根据所感测到的信标的不同运动状态，自适应调整所述信标的uwb模块的测距频率。

优选地，所述滤波处理包括限幅滤波、递推平均滤波、加权平均滤波。

优选地，所述uwb测距信息数据被存储在一个fifo队列中，每次接收到的新测距数据被压入所述fifo队列尾部，队头的数据被移除，对所述fifo队列内的数据处理得出当前测距信息。

所述方法运行在信标及基站的嵌入式硬件平台上，使用uwb技术完成基础测距与数据传输，使用数字滤波技术进行测距数据的优化处理，在有物体遮挡的非视距情况下抑制数据跳变、平滑稳定数据，从而在严重信号衰减及多径效应的场景下提高测距精度。因此，根据本发明实施例的方法能够在非视距、物体遮挡、有干扰的情况下，抑制测距数据的跳变，降低测距误差，提高测距稳定性，在实际应用的测距监控系统中，提高系统精度与报警准确度。

根据本公开和附图的下面的详细描述，对本领域的普通技术人员来说其它的目的、特征、以及优点将是显而易见的。

附图说明

附图图示了本发明的方法核心逻辑、仿真效果图和实测效果图，并与说明书一起用于解释本发明的原理。在附图中：

图1示出了根据本发明实施例的基于uwb技术的枪支离位报警系统100的系统架构图；

图2示出了根据本发明实施例的信标内部电路示意图200；

图3示出了根据本发明实施例的提高枪支离位报警系统中uwb测距精度的方法的流程图300。

图4示出了根据本发明实施例的基于uwb的测距原理图；

图5示出了根据本发明实施例的自适应滤波方法的流程图；

图6示出了根据本发明实施例的数据处理流程图；

图7示出了根据本发明实施例的matlab数据仿真处理效果图；以及

图8示出了根据本发明实施例的数据实测处理效果图。

具体实施方式

根据本发明的实施例公开了一种提高枪支离位报警系统中uwb测距精度的方法。在以下描述中，为了说明目的，阐述了多个具体细节以提供对本发明的实施例的全面理解。然而，对于本领域人员显而易见的是，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实现。

图1示出了根据本发明实施例的基于uwb技术的枪支离位报警系统的系统架构图100。如图1所示，根据本发明的枪支离位报警系统包括安装在岗亭101的基站103和安装在枪支107内的信标105。尽管图中示意性地示出了一个岗亭基站和一个信标，并且为了简洁性省略了后台业务处理部分，但是本领域技术人员理解，只是为了方便说明列出的特定数目的岗亭基站和信标，它们并不受限于所列出的数量，根据情形可以具有更多或更少的岗亭基站和信标，并且具有统一接入的后台指挥控制平台。

所述岗亭基站103可以安置在例如执勤哨位岗亭处，能通过uwb测距技术，确定信标到岗亭基站的距离。图1示出了安装了信标105的枪支107处于空旷区域、视距范围内的场景图。此外，信标枪支所处于的场景还可以进一步包括人体遮挡场景、墙体遮挡场景、区域内有金属建筑物场景、区域内有大量人流场景以及各种复合场景。

进一步地，所述岗亭基站103还包括声光报警装置，用于对非法离位状态进行报警。软件系统提高测距精度、确保数据准确是系统正确报警、灵敏报警、无误报、无漏报的重要保证。

所述信标105安装于枪支107内，具备uwb测距功能，与安装在岗亭101的基站103通讯，测距数据最终由基站模块计算得出，基站103中的arm微处理器运行数据处理程序，进行数据的选择判断、滤波处理、平滑优化，输出最终测距结果。

图2示出了根据本发明实施例的信标内部电路示意图200。如图2所示，安装在枪支107内的信标105包括电源管理器201、电源202、uwb模块203、加速度传感器204、保护微动开关205、低功耗arm处理器206、和uwb天线207。如图2所示，电源管理器201、uwb模块203、加速度传感器204、保护微动开关205都经由控制总线与低功耗arm处理器206相连接，以使低功耗arm处理器206能够实现对信标的各个模块的通信控制。

所述电源202用来对信标及其组件进行供电。电源管理器201与电源202相连接，并且经由控制总线与低功耗arm处理器206连接，用来管理对信标的各模块的供电，并且可以进一步包括例如电池保护电路、电池电量读取电路。在本发明的一个实施例中，电源202是电池，优选是锂电池。本领域技术人员可以理解，电源202可以是其他形式的供电源，只要能够向枪支内的信标供电即可。

uwb模块203能够与安装在岗亭基站中的uwb模块无线通信并完成测距功能。所述信标uwb模块203在第一时刻tsp向所述岗亭基站发出测距请求脉冲信号，所述岗亭基站uwb模块在第二时刻trp接收到所述请求脉冲信号，在第三时刻tsr发出响应信号，所述信标uwb模块203在第四时刻trr接收到所述响应信号，并在第五时刻tsf发出结束信号，所述岗亭基站uwb模块在第六时刻trf接收到所述结束信号，由此基于这六个时刻来计算出脉冲信号在两者之间的飞行时间，从而确定uwb测距。

加速度传感器204检测枪支信标的动/静状态，探测信标的运动状况。加速度传感器204基于所检测到的加速度来自适应地控制信标发送脉冲信号的频率。例如，当加速度传感器204检测到第一加速度或处于第一预定范围之内的加速度时，以第一频率发送脉冲信号，当加速度传感器204检测到不同于第一加速度的第二加速度或处于与第一预定范围不同的第二预定范围之内的加速度时，以不同于第一频率的第二频率发送脉冲信号。

保护微动开关205检测枪支信标的安装状态，低功耗arm处理器206实时监测保护微动开关205的状态。当枪支信标正常安装在枪支内部，保护微动开关205处于闭合状态。当枪支信标被移除出枪支，保护微动开关205处于打开状态。低功耗arm处理器206能够通过监测保护微动开关205的状态，判断枪支信标是否被移除出枪支，从而在判断枪支信标被移除出枪支的情况下产生拆卸报警信息。

所述低功耗arm处理器206可以用来实现对所述信标的低功耗控制。根据本发明的实施例，当枪支处于完全静止状态时，信标处于深度睡眠状态，各个模块均处于低功耗模式，包括低功耗arm处理器206；当枪支发生较大位移时(预先设置加速度门限值)，加速度传感器通过中断唤醒低功耗arm处理器206；对于枪支处于相对静止状态下(在位执勤)，低功耗arm处理器206可降低测距工作频率，以降低功耗。

所述低功耗arm处理器206可以完成距离数据计算，根据uwb模块的时间戳，计算一次通讯的平均飞行时间，乘上电磁波的传输速度，得到当前距离值，再通过限幅滤波、递推平均滤波、加权平均滤波等滤波运算对数据进行优化处理，最后通过串口转网口模块发送到后台显示。

所述uwb天线207与所述uwb模块203相连，用于在无线通讯过程中接收和发射超宽带非正弦波无线窄脉冲，完成数据传输。

图3示出了根据本发明实施例的提高枪支离位报警系统中uwb测距精度的方法300的流程图。如图3所示，在步骤301，由安装于枪支内的信标的uwb模块在第一时刻向岗亭基站发出测距请求脉冲信号，所述岗亭基站uwb模块在第二时刻接收到所述请求脉冲信号，并在第三时刻向所述信标发出响应信号，所述信标的uwb模块在第四时刻接收到所述响应信号，并在第五时刻发出结束信号，所述岗亭基站uwb模块在第六时刻接收到所述结束信号。

在步骤303，基于所述第一时刻、第二时刻、第三时刻、第四时刻、第五时刻和第六时刻计算出脉冲信号在所述信标和所述岗亭基站两者之间的双向飞行时间，从而确定uwb测距信息，其中，所述uwb测距信息是所述信标到所述岗亭基站的距离。然后，在步骤305，基于多组不同的参数配置，自适应选择相应的参数配置对所述uwb测距信息数据进行滤波处理。

图4示出了根据本发明实施例的基于uwb的双向飞行时间测距原理图。具体地，如图4所示，信标中的uwb测距模块在其时间戳上的tsp时刻发送请求性质的脉冲信号，被安装在岗亭基站中的uwb测距模块在自己的时间戳trp时刻接收到，响应于该脉冲信号，基站uwb模块在tsr时刻发射一个响应性质的信号，被信标中的uwb测距模块在自己的时间戳trr时刻接收，并在tsf时刻发射一个测距结束的信号，基站uwb模块在trf时刻接收到该测距结束信号。通过接收与发送的时间差可以计算出脉冲信号在两个模块之间的飞行时间，从而确定距离信息。该测距方法主要利用信号在两个异步uwb测距模块之间的双向飞行时间来测量节点间的距离，数据包在空中单向飞行的时间ttof可以通过总时间差取平均求得，计算为：

ttof＝((trr-tsp)-(tsr-trp)+(trf-tsr)-(tsf-trr))/4

也即：

ttof＝(2trr-tsp-2tsr+trp+trf-tsf)/4

然后根据ttof与电磁波传播速度的乘积便可计算出两点间的距离d＝c*ttof。

在该测距方法中，在两个异步uwb测距模块之间的双向飞行时间由信标端和基站端各自的时间戳求差值获得，信标的uwb测距模块和岗亭基站的uwb测距模块无需实现时钟同步，在实际应用中增大了测距精度并且降低了系统复杂度。

图5示出了根据本发明实施例的自适应滤波方法的流程图。如图5所示，在步骤501，建立一个队列，用来存储待处理的数据，例如，该队列是长度为n的队列。接着，在步骤503，针对不同的情形建立多组不同的权值。例如，在一个实施例中，针对静止或慢速移动的情形(例如，走动状态)、快速移动的情形(例如，跑步状态)和有遮挡环境的情形(例如，数据跳变)，分别建立了三组不同的权值：慢速权值coeff_slow、快速权值coeff_fast、和跳变权值coeff_jump，以便根据这几种情形下数据差值的不同而选择不同的权重分配。本领域技术人员理解，所述情形并不仅限于以上所列的三种情形，根据实际情况可以添加其他情形。

在步骤505，接收一个新的测量数据，压入在步骤501所建立的队列。在步骤507，计算新数据与上一次显示值的差值diff，以判断新的测量数据异常的可能性，从而选择对应的权值以进行滤波运算。具体地，在步骤509，判断差值diff是否大于系统预设的误差值error，例如，在一个实施例中，一次数据上传时间内信标最大移动距离不会超过20米，因此误差值error可以取数值20。如果diff数值大于error，此时数据有极大可能为错误数据，则在步骤511抛弃此新的测量数据，保持上一次显示值。如果步骤509判断结果为否，则进入步骤513，判断差值diff是否大于最大阈值max，最大阈值max对应一次数据上传时间内信标可能移动的最大距离，一般可以取值为例如9～12)。如果步骤509判断结果为是，则在步骤515判断所述新的测量数据为跳变的可能性大，使用跳变权值coeff_jump作为权重分配。如果步骤513判断结果为否，则进入步骤517，判断差值diff是否大于快速移动阈值run，例如，在一个实施例中该快速移动阈值run一般可以取值为,3～6。如果步骤513判断结果为是，则在步骤519判断所述新的测量数据为快速移动状态(例如，跑步状态)的可能性大，使用快速权值coeff_fast作为权重分配。如果步骤517判断结果为否，则进入步骤521，判断差值diff是否大于慢速移动阈值walk，例如，该慢速移动阈值walk一般可以取值为1～2。如果步骤517判断结果为是，则在步骤523判断所述新的测量数据为慢速移动状态(例如，走动状态)的可能性大，使用慢速权值coeff_slow作为权重分配。如果在步骤521判断为否，则进入步骤525，其中不对所述新的测量数据进行处理，使用原始测量数据。

最后，在步骤527，进行滤波运算，并将处理后数据发送至后台显示，然后返回步骤505，进行下一次数据运算，直至处理完所述队列内的数据为止。具体地，本领域技术人员理解，步骤527中的滤波运算例如可以包括但不限于限幅滤波、递推平均滤波、加权平均滤波等。在本发明的一个实施例中，限幅滤波设定了系统允许的最大数据值，超过最大值的数据会被滤除，减少因环境干扰导致系统运行异常出现的错误数据；递推平均滤波与加权平均滤波利用数据的前后关联性，使用一段时间内的测试数据来平均当前数据，平滑数据曲线，抑制由于信号反射、折射等多径干扰导致的测距数据异常抖动或同频干扰引起的数据跳变。

本领域技术人员理解，上文中根据多种情形下数据差值的不同而选择不同的权重分配并一定按照图5中所示的顺序，所述顺序是可以调整的，并不影响滤波的实现。而且，限幅滤波、递推平均滤波、加权平均滤波的顺序也是可以互换的。

图5所示的自适应滤波方法结合多种滤波器设计，并设置了多组不同的计算参数，软件运行过程中，该自适应滤波方法自动判断数据是异常跳变、受干扰波动、静止或慢速运动、快速运动等可能性的大小，自适应选择不同的参数对数据进行滤波处理，以达到最大的算法适应性、滤波平滑性和数据准确性。

本发明中的方法进一步可与信标内置的加速度传感器数据配合，根据加速度传感器上报的信标运动状态，进一步估算测距原始数据的正确性、数据异常的可能性，数据为异常的可能性越高，滤波器所使用的参数越大，以抑制异常数据。例如，在一个实施例中，arm微处理器读取加速度传感器状态，若加速度计为静止，则原始数据应与上一次测量值基本相等，二者的差值越大则数据异常的可能性越高，若加速度计为运动，则进一步读取一段时间内加速度的值，计算信标运动速度，根据原始数据与上一次测量值的差值判断数据正确或异常的可能性，从而更加准确地选取滤波参数，提高系统智能型与结果精确度，并且根据所感测到的信标的不同的运动状态，自适应调整信标的uwb模块的测距频率，大大提高了数据的实时性和枪支离位报警的响应速度，降低了系统的总体功耗。

图6示出了根据本发明实施例的数据处理流程图。如图6所示，所述uwb测距信息数据被存储在一个fifo队列中，对数据处理流程采用一维滑动窗口法(流水线法)，每次接收到的新测距数据a1、a2、a3、……、an压入该fifo队列尾部，队头的数据a1被移除，对该fifo队列内的n个数据处理得出当前测距信息，数据边上传边处理，无需等待数据积累，完成初始化后数据输出基本无延迟，运算效率高，系统实时性好。

图7示出了根据本发明实施例的matlab数据仿真处理效果图。如图7所示，上面的波形图是原始波形，原始数据为在四周有金属建筑并且人流密集的环境下信标被人体遮挡时实际测试采集数据，由于金属体对信号的吸收、人体对信号的遮挡以及环境干扰物对信号的反射导致的多径效应，原始测距数据跳变多、波动严重，数据光滑性差。如图7所示，下面的波形图是原始数据经matlab滤波算法处理后的波形，可以看出，跳变数据被大幅抑制，数据波动明显减少，数据光滑度显著提高，并且数据曲线走向、单点数值较原始数据基本无失真，滤波处理效果好，测距稳定性与准确性极大提升。

图8示出了根据本发明实施例的数据实测处理效果图。如图8所示，上面的波形图是原始波形，原始数据为在四周有金属建筑并且人流密集的环境下信标被人体遮挡时实际测试采集数据，由于金属体对信号的吸收、人体对信号的遮挡以及环境干扰物对信号的反射导致的多径效应，原始测距数据跳变多、波动严重，数据光滑性差。如图8所示，下面的波形图是测距过程原始数据在基站端实时进行数据滤波处理后的波形，可以看出，最终输出数据曲线光滑、无严重跳变，实测过程观察数据输出无延时、测距数据准确且误差很小，在快速运动时数据无卡顿无抖动，越界报警及时准确，该方法在提高系统测距精度的同时，保证了系统的实时性与可扩展性，具有很好的应用前景。

综上所述，根据本发明的实施例方案，针对各种实际应用场景，采集大量测试数据，通过理论计算、仿真验证和实测比较选择出最优的算法参数，使系统在无遮挡环境下测距数据保持原值，有遮挡环境下数据跳变被压制，静止或慢速移动时数据稳定偏差小，快速移动时数据实时性好且数据抖动小。

上述实施例仅是本发明的优选实施例，并不用于限制本发明。对本领域技术人员显而易见的是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，可以对本发明的实施例进行各种修改和改变。因此，本发明意在涵盖落入如权利要求所限定的本发明的范围之内的所有的修改或变型。