一种超宽带室内定位方法与流程

本发明涉及超宽带(UWB：Ultra-wide band)通信领域，特别涉及基于超宽带的室内无线定位方法。

背景技术：

超宽带技术是一种的无线通信技术，具有纳秒级别的时间分辨能力、高速传输速率、对信道衰落不敏感、有良好的抗多径干扰能力等优点，特别适合于室内定位系统的应用。

现有的超宽带定位方法主要有：基于接收信号强度(RSS：Received Signal Strength)、基于到达角(AOA：Angle of Arrival)、基于到达时间(TOA：Time of Arrival)、基于到达时间差(TDOA：Time Difference of Arrival)、以及基于它们的组合形式。RSS是用于估计节点间传输距离的一种有用的参量。该参量可以使用较低复杂度的电路在数据通信中测量获得，因此RSS被广泛应用于室内定位，但是对RSS和传输距离之间的关系建立精确的数学模型非常困难，因此基于RSS的定位系统具有有限的定位精度。AOA不适合用户超宽带定位系统，因为信号路径数量可能非常大，导致精确的角度估计变得非常难。TOA和TDOA是超宽带系统中最常用的设计方案，因为这种基于时间测距的方式最能体现超宽带信号超高时间分辨率的特点。TOA可以进一步分为单向测距法(OWR：One-Way TOA Ranging)和双向测距法(TWR：Two-Way TOA Ranging)。OWR和TDOA都要求高精度的时钟同步，这在实际工程中实现起来比较困难。TWR也叫做基于双程时间(RTT：Round Trip Time)，是个很好的超宽带室内定位系统方案，因为该方式可以避免时钟同步问题。然而，基于RTT设计的超宽带室内定位系统有两个缺陷：一是系统中的设备的时间分辨率没有补偿，时间同步问题不能完全解决；二是系统中的基站和定位设备采用双向交流的，限制了用户的数量。

技术实现要素：

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种有效解决设备时间同步问题且不限制用户数量的超宽带室内定位方法。

本发明的实现包括以下步骤：

步骤一：在室内建立空间直角坐标系，将基站布置在室内空间，测量并记录各个基站的坐标，选定其中一个基站为主基站，测量并记录主基站到其它基站的距离；

步骤二：基站按照信号交流机制发射室内定位信号，室内定位设备接收室内定位信号，利用卡尔曼滤波进行时钟偏差补偿；

所述的信号交流机制具体描述为：以其中一个基站为主基站，用于协调系统信号交流机制，向其它所有基站以及用户所持的室内定位设备发送测距信号并提供其时间信息。其他基站为副站，在主基站的控制下，分别向定位设备和主基站发送测距信号并提供其时间信息。定位设备通过接收各个基站的测距信号，以及各个基站和自身的时间信息完成定位。

系统信号交流机制以组为单位进行信号交流：主基站发送一个测距信号，其他任意一个副站和定位设备分别接收来自主基站信号；接着，该副站经过延迟发送另一个测距信号，然后主基站和定位设备分别接收来自该副站的信号，至此完成一组信号交流。其它组的信号交流类似。全部信号交流时序组成系统信号交流机制的一个周期。

所涉及时钟偏差补偿方法包含如下过程：

1)从信号交流机制中分离出一组信号交流过程，利用接收信号和发射信号模型建立时间的数学模型；

2)结合基站和定位设备的位置信息，建立时间和距离的数学模型；

3)计算时钟偏差补偿系数观测值，即定位设备和基站的时间分辨率比值；

4)建立时钟偏差补偿的状态方程和观测方程，进行卡尔曼滤波解算，得到时钟偏差补偿系数的估计值；

5)通过判断时钟偏差补偿系数观测值相对于时钟偏差补偿系数估计值的差值是否超过门限值，去除观测数据中的野值，得到时钟偏差补偿后的结果。

步骤三：利用泰勒迭代法估计定位设备空间坐标；

步骤四：重复步骤二～步骤三，得到室内定位结果。

本发明相比于现有超宽带室内定位方法具有以下优点：

1.本发明设计的信号交流机制，使得定位设备只接收来自基站的信号，而不需要向基站发送信号，定位设备配置方式更加灵活，支持无限用户同时三维定位。

2.利用信号交流机制使得基站、定位设备的时钟起点进行了同步；利用卡尔曼滤波算法对不同时钟分辨率的基站、定位设备实现时钟偏差补偿。通过时钟起点和时钟分辨率两方面同时进行软件算法层面的同步，不需要额外的同步硬件网络，时钟同步精度高，进而获取更高的定位精度。

3.在时钟偏差补偿方法中通过引入门限值去除观测数据中的野值，有效抑制了在由视距场景切换至非视距场景、由非视距场景切换至视距场景过程中室内定位误差的跳变，提升了室内定位的精度。

附图说明

图1为本发明方法的流程图。

图2为基站安装布局图。

图3为系统发射信号过程示意图。

图4为系统接收信号过程示意图。

图5为系统信号交流机制示意图。

图6为时钟偏差补偿算法信号交流示意图。

图7为定位设备在实际中的位置关系示意图。

图8Aa为第1组试验时钟偏差补偿滤波前仿真图。

图8Ab为第1组试验时钟偏差补偿滤波后仿真图。

图8Ba为第2组试验时钟偏差补偿滤波前仿真图。

图8Bb为第2组试验时钟偏差补偿滤波后仿真图。

图8Ca为第3组试验时钟偏差补偿滤波前仿真图。

图8Cb为第3组试验时钟偏差补偿滤波后仿真图。

图8Da为第4组试验时钟偏差补偿滤波前仿真图。

图8Db为第4组试验时钟偏差补偿滤波后仿真图。

图9a为第1个采样点的时间数据示意图。

图9b为第2个采样点的时间数据示意图。

图9c为第3个采样点的时间数据示意图。

图10为时间数据和距离数据散点图。

图11为距离和真实距离的差值计算示意图。

图12为测试点平面图。

图13a为室内静态定位X轴坐标值曲线。

图13b为室内静态定位Y轴坐标值曲线。

图13c为室内静态定位Z轴坐标值曲线。

图14a为室内静态定位X轴定位误差曲线。

图14b为室内静态定位Y轴定位误差曲线。

图14c为室内静态定位Z轴定位误差曲线。

图15为室内动态实验在XY平面的轨迹图。

图16a为室内动态定位X轴坐标值曲线。

图16b为室内动态定位Y轴坐标值曲线。

图16c为室内动态定位Z轴坐标值曲线。

具体实施方式

本发明方法的流程图，如图1所示。下面通过以下2个具体实施例，结合说明书附图对本发明方法做进一步描述。

具体实施例一.视距环境下的静态实验

本发明优选的超宽带室内定位硬件芯片为DWM1000，该装置具有接收和发送超宽带信号的功能，可以在信号交流过程中实现数据无线传输，并可以提供接收时间戳和发送时间戳，时间分辨率为1/(128×499.2×10⁶)秒。

基站数量优选为4个及以上。

本发明方法的具体实施步骤如下：

步骤一：首先在室内建立空间直角坐标系。布置4个基站在室内固定位置，使得4个基站非共面。选定靠近室内中心位置的基站为主基站，记为基站1，其余基站分别记为基站2～基站4，测量并记录各个基站的坐标，测量并记录基站1到其它基站的距离，具体的布局如图2所示。

步骤二：将定位设备固定在一个测试点，以构建静态实验条件，测量并记录定位设备到每个基站的距离；让基站和定位设备工作一个小时，从而使系统充分稳定。

步骤三：基站按照信号交流机制发射室内定位信号，室内定位设备接收室内定位信号，利用卡尔曼滤波结合室内定位模型进行时钟偏差补偿。

理想的时钟同步是指基站和定位设备使用同一个时钟信号作为时钟源，但这种方式很难实现，在实际应用中，系统中的每个设备都有自己的一套时钟系统，彼此相互独立。为了建立统一的时钟系统，本发明将现实中均匀流逝的真实时间作为系统时间，而每个设备的时钟都是对现实中每个时刻的反映，将其定义为设备时间，因此设备时间和真实时间具有一一对应的关系，设4个基站和定位设备的时钟起点时刻分别为t₀₁、t₀₂、t₀₃、t₀₄、t₀₅，时钟频率分别为λ₁(t)、λ₂(t)、λ₃(t)、λ₄(t)、λ₅(t)。因此对于系统中的任一设备i(i＝1,2,...,5)，该设备时间t_device和与之对应的真实时间t′_real满足如下关系：

系统发射信号过程如图3所示，假设设备i在该设备时间t_send发送一个测距信号，并且该设备对t_send的测量值为经过固定系统时间偏移Δt_i1后，信号在真实时间t′_send离开天线，发射信号过程满足如下关系：

在式(3)中，是设备i测量发送时间戳的测量误差，为零均值高斯白噪声。

系统接收信号过程如图4所示，假设一个测距信号在真实时间t′_receive到达设备i的天线，经过固定系统时间偏移Δt_i2后，在该设备时间t_receive接收该信号，并且该设备对t_receive的测量值为接收信号过程满足如下关系：

在式(5)中，φ_i为设备i测量发送时间戳的测量误差，为零均值高斯白噪声。

信号交流机制如图5所示，系统中包含4个基站。基站1为主站，其作用是协调系统信号交流机制，同时向其它所有基站以及定位设备发送测距信号并提供其时间信息。基站2～基站4为副站，在基站1的控制下，分别向定位设备和基站1发送测距信号并提供其时间信息。定位设备为实际中需要被定位的用户，通过接收基站1～基站4的测距信号并利用基站1～基站4和自身的时间信息完成定位。系统信号交流机制以组为单位进行信号交流。基站1发送一个测距信号，基站2和定位设备分别接收来自基站1的信号后，基站2经过一定延迟发送另一个测距信号，然后基站1和定位设备分别接收来自基站2的信号，至此完成一组信号交流，如图6所示。其它两组信号交流类似。三组信号交流时序组成系统信号交流机制的一个周期。从系统信号交流机制中可以看出，定位设备只是被动接收来自基站的测距信号，不与基站进行双向信息交流，当定位设备接收所有基站在一个周期内的测距信号后，便可利用基站以及自己的时间信息完成定位，因此系统打破了系统用户容量的限制，理论上可以同时定位无限数量的用户。此外，用户数量的改变不影响系统基站间的信号交流时序，从而系统具有高度的灵活性和实用性。

根据式(2)、式(4)，信号交流机制的一个周期的第一组信号交流时序可以建立如下数学关系：

在式(6)(7)(8)(9)中，t₁₁表示基站1的发送时间戳，并且测距信号在真实时间t′₁₁离开天线；t₁₂表示基站1的接收时间戳，并且测距信号在真实时间t′₁₂到达天线；t₅₁和t₅₂表示定位设备的接收时间戳，并且测距信号分别在真实时间t′₅₁和t′₅₂到达天线；Δt₁₁和Δt₁₂分别表示基站1发射信号和接收信号过程的固定时间延迟；Δt₅₂表示定位设备接收信号过程中的固定时间延迟。

在实际中，信号交流时序的一个周期持续时间相当短，通常在毫秒级，而室内用户的移动速度通常比较慢，所以在一个周期内可以认为用户是静止不动的。在非视距环境下，信号在节点之间传播的时间相对于视距环境下会偏大。由于基站1～基站4被安装在固定位置，因此环境对基站间的信号交流的影响是固定的，而定位设备的位置是移动的，因此环境对基站和定位设备间的信号交流的影响随着定位设备位置的改变而改变。因此，信号传播时间和实际节点间距离满足如下关系：

d₁₅＝c(t′₅₁-t′₁₁-Δt′₁₅(P)) (10)

d₁₂＝c(t₁₂′-t₂₂′-Δt′₂₁) (11)

d₂₅＝c(t′₅₂-t′₂₂-Δt′₂₅(P)) (12)

在式(10)(11)(12)中，P表示定位设备的位置；Δt′₂₁表示环境对信号由基站2传播到基站1所引起的传播时间误差；Δt′₁₅(P)和Δt′₂₅(P)分别表示环境对信号由基站1传播到定位设备和基站2传播到定位设备所引起的传播时间误差；d₁₂、d₁₅、d₂₅分别表示基站1到基站2的距离、基站1到定位设备的距离、基站2到定位设备的距离；c表示光速。

由式(10)(11)(12)可得：

c(t′₁₂-t′₁₁)-c(t′₅₂-t′₅₁)＝d₁-Δd₁ (13)

其中：

d₁＝d₁₂+d₁₅-d₂₅ (14)

Δd₁＝c(Δt′₂₅(P)-Δt′₁₅(P)-Δt′₂₁) (15)

式中，d₁和Δd₁分别表示实际节点间的距离和环境造成的距离误差。由式(6)(7)(8)(9)和中值定理可得：

式中，ξ₅和ξ₁分别表示区间(t′₅₁+Δt₅₂,t′₅₂+Δt₅₂)和(t′₁₁-Δt₁₁,t′₁₂+Δt₁₂)中的某个常量。由式(13)(16)(17)可得：

c[k₁(t₁₂-t₁₁)-k₅(t₅₂-t₅₁)]-Δd＝d₁-Δd₁ (18)

其中：

Δd＝c(Δt₁₂+Δt₁₁) (21)

式中，k₁和k₅分别表示基站1和定位设备的时间分辨率；Δd表示由基站1在发射信号过程和接收信号过程中的固定时间偏移引起的距离常量。一个周期内的其它两组推到过程类似，本发明便不进行赘述。由于设备的时间分辨率在短时间内不变或变化极小，故在一个周期内认为设备的时间分辨率为常数。通过推导其它两组方程可得系统定位模型为：

时钟偏差补偿方法主要包含了如下5个步骤：

1)从信号交流机制中分离出一组信号交流过程，利用接收信号和发射信号模型建立时间的数学模型；

2)结合基站和定位设备的位置信息，建立时间和距离的数学模型；

3)计算时钟偏差补偿系数观测值，即定位设备和基站的时间分辨率比值；

4)建立时钟偏差补偿的状态方程和观测方程，进行卡尔曼滤波解算，得到时钟偏差补偿系数的估计值；

5)通过判断时钟偏差补偿系数观测值相对于时钟偏差补偿系数估计值的差值是否超过门限值，去除观测数据中的野值，得到时钟偏差补偿后的结果。

图5中给出的信号交流机制满足如下关系：

定位设备在t′_5,n时刻所在位置为P_n，定位设备在t′_5,n+1时刻所在位置为P_n+1，两个位置的距离为定位设备在两个时刻间的平均速度为v_n，实际中的位置关系，如图7所示。得：

根据式(23)(24)(25)(26)(27)(28)(29)可得：

在(30)中，

在式(31)中，和分别表示定位设备和基站1当前时刻的时间分辨率；x_n表示时钟偏差补偿系数。

当定位设备处于静止状态时，参数a和b的值为0；当定位设备处于运动状态时，由于参数a的值极小，因此a的值仍然当成0处理。对于定位设备短距离移动，信号从基站1传播到定位设备的信道通常不会发生骤变，因此环境对信号的影响基本不变，在这种情况下，b的值也可以当成0处理。但若信号传播的信道发生改变，则b将会显著增大或减小，可以通过判断测量值和估计的偏差是否超过某一设定门限值将该组数据舍弃掉。

由于系统中的设备的时钟源都有较高的稳定性，时钟偏差补偿系数是稳定的，受到零均值高斯白噪声的影响，时钟偏差补偿模型的系统状态方程为：

x_n+1＝x_n+η (34)

式中，η为零均值高斯白噪声序列，表示系统时钟本身漂移导致的偏差。由式(30)，并使a和b的值为0可得：

系统的测量值用w表示，则取：

由于系统对时间戳的测量值具有随机噪声偏差，故：

其中ε可以近似为零均值的高斯白噪声。

由式(35)(36)(37)可得时钟偏差补偿模型的量测方程为：

w_n＝x_n+ε (38)

根据式(34)(38)，卡尔曼滤波算法可以表示为：

该系统为线性时不变系统，卡尔曼滤波算法可优选为极限卡尔曼滤波算法，因为在线性系统变化缓慢的情况下，可证明{G_n}是收敛的。

取：

极限卡尔曼滤波算法为：

综上，时钟偏差补偿表达式为，

步骤四：利用泰勒迭代法估计设备空间坐标；

记4个基站坐标分别为BS1(x₁,y₁,z₁)、BS2(x₂,y₂,z₂)、BS3(x₃,y₃,z₃)、BS4(x₄,y₄,z₄)；设需要被定位的定位设备的坐标为(x,y,z)；设定位定位设备和4个基站的距离分别为r₁、r₂、r₃、r₄，则有：

上述方程直接求解定位设备的坐标(x,y,z)比较困难，可以将方程式进行泰勒二项式展开，然后省略前两项以外的所有项。泰勒展开式就变成一个线性的公式，可以通过求解这个线性公式获得最终的解。

泰勒迭代法需要一个估计值，假设(x_R,y_R,z_R)表示定位设备的估计位置，则可得一个偏差方程：

式中，Δx、Δy、Δz表示估计和实际位置的偏差。

泰勒迭代法利用初值进行估计运算，每次运算都能够得到一个更优化的值，以此迭代下去直到获取到最优值。计算定位节点的偏差(Δx,Δy,Δz)可得：

式(45)中，Q表示基于到达时间差定位方法测量值的协方差。

式中，r_1R、r_2R、r_3R、r_4R分别代表定位设备估计位置到基站1～基站4的距离。计算得出一组(Δx,Δy,Δz)，利用式(44)，求解出一个新的坐标点，将该坐标点作为新的定位设备估计点进行下次迭代。

步骤五：重复步骤三、步骤四，进行迭代计算，直至Δx、Δy、Δz足够小后，到达了门限ε，即Δx²+Δy²+Δz²＜ε²，系统工作一个小时，采集系统对时间戳的测量数据，后停止迭代，得到定位节点坐标值(x,y,z)，完成单点的室内定位。

为了验证静态条件下的室内定位精度，变换定位设备位置，共测试15个点。

用MATLAB软件将测量数据对时钟偏差补偿算法进行仿真，15组实验中4组仿真结果如图8Aa、图8Ab、图8Ba、图8Bb、图8Ca、图8Cb、图8Da、图8Db、所示。结果表明时钟偏差补偿算法可以有效的滤除噪声，实时从观测数据中估计出时钟偏差补偿系数。

用MATLAB软件仿真系统输出时间数据，仿真结果如图9a、图9b所示，结果表明每一个阶梯表示一个采样点的一组时间数据，系统输出的时间数据在具有极好的稳定性。

用MATLAB软件仿真由时间数据和记录的距离数据组成的45个离散点，仿真结果如图10所示，结果表明时间数据和距离数据有较好的线性关系。

用最小二乘法估计系数确定线性模型，通过系统模型计算距离，用MATLAB软件仿真计算的距离和实验记录的距离差，仿真结果如图11所示，结果表明通过模型计算出的距离相对于真实距离的偏差为229mm(RMS)。

在室内静态定位实验中，在距地面1500mm的平面内，选择15个合适的测试点用来固定定位设备进行定位。测试点位置平面图如图12所示。室内静态实验定位结果如图13a、图13b、图13c所示。结果表明当定位设备处于静止状态时，系统定位坐标值具有较好的稳定性。定位误差如图14a、图14b、图14c所示。结果表明系统在X轴和Y轴的定位误差分别为166mm(RMS)和119mm(RMS)，Z轴的定位误差为483mm(RMS)，具有较高的定位精度。

具体实施例二.室内动态定位

在室内动态定位实验中，用户持定位设备在室内走动，其他条件和步骤与具体实施例一中的静态试验一致。

系统在水平面内的输出轨迹如图15所示，系统输出的坐标值如图16a、图16b、图16c所示。系统可以实现精确的室内三维定位。

通过室内静态定位实验和室内动态定位实验，验证了本发明方法的有效性。