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UWB 超宽带技术 源代码

UWB 超宽带技术 源代码
UWB 超宽带技术 源代码

BIT: 产生原信号二进制比特流

PPM-TH: 进行PPM-TH调制

Repcode: 进行重复编码

TH: 产生TH码

TRANSMITTER_2PPM_TH:产生UWB信号

waveform: 产生功率归一化的脉冲波形

1、FUNCTION: "bit"

% 产生二进制原信号

% 原信号比特数numbis作为输入

function [bits]=bit(numbits)

bits=rand(1,numbits)>0.5;

%rand产生的是在0~1上均匀分布的随机数

%这些数>0.5的几率各是一半,即bis为0,1的几率各半

3、FUNCTION: "repcode"

% 产生重复编码% 'Ns' :码元重复数

function [repbits]=repcode(bits,Ns)

numbits = length(bits);

temprect=ones(1,Ns);

temp1=zeros(1,numbits*Ns);

temp1(1:Ns:1+Ns*(numbits-1))=bits;

temp2=conv(temp1,temprect);

repbits=temp2(1:Ns*numbits);

3、FUNCTION: "PPM_TH"

% 引入TH码并进行PPM调制

% 参数如下:

% 'seq':二进制源码

% 'fc' :抽样频率

% 'Tc' :时隙长度

% 'Ts' :脉冲平均重复周期

% 'dPPM':PPM引入的时移

% 'THcode' :TH码

% 产生两个输出:

% '2PPMTHseq' :TH和PPM共同调制信号

% 'THseq' :未经PPM调制的信号

function [PPMTHseq,THseq] = PPM_TH(seq,fc,Tc,Ts,dPPM,THcode) % 调制

dt = 1 ./ fc;

framesamples = floor(Ts./dt); %每个脉冲的样本数chipsamples = floor (Tc./dt);

PPMsamples = floor (dPPM./dt);

totlength = framesamples*length(seq);

PPMTHseq=zeros(1,totlength);

THseq=zeros(1,totlength);

% 引入TH码和PPM %s(t)=sum(p(t-jTs-CjTc-aE)) for k = 1 : length(seq)

% 脉冲位置,表示第几个脉冲-jTs

index = 1 + (k-1)*framesamples;

% 引入TH码,-CjTc,表示第几个时隙kTH = THcode(1+mod(k-1,THp));

index = index + kTH*chipsamples;

THseq(index) = 1;

% 引入PPM时移,-aE,表示在时隙内的位置

index = index + PPMsamples*seq(k);

PPMTHseq(index) = 1;

end

4、FUNCTION : "TH"

% 产生TH码

% Np:跳时码周期

% Nh:跳时码最大上界

function [THcode]=TH(Nh,Np);

THcode = floor(rand(1,Np).*Nh);

5、FUNCTION : "transmitter_2PPM_TH"

%产生UWB信号

% 参数定义如下:

% Pow:传输功率

% fc;抽样频率

% numbits:信号比特数

% Ns:每比特脉冲数

% Np:跳时码周期

% Nh:跳时码最大上界

% Ts:脉冲重复周期.

% Tc:时隙大小

% Tm:脉冲持续时间

% tau:脉冲成形因子

% dPPM:PPM引入时移

% 返回值:

% bits:产生比特流

% THcode:TH码

function [bits,THcode,Stx,ref]=transmitter_2PPM_TH(fc,numbit,Ns,Ts,dPPM) % 输入参数

Pow = -30;

numbits = numbit;

Tc = 1e-9;

Nh = 10;

Np = 5;

Tm = 0.5e-9;

tau = 0.2e-9;

G = 1;

% 模拟发射步骤

% 二进制原信号

bits = bit(numbits);

repbits = repcode(bits,Ns); % 重复编码

THcode = TH(Nh,Np); % 产生TH码

[PPMTHseq,THseq] = PPM_TH(repbits,fc,Tc,Ts,dPPM,THcode); % 调制

% 成形滤波

power = (10^(Pow/10))/1000;

Ex = power * Ts;

w0 = waveform(fc,Tm,tau);

wtx = w0 .* sqrt(Ex);

Sa = conv(PPMTHseq,wtx);

Sb = conv(THseq,wtx);

% 产生输出信号

L = floor((Ts*fc))*Ns*numbits;

Stx = Sa(1:L);

ref = Sb(1:L);

if G %绘图

F = figure(1);

set(F,'Position',[30 120 700 400]);

cla

tmax = numbits*Ns*Ts;

time = linspace(0,tmax,length(Stx));

P = plot(time,Stx);

set(P,'LineWidth',[2]);

ylow=-1.5*abs(min(wtx));

yhigh=1.5*max(wtx);

axis([0 tmax ylow yhigh]);

AX=gca;

set(AX,'FontSize',12);

X=xlabel('时间[s]');

set(Y,'FontSize',14);

for j = 1 : numbits

tj = (j-1)*Ns*Ts;

L1=line([tj tj],[ylow yhigh]);

set(L1,'Color',[0 0 0],'LineStyle', ...%间隔比特的线

'--','LineWidth',[2]);

for k = 0 : Ns-1

if k > 0

tn = tj + k*Nh*Tc;

L2=line([tn tn],[ylow yhigh]);

set(L2,'Color',[0.5 0.5 0.5],'LineStyle', ...%间隔帧的线

'-.','LineWidth',[2]);

end

for q = 1 : Nh-1

th = tj + k*Nh*Tc + q*Tc;

L3=line([th th],[0.8*ylow 0.8*yhigh]);

set(L3,'Color',[0.5 0.5 0.5],'LineStyle', ...

':','LineWidth',[1]); %间隔时隙的线end

end

end

end

6、FUNCTION: "waveform"

% 产生功率归一化的脉冲波形,这里采用的是高斯波形的二阶导数

% 'fc' :抽样频率

% 'Tm' :脉冲持续时间

% 'tau' :成形参数

function [w0]=waveform(fc,Tm,tau);

% 产生波形

dt = 1 / fc;

OVER = floor(Tm/dt);

e = mod(OVER,2);

kbk = floor(OVER/2);

tmp = linspace(dt,Tm/2,kbk);

s = (1-4.*pi.*((tmp./tau).^2)).* ...

exp(-2.*pi.*((tmp./tau).^2));

if e % 奇数

for k=1:length(s)

y(kbk+1)=1;

y(kbk+1+k)=s(k);

else % 偶数

for k=1:length(s)

y(kbk+k)=s(k);

y(kbk+1-k)=s(k);

end

end

E = sum((y.^2).*dt);

w0 = y ./ (E^0.5); %功率归一化

7、FUNCTION : "Gnoise"

% 为输入信号引入加性白噪声

% 矢量'ebno'包含了各个信噪比值

% 'numbits':表示发送端发送的比特数目

% 输出:

% 经噪声污染的信号output,噪声矩阵noise.

function [output,noise] = Gnoise(input,exno,numpulses)

Ex = (1/numpulses)*sum(input.^2); %一个单脉冲的平均接收能量ExNo = 10.^(exno./10);

No = Ex ./ ExNo;

nstdv = sqrt(No./2); %噪声的标准差

for j = 1 : length(ExNo)

noise(j,:) = nstdv(j) .* randn(1,length(input));

output(j,:) = noise(j,:) + input;

end

8、FUNCTION : "IEEEuwb"

% 根据IEEE 802.15.SG3a.产生信道冲激响应

% 'fc' :抽样频率

% 'TMG':信道增益

% 返回:

% 1) 'h0':信道冲激响应

% 2) 'hf':离散信道冲激响应

% 3) 'OT':观察时间OT

% 4) 'ts':离散分辨率

% 5) 'X':信道增益

function [h0,hf,OT,ts,X] = IEEEuwb(fc,ag);

% ----------------------------

% 输入参数

% ----------------------------

TMG=ag^2 % 信道总多径增益

OT = 200e-9; % 观测时间[s]

ts = 1e-9; % 离散分辨率[s]

GAMMA = 7.1e-9; % 簇衰减因子

gamma = 4.3e-9; % 簇内脉冲衰减因子

sigma1 = 10^(3.3941/10); % 簇的信道衰减系数偏差

sigma2 = 10^(3.3941/10); % 簇内脉冲信道衰减系数偏差

sigmax = 10^(3/10); % 信道幅度增益的标准偏差

% 脉冲衰减阈值,当exp(-t/gamma)

rdt = 0.001;

% 峰值阈值[dB],只考虑幅度在峰值-PT范围以内的脉冲

PT = 50;

G = 1;

% -----------------------------------

% 簇的形成

% -----------------------------------

dt = 1 / fc; % 采样频率

T = 1 / LAMBDA; % 簇平均到达时间

t = 1 / lambda; % 簇内脉冲平均到达时间[s]

i = 1;

CA T(i)=0; % 第一簇到达时间,初始化为0

next = 0;

while next < OT

i = i + 1;

next = next + expinv(rand,T); %产生簇的到达时间,服从p(Tn/Tn-1)=lambda*[-exp(Tn/Tn-1)]

if next < OT

CA T(i)= next;

end

end

% --------------------------------

% 路径

% --------------------------------

NC = length(CA T); % 参考的簇数

logvar = (1/20)*((sigma1^2)+(sigma2^2))*log(10);

omega = 1;

pc = 0; % 多径数量计数器

for i = 1 : NC

pc = pc + 1;

CT = CA T(i);

next = 0;

mx = 10*log(omega)-(10*CT/GAMMA);

mu = (mx/log(10))-logvar;

a = 10^((mu+(sigma1*randn)+(sigma2*randn))/20);

HA(pc) = ((rand>0.5)*2-1).*a;

ccoeff = sigma1*randn; % 簇衰减

while exp(-next/gamma)>rdt

pc = pc + 1;

next = next + expinv(rand,t);

HT(pc) = CT + next;

mx = 10*log(omega)-(10*CT/GAMMA)-(10*next/GAMMA);

mu = (mx/log(10))-logvar;

a = 10^((mu+ccoeff+(sigma2*randn))/20);

HA(pc) = ((rand>0.5)*2-1).*a;

end

end % for i = 1 : NC

% 峰值滤波器

peak = abs(max(HA));

limit = peak/10^(PT/10);

HA = HA .* (abs(HA)>(limit.*ones(1,length(HA))));

%凡小于limit的脉冲不输出

for i = 1 : pc

itk = floor(HT(i)/dt);

h(itk+1) = HA(i);

end

% -------------------------------------------

% 离散相应形式

% -------------------------------------------

N = floor(ts/dt);

L = N*ceil(length(h)/N);

h0 = zeros(1,L);

hf = h0;

h0(1:length(h)) = h;

for i = 1 : (length(h0)/N)

tmp = 0;

for j = 1 : N

tmp = tmp + h0(j+(i-1)*N);

end

hf(1+(i-1)*N) = tmp;

end

% 功率归一化

E_tot=sum(hf.^2);

hf = hf / sqrt(E_tot);

mux = ((10*log(TMG))/log(10)) - (((sigmax^2)*log(10))/20);

X = 10^((mux+(sigmax*randn))/20);

h0 = X.*h0;

hf = X.*hf;

% -----------------------------

% 图形输出

% -----------------------------

if G

Tmax = dt*length(h0);

time = (0:dt:Tmax-dt);

figure(1)

S1=stem(time,h0);

AX=gca;

set(AX,'FontSize',14);

T=title('信道冲激响应');

set(T,'FontSize',14);

x=xlabel('时间[s]');

set(x,'FontSize',14);

y=ylabel('幅度增益');

set(y,'FontSize',14);

figure(2)

S2=stairs(time,hf);

AX=gca;

set(AX,'FontSize',14);

T=title('离散时间冲激响应');

set(T,'FontSize',14);

x=xlabel('时间[s]');

set(x,'FontSize',14);

y=ylabel('幅度增益');

set(y,'FontSize',14);

end

9、FUNCTION: "pathloss"

% 根据给定的距离d,衰减因子gamma以及1米处的信号c0将输入信号衰减% 函数返回衰减后的信号rx以及信道增益attn

function [attn] = pathloss(c0,d,gamma)

attn = (c0/sqrt(d^gamma));

10、FUNCTION : "PPMcorrmask_R"

% 为二进制PPM UWB信号的Rake接收机计算相关掩膜mask % 'ref':未经PPM调制的参考信号

% 'fc':抽样频率

% 'numpulses' :传输脉冲数目

% 'dPPM':PPM时移量

% 'rake':离散冲激相应

function [mask] =PMcorrmask_R(ref,fc,numpulses,dPPM,rake)

dt = 1 / fc;

LR = length(ref);

% 功率归一化

Epulse = (sum((ref.^2).*dt))/numpulses;

nref = ref./sqrt(Epulse);

% Rake 卷积

mref = conv(nref,rake);

mref = mref(1:LR);

%构造相关掩膜

PPMsamples = floor (dPPM ./ dt);

sref(1:PPMsamples)=mref(LR-PPMsamples+1:LR);

sref(PPMsamples+1:LR)=mref(1:LR-PPMsamples);

mask = mref-sref;

11、FUNCTION :PPMreceiver

% 构造2PPM TH UWB 信号的接收机,并计算平均错误率BER % 'R':表示所使用的波形矩阵,一个波形对应于矩阵的一行

% 'mask':表示相关掩膜

% 'fc':抽样频率

% 'bits' 发射机产生的原始二进制比特流

% 'Ns' 每比特的脉冲数(即用几个脉冲表示1比特)

% 'Ts' 平均脉冲重复周期,即一帧的长度

% 函数返回:

% 'RXbits' :存储经解调后的二进制数据流

% 'BER':存储计算得到的Prb直(误比特率)

%function [RXbits,BER] = PPMreceiver(R,mask,fc,bits,numbit,Ns,Ts)

% HDSD = 1 --> 硬判决,接收机对表示一个比特的Ns个脉冲逐一独立判断。

% 将超过门限的脉冲数与低于门限的脉冲数比较,输出较多者对应的比特% HDSD = 2 --> 软判决,接收机把Ns个脉冲形成的信号当作一个单独的多脉冲信号

% 接收机与信号进行相关的掩膜m(t)是整个比特的脉冲串

% 软判决的效果要好于硬判决

% 实现相关器

% 一个信号波形一行,共有N个波形。每个波形长度为L,即每个波形的样本数numbit=length(bits)

[N,L] = size(R);

RXbits = zeros(N,numbit);

dt = 1 / fc;

framesamples = floor(Ts ./ dt);

bitsamples = framesamples * Ns;

for n = 1 : N %分别取出N个波形,逐一判断

rx = R(n,:);

mx = rx .* mask;

if HDSD == 1 % 硬判决

for nb = 1 : numbit

mxk = mx(1+(nb-1)*bitsamples:bitsamples+...

(nb-1)*bitsamples);

No0 = 0;

No1 = 0;

for np = 1 : Ns

mxkp = mxk(1+(np-1)*framesamples:...

framesamples+(np-1)*framesamples);

zp = sum(mxkp.*dt);

%积分周期为Ts

if zp > 0

No0 = No0 + 1;

else

No1 = No1 + 1;

end

end

if No0 > No1

RXbits(n,nb) = 0;

else

RXbits(n,nb) = 1;

end % end of Hard Decision Detection

if HDSD == 2 % 软判决

for nb = 1 : numbit

mxk = mx(1+(nb-1)*bitsamples:bitsamples+...

(nb-1)*bitsamples);

zb = sum(mxk.*dt);

%积分周期为NsTs

if zb > 0

% Z>0,判断为0

RXbits(n,nb) = 0;

else

% Z<0,判断为1

RXbits(n,nb) = 1;

end

end % for nb = 1 : numbit

end % end of Soft Decision Detection

end % for n = 1 : N

% 计算误比特率

for n = 1 : N

WB = sum(abs(bits-RXbits(n,:)));

BER(n) = WB / numbit;

end

%输出多个文本框,用于显示接收信号的结果及误比特率GUI;

H=axes('unit','normalized','position',[0,0,1,1],'visible','off');

set(gcf,'currentaxes',H);

h_fig=get(H,'parent');

set(h_fig,'unit','normalized','position',[0.1,0.2,0.7,0.4]);

uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',...

[0.35,0.85,0.25,0.12],'horizontal','left','string',...

['原序列',sprintf('%1.4g\',bits)]);

uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',...

[0.2,0.6,0.25,0.14],'horizontal','left','string',...

['解调序列一',sprintf('%1.4g\',RXbits(1,:))]); uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',...

[0.5,0.6,0.25,0.14],'horizontal','left','string',...

['误比特率',sprintf('%1.4g\',BER(1))]); uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',...

[0.2,0.4,0.25,0.14],'horizontal','left','string',...

[0.5,0.4,0.25,0.14],'horizontal','left','string',...

['误比特率',sprintf('%1.4g\',BER(2))]);

uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',...

[0.2,0.2,0.25,0.14],'horizontal','left','string',...

['解调序列三',sprintf('%1.4g\',RXbits(3,:))]); uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',...

[0.5,0.2,0.25,0.14],'horizontal','left','string',...

['误比特率',sprintf('%1.4g\',BER(3))]);

12、FUNCTION : "rake"

% 构造rake接收机的分集部分,对离散时间信道模型进行信道估值% 输入参数:

% hf:信道冲激相应

% ts:时间仓长度

% 'fc':抽样频率

% 'S' :Srake用到的分量数

%函数返回:

% 1) 'G':包含信道冲激响应的所有幅度系数,降序排列。

% 2) 'T':针对G中的各个分量相应的到达时间。

% 3) 'NF':信道冲激响应中非零指的个数

% 4) 'Srake':包含Selective RAKE中用到的权重因子

function [G,T,NF,Srake] = rakese(hf,fc,ts,S)

% 信道估值

dt = 1 / fc;

ahf = abs(hf);

[s_val,s_ind] = sort(ahf);

NF = 0; % 非零分量个数初始化为0

i = length(s_ind); % 系数的个数,即非零分量个数的最大值

j = 0;

while (s_val(i)>0)&(i>0)

NF = NF + 1;

j = j + 1;

index = s_ind(i); % 排序结束后,从尾部,即最大处往前操作I(j) = index;

T(j) = (index-1)*dt;

G(j) = hf(index);

i = i - 1;

end

% 计算权重

binsamples = floor(ts/dt);

if S > NF

S = NF;

end

x = I(nf);

y = G(nf);

Arake(x) = y;

if nf <= S

Srake(x) = y; % 只输出S个最大的多径分量

end

end

13、Function : "corrsyn"

% 将接收信号和参考信号相与,得出时延估计

% 'fc' :抽样频率

% 函数返回相与后的结果c

function [C] = corrsyn(signal,template,fc)

dt = 1 / fc;

for s = 1 : length(signal)

stmp = signalshift(template,fc,s*dt);

% 在所有可能的位置上逐一进行相关运算,将会在原序列的时间偏移处得到最大值。

%因为此时每个谱线都是相互相乘,而没有因为乘以0而受到损失。

C(s) = sum(signal.*stmp);

end % for 1 : length(signal)

14、Function : "signalshift"

% 在接受参数in中加入移位t

function [out] = signalshift(in,fc,t)

dt = 1 / fc;

% 按给定大小进行时间偏移

ss = mod(floor(t/dt),length(in));

out = in([end-ss+1:end 1:end-ss]);

15、FUNCTION : "count_Estimated_Time"

% 该函数根据估计的时延矩阵计算目标结点到各个参考点的估计距离

% 输入参数:

% 各个估计时延

% 函数返回计算所得1*k的距离矩阵

function [estimated_Time] = count_Estimated_Time(estimated_delay_1,estimated_delay_2,estimated_delay_3);

% 构造矩阵err_ranges

estimated_Time(1)=estimated_delay_1;

estimated_Time(2)=estimated_delay_2;

estimated_Time(3)=estimated_delay_3;

16、FUNCTION : "count_Time"

% 该函数根据结点距离矩阵计算目标结点到各个参考点的精确时延

% 输入参数:

% ranges:包含任两点间距离大小为NxN的二维数组

% Nx:目标结点(待定位结点)序号

% Ref: 长度为k的参考结点数组

% 函数返回计算所得1*k的时延矩阵

function [Time] = count_Time(ranges, Nx, Ref);

% 构造矩阵Time

k = length(Ref);

for i=1:k

Time(i) = ranges(Ref(i),Nx)/(3e8);

end;

17、FUNCTION : "create_network"

% 在一个正方形区域里产生若干个结点并计算任两点间的距离

% 输入参数:

% N:结点个数

% 正方形边长:area_side

% 是否输出图形:G

% 输出:

% 一个包含各个结点坐标参数的大小为Nx2的二维数组

positions(i,1)=rand*area_side;

positions(i,2)=rand*area_side;

j=1;

for j=1:(i-1)

ranges(i,j)= sqrt((positions(i,1) -...

positions(j,1))^2 + (positions(i,2) -...

positions(j,2))^2);

while(ranges(i,j)==0)

X(i)=rand*50;

Y(i)=rand*50;

ranges(i,j)=sqrt((positions(i,1)-...

positions(j,1))^2+(positions(i,2)-...

positions(j,2))^2);

end

ranges(j,i)=ranges(i,j);

end

end

if G

scatter(positions(:,1),positions(:,2),20,'filled');

axis([0 area_side 0 area_side]);

xlabel('X [m]');

ylabel('Y [m]');

box on;

end

18、FUNCTION : "find_position"

%

% 根据测距估计值定位

%

% 输入参数:

% positions:包含各个结点坐标参数的大小为Nx2的二维数组

% ranges:包含任两点间距离大小为NxN的二维数组

% Nx:目标结点(待定位结点)序号

% Ref: 长度为k的参考结点数组

% sigma_2:测距误差

% G:是否输出图形

%

% 函数返回计算所得的目标结点位置并参照其实际位置计算定位误差

%

function [PosNx, ErrNx] = find_LSE_position(positions, ranges, Nx, Ref,estimated_Time,G);

err_ranges(i)=estimated_Time(i)*3e8;

end

% 构造矩阵A

for i=1:(k-1)

A(i,1) = positions(Ref(i),1) - positions(Ref(k),1);

A(i,2) = positions(Ref(i),2) - positions(Ref(k),2); end

A=-2*A;

% 构造矩阵b

b=zeros(2,1);

for i=1:(k-1)

b(i) = err_ranges(i)^2 -...

err_ranges(k)^2 - positions(Ref(i),1)^2 +...

positions(Ref(k),1)^2 - positions(Ref(i),2)^2 +...

positions(Ref(k),2)^2;

end

% 计算目标结点位置

PosNx=A\b;

% 计算定位误差

ErrNx = sqrt((PosNx(1)-positions(Nx,1))^2+(PosNx(2)-...

positions(Nx,2))^2);

% 图形输出

if G

scatter(positions(:,1),positions(:,2));

xlabel('X [m]');

ylabel('Y [m]');

box on;

hold on;

scatter(PosNx(1), PosNx(2), 200, 'filled', 'k','p');

scatter(positions(Nx,1),positions(Nx,2),200,...

'filled','^');

for i=1:k

scatter(positions(Ref(i),1),positions(Ref(i),2),...

'filled','r','s');

end

hold off;

end

19、FUNCTION : "find_LSE_position"

% 根据节点间距精确定位

% 输入参数:

% Nx:目标结点(待定位结点)序号

% Ref: 长度为k的参考结点数组

% sigma_2:测距误差

% G:是否输出图形

% 函数返回计算所得的目标结点位置并参照其实际位置计算定位误差

function [PosNx, ErrNx] = find_LSE_position(positions, ranges, Nx, Ref,sigma_2, G); % 加入误差

N = size(ranges,1);

err_ranges = ranges + sqrt(sigma_2)*randn(N);

% 构造矩阵A

k = length(Ref);

for i=1:(k-1)

A(i,1) = positions(Ref(i),1) - positions(Ref(k),1);

A(i,2) = positions(Ref(i),2) - positions(Ref(k),2);

end

A=-2*A;

% 构造矩阵b

b=zeros(2,1);

for i=1:(k-1)

b(i) = err_ranges(Ref(i),Nx)^2 -...

err_ranges(Ref(k),Nx)^2 - positions(Ref(i),1)^2 +...

positions(Ref(k),1)^2 - positions(Ref(i),2)^2 +...

positions(Ref(k),2)^2;

end

% 计算目标结点位置

PosNx=A\b;

% 计算定位误差

ErrNx = sqrt((PosNx(1)-positions(Nx,1))^2+(PosNx(2)-...

positions(Nx,2))^2);

% 图形输出

if G

scatter(positions(:,1),positions(:,2));

xlabel('X [m]');

ylabel('Y [m]');

box on;

hold on;

scatter(PosNx(1), PosNx(2), 200, 'filled', 'k','p');

scatter(positions(Nx,1),positions(Nx,2),200,...

'filled','^');

for i=1:k

scatter(positions(Ref(i),1),positions(Ref(i),2),...

'filled','r','s');

end

20、FUNCTION : " select_nodes"

% 该函数从一系列生成的点中随机选出目标结点和参考结点% 输入参数:

% N:结点总数

% k:参考结点数

% 函数返回:

% Nx:目标结点序号

% Refs:包含各个参考结点长度为k的矢量

function [Nx,Ref] = select_nodes(N,k,positions,G);

% 选择目标结点

Nx = ceil(N*rand);

Check=zeros(1,N);

for i=1:k

Ref(i) = Nx;

% Check:参考结点不是目标结点?

while((Ref(i)==Nx)||(Ref(i)==0))

Ref(i)= ceil(N*rand);

% Check: Ref(i) 是否已经选中?

if(Check(Ref(i)))

Ref(i) = 0;

else

Check(Ref(i))=1;

end

end

end

% 图形输出

if G

scatter(positions(:,1),positions(:,2));

xlabel('X [m]');

ylabel('Y [m]');

box on;

hold on;

scatter(positions(Nx,1),positions(Nx,2),200,...

'filled','^');

for i=1:k

scatter(positions(Ref(i),1),positions(Ref(i),2),...

'filled','r','s');

end

21、信道界面:IEEEUWB_fig.m

GUI;

H=axes('unit','normalized','position',[0.07,0.07,0.8,0.8],'visible','off');

set(gcf,'currentaxes',H);

h_fig=get(H,'parent');

set(h_fig,'unit','normalized','position',[0.1,0.2,0.7,0.4]);

h_axes=axes('parent',h_fig,'unit','normalized','position',[0.1,0.15,0.55,0.7],...

'xlim',[0 15],'ylim',[0 1.8],'fontsize',11);

h_text=uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',...

[0.67,0.73,0.25,0.14],'horizontal','left','string',...

{'信号噪声比','exno='});

h_edit=uicontrol(h_fig,'style','edit','unit','normalized','position',...

[0.67,0.59,0.25,0.14],'horizontal','left','Callback',[...

'exno=str2num(get(gcbo,''string''));']);

ht=uicontrol(gcf,'style','push','string','Apply','position',[0.67,0.40,0.25,0.14],...

'callback',[...

'c0=10^(-47/20);','d=2;','gamma=1.7;','[ag]=pathloss(c0,d,gamma);',...

'SRX0=Stx*ag;',...

'[output,noise]=Gnoise(SRX0,exno,numpulses);',...

'[h0,hf,OT,ts,X]=IEEEuwb(fc,ag);',...

'SRX=conv(Stx,hf);',...

'SRX=SRX(1:length(Stx));',...

'RX(1,:)=SRX+noise(1,:);',...

'RX(2,:)=SRX+noise(2,:);',...

'RX(3,:)=SRX+noise(3,:);']);

22、布点界面:points_fig.m

GUI;

H=axes('unit','normalized','position',[0,0,1,1],'visible','off');

set(gcf,'currentaxes',H);

h_fig=get(H,'parent');

set(h_fig,'unit','normalized','position',[0.1,0.2,0.7,0.4]);

h_axes=axes('parent',h_fig,'unit','normalized','position',[0.1,0.15,0.55,0.7],...

'xlim',[0 15],'ylim',[0 1.8],'fontsize',11);

{'随机结点个数','N='});

h_edit=uicontrol(h_fig,'style','edit','unit','normalized','position',...

[0.67,0.59,0.25,0.14],'horizontal','left','Callback',[...

'N=str2num(get(gcbo,''string''));']);

ht=uicontrol(gcf,'style','push','string','Apply','position',[0.67,0.40,0.25,0.14],...

'callback',[...

'area_side=50;','G=1;',...

'[positions,ranges]=create_network(N,area_side,G);',...

'k=3;','[Nx,Ref] = select_nodes(N,k,positions,G);',...

'[Time] = count_Time(ranges, Nx, Ref)']);

23、用估计时延计算目标结点位置:position1_fig.m

figure(1)

GUI;

[estimated_Time] = count_Estimated_Time(estimated_delay_1,estimated_delay_2,estimated_delay_3);

[PosNx,ErrNx]=find_position(positions, ranges, Nx, Ref,estimated_Time,G);

figure(2)

%position_result 用于显示的定位的结果,与准确值相比较

GUI;

H=axes('unit','normalized','position',[0,0,1,1],'visible','off');

set(gcf,'currentaxes',H);

h_fig=get(H,'parent');

set(h_fig,'unit','normalized','position',[0.1,0.2,0.7,0.4]);

uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',...

[0.2,0.6,0.25,0.14],'horizontal','left','string',...

['精确位置X坐标',sprintf('%1.4g\',positions(Nx,1))]);

uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',...

[0.5,0.6,0.25,0.14],'horizontal','left','string',...

['精确位置Y坐标',sprintf('%1.4g\',positions(Nx,2))]);

uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',...

[0.2,0.4,0.25,0.14],'horizontal','left','string',...

['估计位置X坐标',sprintf('%1.4g\',PosNx(1))]);

uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',...

[0.5,0.4,0.25,0.14],'horizontal','left','string',...

['估计位置Y坐标',sprintf('%1.4g\',PosNx(2))]);

uicontrol(h_fig,'style','text','unit','normalized','position',...

[0.35,0.2,0.25,0.14],'horizontal','left','string',...

['定位误差(米)',sprintf('%1.4g\',ErrNx)]);

超宽带uwb定位无线定位

超宽带uwb定位 目前的无线定位领域有一系列基础技术,其中超宽带定位的技术是非常火热的,也是高精度定位领域的基础技术。首先给大家科普一下超宽带定位的技术概念:超宽带定位无线通信技术(UWB)是一种无载波通信技术,UWB不使用载波,而是使用短的能量脉冲序列,并通过正交频分调制或直接排序将脉冲扩展到一个频率范围内。 此外,超宽带无线电定位,很容易将定位与通信结合,快速发展的短距离超宽带通信无疑将带动UWB在定位技术的发展,而常规无线电难以做到这一点。随着UWB超宽带定位技术的不断成熟和发展,市场需求的不断增加,相信超宽带定位系统将会应用到更多行业。以上就是关于UWB超宽带定位技术原理、优势、UWB应用现状及前景的知识介绍,UWB技术由于功耗低、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,在众多无线定位技术中脱颖而出,成为未来无线定位技术的热点。 与室内定位技术相比,高精度室内定位方案是否可行? 室内定位的方案能够解决哪些问题?技术基本原理是怎么样的?

超宽带定位为什么能成为无线定位领域的佼佼者? 超宽带定位的应用和解决方案大家了解吗? 超宽带精准定位是什么?它在实际运用中到底有怎么样的贡献? uwb定位的前景到底如何?它可以开辟全新的定位应用市场吗? UWB技术公司高新科技参加全球创新创业交易会展现定位系统... 为什么做UWB定位的门槛这么高? 为什么大家看好UWB在无线定位应用中的作用? UWB是什么?它关键应用于什么领域? 超宽带为什么那么与众不同?它的的起源和发展是怎么样的呢? 超宽带工作原理及汽车应用场景介绍! 监狱定位的解决方案是如何的? 室内定位在未来的发展趋势是不可阻挡的! 室内定位技术的优势以及应用解决方案分析 室内定位公司广纳科技出席全球移动互联网开发创意大赛! 专注UWB精准定位技术的广纳科技参加了第九届深圳国际物联网博... 广纳科技与华为开启UWB定位系统的蓝海! 超宽带定位现场定位示意图UWB超宽带定位现场定位示意图UWB超宽带定位技术优势UWB是一种高速、低成本和低功耗新兴无线通信技术。UWB信号是带宽大于500MHz或基带带宽和载波频率的比值大于0.2的脉冲信号

UWB超宽带定位原理及系统架构介绍

UWB超宽带定位原理及系统架构介绍 一、UWB超宽带定位原理 该技术采用TDOA(到达时间差原理),利用UWB超宽带定位技术测得定位标签相对于两个不同定位基站之间无线电信号传播的时间差,从而得出定位标签相对于四组定位基站的距离差。 使用TDOA技术不需要定位标签与定位基站之间进行往复通信,只需要定位标签只发射或只接收UWB信号,故能做到更高的定位动态和定位容量。 恒高科技四维定位系统产品即使用UWB-TDOA技术实现了高精度、高动态、高容量、低功耗的定位系统。 二、UWB超宽带定位系统架构 恒高科技UWB-TDOA定位系统产品由感知层、传输层、服务层、网络层、应用层组成。

系统架构示意图感知层由定位基站、通信基站、通信定位基站共3类定位基站和定位标签组成,通过定位基站与定位标签的UWB超宽带定位信道实现对定位标签的定位,通过通信基站与定位标签的Zigbee通信信道实现定位基站对定位标签的参数配置、定位标签的状态回传以及定位标签上下行的数据。定位基站通过Zigbee通信信道与通信基站、通信定位基站实现参数配置、状态回传、上下行数据。 传输层分为无线传输网和有线传输网,无线传输网通过WIFI信道为定位基站提供数据传输链路,有线传输网通过有线以太网方式为定位基站提供数据传输链路,并且有线传输网还为无线传输网提供数据传输链路。 服务层由UWB超宽带定位引擎软件、UWB超宽带定位系统管理软件、对内和对外接口软件组成,这些软件部署在系统服务层服务器。 UWB超宽带定位引擎软件实现定位数据的解算,得到定位标签的坐标;UWB 超宽带定位系统管理软件实现定位网、通信网、无线传输网的管理及维护功能,并作为应用层到感知层的数据交换桥梁。 网络层分为互联网和局域网,局域网由用户方部署。 应用层包括系统应用软件和应用层对外接口软件,系统应用软件实现定位显示、轨迹回放等基础功能及应用定位数据的电子围栏、巡检、过程管理、考勤分析等拓展功能;应用层对外接口软件提供接口以便集成商或其他用户使用本系统的数据。

超宽带(UWB)无线定位技术

摘要 随着无线通信技术的高速发展,人们对无线通信系统的要求日益提高,超宽带(Ultra-Wideband,UWB)技术凭借其高速率的数据传输、极低的功耗以及其精准的定位等性能,逐渐成为无线通信领域研究的一个热点,受到了广泛的关注。 本文首先介绍了超宽带(UWB)技术的历史背景及其定义和特点。其次针对超宽带(UWB)的原理及其波形进行了研究和探讨。然后论述了超宽带(UWB)的调制与接收,并主要分析了PPM-TH-UW,PAM-DS-UWB,MB-OFDM-UWB这三种调制方式。最后本文重点介绍了超宽带(UWB)的无线定位技术,首先是对其发展和定义进行了概述,其次分别介绍了超宽带无线定位的参数及其几何模型,重点对UWB定位中TOA 的算法进行了研究,最后通过仿真对定位算法的实现做出了验证并得到了重要结论。关键词:超宽带(UWB),无线定位技术 论文类型:理论研究性 Title:Ultra-wideband(UWB)wireless positioning technology Major:Communications technology Name:XXXX Signature:

Supervisor:XXXX Signature: Abstract With the rapid development of wireless communication technology, the wireless communication system of the increasing demand, ultra wideband (Ultra-Wideband, UWB) technology by virtue of its high data rate, low power consumption and its precise positioning performance, has become the field of wireless communication research a hot spot, has received the widespread attention. This thesis first introduces the ultra wideband (UWB) technology to the historical background and the definition and characteristics of. Secondly, ultra wideband (UWB) principle and waveform are studied and discussed. And then discusses the ultra wideband (UWB) modulation and receiving, and primary analysis of PPM-TH-UW, PAM-DS-UWB, MB-OFDM-UWB the three modulation methods. Finally, this thesis introduces the ultra wideband (UWB) wireless positioning technology, first of its development and definition are outlined, followed by introduces UWB wireless positioning parameters and geometry model, focus on the localization of UWB TOA algorithm is studied, finally through the simulation of positioning algorithm to verify and obtained important conclusion. Key words:ultra wideband (UWB), wireless positioning technology. Type of thesis:theoretical research 目录 第一章超宽带(UWB) (3) 1.1 UWB技术的发展 (3) 1.2 UWB的定义 (3) 1.3 UWB的技术特点 (5) 第二章UWB的原理及其波形 (6)

UWB超宽带滤波器背景及设计方法

微波仿真论坛_现代滤波器设计讲座-超宽带

超带宽(UWB :ultra wild band)的定义:(浅谈超宽带技术在未来的应用——谢晓峰) 超宽带滤波器主要是针对相对带宽,其主要方式利用冲击脉冲的频谱特性来实现宽带信息的传播。从定义上讲,FCC对超宽带系统的最新定义是:相对带宽(在-10dB点处)(fh-fl)/fc>20%(fh,fl,fc分别为带宽的高端频率传,低端频率和中心频率)或者总带宽BW>500Mhz。

(摘自百度文库ppt) 超宽带微波滤波器研究现状 ——戚楠,李胜先 1989年,美国国防部首先提出了超宽带(UWB)技术并对它做了定义:发射信号的相对带宽为0.2,或者传输信号的绝对带宽至少为500 MHz,则该信号为超宽带信号。自2002年美国联邦通信委员会(FCC)批准无需许可证便可以使用3.1~10.6 GHz的超宽带通信频谱后,超宽带技术受到了学术界和工业界的极大关注。超宽带技术具有低功耗、高速率、保密性强等特点,早期主要应用于军事通信、军事脉冲雷达等方面[1],近年来在民用雷达、成像、室内短距离通信、监视系统等领域也有广泛应用,欧盟、日本、新加坡等国也制定了各自的超宽带技术标准。在宇航方向,NASA约翰逊空间中心开展了超宽带综合通信、月球/火星漫游者系列超宽带定位系统、UWB?RFID等技术的研究,取得了很多成果[2]。目前对星载微波与激光链路混合通信系统的研究使微波光子技术在未来卫星通信中呈现出很大的优势与潜力,而光波段广阔的频谱几乎没有带

宽限制,不仅可提供THz大容量通信,而且电磁干扰小,重量轻,是超宽带概念的扩展,有着良好的发展前景[3]。 1 超宽带微波滤波器关键问题 和传统滤波器一样,超宽带滤波器用来去除带外信号及噪声,在某些UWB 系统接收端承担着天线与放大器之间的匹配作用。由于UWB系统的脉冲信号产生和消失时间非常短暂,一个符合FCC规范的超宽带滤波器必须要在110%的带宽内具有较小并平坦的群时延特性和较远的寄生通带。因为频带低端大部分已被其他通信系统占用,所以滤波器同时要对频带低端有良好的抑制。有一些超宽带滤波器还要考虑通带内其他通信系统,如GPS,3G,4G,X波段卫星通信的干扰。另外为了适应微波集成电路小型化的要求,滤波器要体积小, 结构紧凑,便于集成与互联。这些都对超宽带滤波器的设计与实现提出了很大的挑战。 超宽带(UWB)无线电技术在 2002 年以后得到了广泛的关注和深入的研究,其中 UWB 带通滤波器是 UWB 系统中关键的无源器件。UWB 带通滤波器的通带必须覆盖 3.1~10.6GHz,这是美国联邦通信委员会认定的商用 UWB 频率范围[1]。在整个UWB 频段范围内,由于已经存在各种窄带无线通信信号,而这些无线通信信号会严重干扰UWB 系统,例如,无限局域网系统(5.8GHz)。因此,为了保证 UWB 系统正常工作,迫切需要具有陷波特性的 UWB 带通滤波器。 2 超宽带滤波器设计方法(略) 统窄带滤波器带宽一般都在1%左右,其综合方法将滤波器参数都确定在中心频率附近,而且频率变换过程中进行了一些窄带近似,因而综合中所用到的计算公式只适合于精确设计窄带或者中等带宽的滤波器。如果用这些窄带滤波器的设计公式来设计超宽带滤波器将会造成很大的误差[4]。以往超宽带滤波器的设计多基于优化算法,设计结构主要采用微带线或耦合线,结构单一,计算量大,时间成本高,这就要求用新的思路来综合超宽带滤波器的设计。 2.1多模谐振器法

超宽带(UWB)无线通信技术详解

超宽带(UWB)无线通信技术详解 作者:王德强李长青乐光新 近年来,超宽带(UWB)无线通信成为短距离、高速无线网络最热门的物理层技术之一。 许多世界著名的大公司、研究机构、标准化组织都积极投入到超宽带无线通信技术的研究、开发和标准化工作之中。为了使读者对UWB技术有所了解,本讲座将分3期对UWB 技术进行介绍:第1期讲述UWB的产生与发展、技术特点、信号成形及调制与多址技术,第2期对UWB信道、系统方案及接收机关键技术进行介绍,第3期介绍UWB的应用前景及标准化情况。 1 UWB的产生与发展 超宽带(UWB)有着悠久的发展历史,但在1989年之前,超宽带这一术语并不常用,在信号的带宽和频谱结构方面也没有明确的规定。1989年,美国国防部高级研究计划署(DARPA)首先采用超宽带这一术语,并规定:若信号在-20dB处的绝对带宽大于1.5GHz 或相对带宽大于25%,则该信号为超宽带信号。此后,超宽带这个术语才被沿用下来。

其中,fH为信号在-20dB辐射点对应的上限频率、fL为信号在-20 dB辐射点对应的下限频率。图1给出了带宽计算示意图。可见,UWB是指具有很高带宽比(射频带宽与其中心频率之比)的无线电技术。 为探索UWB应用于民用领域的可行性,自1998年起,美国联邦通信委员会(FCC)开始在产业界广泛征求意见。美国NTIA等通信团体对此大约提交了800多份意见书。 2002年2月,FCC批准UWB技术进入民用领域,并对UWB进行了重新定义,规定UWB信号为相对带宽大于20%或-10dB带宽大于500MHz的无线电信号。根据UWB系统的具体应用,分为成像系统、车载雷达系统、通信与测量系统三大类。根据FCCPart15规定,UWB通信系统可使用频段为3.1 GHz~10.6 GHz。为保护现有系统(如GPRS、移动蜂窝系统、WLAN等)不被UWB系统干扰,针对室内、室外不同应用,对UWB系统的辐射谱密度进行了严格限制,规定UWB系统的最高辐射谱密度为-41.3 dBm/MHz.。图2示出了FCC对室内、室外UWB系统的辐射功率谱密度限制。当前,人们所说的UWB是指FCC给出的新定义。

超宽带UWB无线通信技术

超宽带(UWB)无线通信技术 摘要本文介绍了UWB的概念、主要技术特点,并把UWB与目前较为广泛使用的IEEE802.11、Bluetooth等短距离无线通信技术进行了比较,最后对UWB的应用前景进行了分析与展望。 UWB(Ultra Wide Band,超宽带)是一种以极低功率在短距离内高速传输数据的无线技术。这种原来专属军方使用的技术随着2002年2月美国联邦通信委员会(FCC)正式批准民用而备受世人的关注。UWB具有一系列优良独特的技术特性,是一种极具竞争力的短距无线传输技术。 1、UWB的概念 超宽带技术UWB(Ultra Wideband)是一种无线载波通信技术,即不采用正弦载波,而是利用纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据,因此其所占的频谱范围很宽。UWB是利用纳秒级窄脉冲发射无线信号的技术,适用于高速、近距离的无线个人通信。按照FCC的规定,从3.1GHz到10.6GHz之间的7.5GHz的带宽频率为UWB 所使用的频率范围。 从频域来看,超宽带有别于传统的窄带和宽带,它的频带更宽。窄带是指相对带宽(信号带宽与中心频率之比)小于1%,相对带宽在1%到25%之间的被称为宽带,相对带宽大于25%,而且中心频率大于500MHz的被称为超宽带。 从时域上讲,超宽带系统有别于传统的通信系统。一般的通信系统是通过发送射频载波进行信号调制,而UWB是利用起、落点的时域脉冲(几十纳秒)直接实现调制,超宽带的传输把调制信息过程放在一个非常宽的频带上进行,而且以这一过程中所持续的时间,来决定带宽所占据的频率范围。 2、UWB的主要技术特点 UWB是一种“特立独行”的无线通信技术,它将会为无线局域网LAN和个人局域网PAN的接口卡和接入技术带来低功耗、高带宽并且相对简单的无线通信技术。UWB解决了困扰传统无线技术多年的有关传播方面的重大难题,具有对信道衰落不敏感、发射信号功率谱密度低、被截获的可能性低、系统复杂度低、厘米级的定位精度等优点。 UWB具有以下特点: 2.1抗干扰性能强 UWB采用跳时扩频信号,系统具有较大的处理增益,在发射时将微弱的无线电脉冲信号分散在宽阔的频带中,输出功率甚至低于普通设备产生的噪声。接收时将信号能量还原出来,在解扩过程中产生扩频增益。因此,与IEEE 802.11a、IEEE 802.11b和蓝牙相比,在同等码速条件下,UWB具有更强的抗干扰性。 2.2传输速率高

UWB超宽带技术在矿山定位系统的应用

矿山由于环境复杂,一方面需要确保人员的安全,另外一方面需要提高设备的运转效率。目前,矿山基本上都完成了定位系统的建设,但很多都采用了 RFID /ZigBee /Wi-Fi 等定位技术,无法实现大容量、高精度的定位。沃旭通过自主研发的uwb超宽带定位技术,为客户提供模块到整机的定位解决方案。 方案简介 沃旭基于uwb技术的矿山定位解决方案,通过在矿山施工区域布设沃旭的定位基站,给矿山人员、矿车、物资佩戴定位标签,实时精准的定位人、车、物的位置并通过无线传输将数据上传到后台,可以实现对施工人员及车辆跟踪定位管理和日常考勤。 系统组成 ●定位基站 沃旭基于UWB 技术开发的定位基站,该基站高精度,高功率,具有非常高的性价比。支持TDoA 和 ToF 两种定位方式。 ●定位标签 沃旭基于UWB 技术开发的定位标签,支持卡片、腕带、头盔三种佩戴方式。支持TDoA 和 ToF 两种定位方式。 功能实现 ●实时定位 实时定位工人、矿车、物资的位置,及时掌握定位对象的活动轨迹以及物资状态。当人员遭遇意外或突发情况下,可通过SOS一键报警功能通知管理人员立即赶来协助或救援,提升施工人员安全管理能力。 ●人员考勤管理

记录人员进出考勤区域的时间,统计人员每天在考勤区域停留时间,实现人员统计。 ●历史轨迹查询 选择需要查询的时间段,输入需要查询的人员姓名就可以查看他的历史运动轨迹。 ●区域告警 可进行安全电子围栏、危险警报区区域划分,当发现被定位的目标进入危险区域或授权目标长时在危险区固定不动的时候,立即触发告警,并将告警数据回传至后台。 除上述几点基本功能以外,应用端可拓展功能包括:标签权限管理、标签电量管理、基站管理、地图交互、热区图、电子围栏、视频联动等。

uwb超宽带无线通信技术(高精度定位)

UWB(定位技术)超宽带无线通信技术 一、UWB调制技术 超宽带无线通信技术(UWB)是一种无载波通信技术,UWB不使用载波,而是使用短的能量脉冲序列,并通过正交频分调制或直接排序将脉冲扩展到一个频率范围内。它源于20世纪60年代兴起的脉冲通信技术。 传统通信方式使用的是连续波信号,即本地振荡器产生连续的高频载波,需要传送信息通过例如调幅,调频等方式加载于载波之上,通过天线进行发送。现在的无线广播,4G通信,WIFI等都是采用该方式进行无线通信。下图是一个使用调幅方式传递语音信号的的连续波信号产生示意图。 图1 连续波调幅信号 而脉冲超宽带IR-UWB(Impluse Radio Ultra Wideband)信号,不需要产生连续的高频载波,仅仅需要产生一个时间短至nS级以下的脉冲,便可通过天线进行发送。需要传送信息可以通过改变脉冲的幅度,时间,相位进行加载,进

而实现信息传输。下图是使用相位调制方式传输二进制归零码的IR-UWB信号产生示意图。 图2 IR-UWB调相信号 从频域上看,连续波信号将能量集中于一个窄频率内,而UWB信号带宽很大,同时在每个频点上功率很低,如图3所示。

图3 IR-UWB信号频谱 在无线定位中,使用IR-UWB信号相对于窄带信号的主要优势为,IR-UWB信号能准确分立无线传输中的首达信号和多径反射信号,而窄带信号不具备该能力。 主要有三种应用:成像、通信与测量和车载雷达系统,再宏观一点,可以分为定位、通信和成像三种场景。 ·通信:因为大带宽,所以UWB一度被认为是USB数据传输的无线替代方案,蓝牙的问题是传输速度太慢。UWB还常用于军用保密通信,这主要也是因为UWB脉冲的能量很低,很容易低于噪声门限,不容易被其它无线电系统监听到。UWB通过在较宽的频谱上传送极低功率的信号,能实现数百Mbit/s至2Gbit/s 的数据传输速率。而且具有穿透力强、功耗低、抗干扰效果好、安全性高、空间容量大、能精确定位等诸多优点,可以说是个超级“潜力股”,很有可能在将来成为家庭主用的无线传输技术。

UWB超带宽技术

概念 超宽带技术UWB(Ultra Wide Band,超宽带)是一种无线载波通信技术。即不采用正弦载波,而是利用纳秒级的非正弦波窄脉冲传输数据,因此其所占的频谱范围很宽。UWB是利用纳秒级窄脉冲发射无线信号的技术,适用于高速、近距离的无线个人通信。按照FCC的规定,从3.1GHz到10.6GHz 之间的7.5GHz的带宽频率为UWB所使用的频率范围。 从频域来看,超宽带有别于传统的窄带和宽带,它的频带更宽。窄带是指相对带宽(信号带宽与中心频率之比)小于1%,相对带宽在1%到25%之间的被称为宽带,相对带宽大于25%。而且中心频率大于500MHz的被称为超宽带。从时域上讲,超宽带系统有别于传统的通信系统。一般的通信系统是通过发送射频载波进行信号调制。而UWB是利用起、落点的时域脉冲(几十纳秒)直接实现调制,超宽带的传输把调制信息过程放在一个非常宽的频带上进行。而且以这一过程中所持续的时间,来决定带宽所占据的频率范围。 UWB(Ultra Wide Band,超宽带)主要技术特点 UWB是一种“特立独行”的无线通信技术,它将会为无线局域网LAN和个人局域网PAN的接口卡和接人技术带来低功耗、高带宽并且相对简单的无线通信技术。UWB解决了困扰传统无线技术多年的有关传播方面的重大难题,具有对信道衰落不敏感、发射信号功率谱密度低、被截获的可能性低、系统复杂度低、厘米级的定位精度等优点。UWB具有以下特点: 1 抗干扰性能强 UWB采用跳时扩频信号,系统具有较大的处理增益,在发射时将微弱的无线电脉冲信号分散在宽阔的频带中,输出功率甚至低于普通设备产生的噪声。接收时将信号能量还原出来,在解扩过程中产生扩频增益。因此。与IEEE 802.1la、IEEE 802.1lb和蓝牙相比,在同等码速条件下,UWB具有更强的抗干扰性。 2 传输速率高

基于UWB超宽带定位技术的项目案例分析

基于UWB超宽带定位技术的项目案例分析 当前室内定位领域的主流技术包括WIFI、ZigBee、蓝牙等,但定位精度都还不能满足物联网领域的需求。UWB超宽带定位技术是一种无载波通信技术,采用时间间隔极短(小于1ns)的脉冲进行通信。其精度能达到厘米级别完全满足消费或工业物联网的定位精度和广域需求,具有较高的技术壁垒。 EHIGH在多年来对技术高点的不懈追求和创新,已在各行业中积累了大量基于UWB超宽带定位技术的应用案例,如汽车的总装生产、变电站施工管理、智慧养老院人员定位、智慧隧道/管廊人员定位、化工厂人员定位、展厅人员定位导航等具有代表性的行业应用。 变电站人员定位项目介绍: 我国是世界上水电站规模最大的国家,始终把安全作为第一责任、第一工作,全面推动安全管理工作的标准化和规范化。电力能源行业的管理具有极高安全要求。 在电力建设施工现场、运营中的电厂等区域署基于UWB超宽带定位(超宽带技术)的精确定位系统,实现对施工人员(定位标签安装在安全帽上)、电厂员工(佩戴工牌型定位标签)和重要物资(携带物资型定位标签),实现对人员和物资的精确位置监测,保证人员、物资的安全,详细记录各个时间段人员的位置和工作内容,实现信息化、数据化、智能化、精细化的管理。 恒高与中国核工业二四建设有限公司-福清项目部合作的“核建施工现场人员安全管理监控系统”项目中,采用定位精度10cm级的UWB超宽带定位技术,来保证人员高精度精确定位。基于近60000平方米的超大范围施工工地,部署实施中采用了90余台室外工业型通信定位基站,2500多张三防型定位安全帽标签,以及对应的定位引擎和终端应用软件。提供了一套集人员管理、实时显示、应急救援等功能的智慧监管系统。

超宽带(UWB)定位技术的前世今生

超宽带(UWB)定位技术的前世今生 文章来源:华星北斗智控 随着通信技术的发展,无线定位技术越来越受到人们的青睐,在军事和民用领域得到了广泛的应用。超宽带(Ultra Wide-band, UWB)技术凭借其众多的优势在无线定位技术领域特别是室内短距离定位领域发现了巨大的潜力。 1. UWB的概念 2002年2月,美国联邦通信委员会(FCC)公布了超宽带无线通信的初步规范,正式解除了超宽带在民用领域的限制。 这在UWB的发展史上是划时代的事件,它极大地促进了相关的学术研究,也成为超宽带技术正式走向商业化的一个里程碑。超宽带技术是一种脉冲无线电技术,它与传统的通信技术有很大差异,它不是利用载波信号来传输数据,而是通过收发信机之间的纳秒级极短脉冲来完成数据的传输。 FCC将超宽带信号定义为任何相对带宽不小于20%或者绝对带宽不小于 500MHz并满足功率谱限制的信号。 其中和分别表示功率相对于峰值功率下降10dBm的高端和低端频率。同时FCC为UWB分配了3.1 GHz ~10.6GHz共7.5GHz的频带,还对其辐射功率做出了比FCC Part 15.209更为严格的限制,将其限定在-41.3dBm频带内。 2. UWB信号的时频特征 常见的UWB信号体制有三种:脉冲无线电(Impulse Radio, IR),单载波调制直序列扩频超宽带(Direct Sequence Ultra Wideband, DS-UWB)和多载波调制多带 正交频分多路复用(Multi-Band OFDM Alliance, MBOA)。现代意义上的超宽带指的是脉冲无线电,不同于传统的载波通信技术,它是利用纳秒及纳秒以下具有非正正弦特性的极窄脉冲来进行数据交换。 从频域上讲,超宽带也与传统意义上的窄带和宽带不同,它的信号带宽更大。

UWB 超宽带技术 源代码

BIT: 产生原信号二进制比特流 PPM-TH: 进行PPM-TH调制 Repcode: 进行重复编码 TH: 产生TH码 TRANSMITTER_2PPM_TH:产生UWB信号 waveform: 产生功率归一化的脉冲波形 1、FUNCTION: "bit" % 产生二进制原信号 % 原信号比特数numbis作为输入 function [bits]=bit(numbits) bits=rand(1,numbits)>0.5; %rand产生的是在0~1上均匀分布的随机数 %这些数>0.5的几率各是一半,即bis为0,1的几率各半 3、FUNCTION: "repcode" % 产生重复编码% 'Ns' :码元重复数 function [repbits]=repcode(bits,Ns) numbits = length(bits); temprect=ones(1,Ns); temp1=zeros(1,numbits*Ns); temp1(1:Ns:1+Ns*(numbits-1))=bits; temp2=conv(temp1,temprect); repbits=temp2(1:Ns*numbits); 3、FUNCTION: "PPM_TH" % 引入TH码并进行PPM调制 % 参数如下: % 'seq':二进制源码 % 'fc' :抽样频率 % 'Tc' :时隙长度 % 'Ts' :脉冲平均重复周期 % 'dPPM':PPM引入的时移 % 'THcode' :TH码 % 产生两个输出: % '2PPMTHseq' :TH和PPM共同调制信号 % 'THseq' :未经PPM调制的信号 function [PPMTHseq,THseq] = PPM_TH(seq,fc,Tc,Ts,dPPM,THcode) % 调制 dt = 1 ./ fc; framesamples = floor(Ts./dt); %每个脉冲的样本数chipsamples = floor (Tc./dt); PPMsamples = floor (dPPM./dt);

技术盛宴丨浅谈UWB(超宽带)室内定位技术

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: ▲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很挑战性的,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

基于超宽带技术(UWB)的室内定位系统

基于超宽带技术的室内定位系统 近年来,随着近距离无线电技术的高速发展和无线局域网技术的进步,使得室内定位技术突飞猛进。在开阔的室外环境中,全球定位系统 GPS 提供了非常 精确的定位信息,与此同时,人们对室内定位信息的需求也与日俱增,机场、展厅、写字楼、仓库、地下停车场、监狱、军事训练基地等都需要使用准确的室内定位信息,对可用空间和库存物资实现高效的管理。 超宽带技术作为近年来新兴发展起来的一种无线电技术,因其特有的性能,能够提供精确的室内位置信息,非常适用于室内定位系统的应用。美国、加拿大、日本等发达国家近年投入了大量的人力、物力对相关技术和产品进行研究和开发。我国正处于信息产业发展的关键时期,应该抓住机遇,争取在室内定位系统这个有着极大现实意义和广阔应用前景的领域有所突破。 1 室内定位系统 典型的室内定位系统大致包括标识、接收机、控制中心等主要部分。标识带有发射电路,附在需要定位的个人或物体上,配置惟一的标识码,发射信号给接收机。接收机安装在建筑物的四周或天花板上,多个接收机相互连接,组成网络。控制中心处理各个接收机得到的数据,通过信号处理、数据融合对标识进行定位,其跟踪系统可以利用标识不同时刻传回的定位信息绘制运动轨迹,推测其未来的运动趋势,还可根据标识所在的区域,查询已知的资源分布图,帮助用户找到所需的设备。 目前,有多种无线技术可以进行室内定位,包括室内GPS、RFID、IR、WLAN、Bluetooth 以及 UWB,它们都是利用定位网络,通过接收到的信号参数,根据特

定的算法对个人或者物体在某一时刻所处的位置进行测量。在应用精度上大致可以分为两类,一类是目标发现(Finding Applications),它不需要获得非常精确的位置坐标或者物体的特性,仅需要知道被定位目标的有无或者所在的区域;另一类是“智能空间”应用(Smart Space),它可以提供非常高的定位精度并能实时监控。本文将从现有的室内定位算法和技术两方面进行介绍。 1.1 室内定位算法 室内定位算法目前基本上是从室外定位算法中借鉴而来,最典型的有临近检测(PD)、信号强度分析法 (RSSI)、到达时间位(TOA)、到达时间差定位(TDOA)以及到达角度定位(AOA)。 ?临近检测(Proximity Detection)。临近检测依靠密集的天线阵列,每个天线的位置已知,根据接收到信号最强的天线区域判定其位置。这种算法的精度与天线的密度有关,普遍仅能达到米级精度,而且天线位置须是等间隔的。 ?信号强度分析法(Received Signal Strength)。利用接收信号的强度与发射机和接收机之间距离的关系,建立信号的传播模型对目标进行定位。由于这种算法对信道传输模型的依赖性非常强,多径效应、墙壁的遮挡以及环境条件的变化都会使其精度严重恶化。 ?到达时间定位(Time Of Arrival)。标识发射信号到达3 个以上的接收机,通过测量到达不同接收机所用的时间(须保证时间同步),可以计算出标识与接收机之间的距离,然后以接收机为圆心、标识与接收机之间的距离为半径做圆,3个圆的交点即为移动终端所在的位置。

UWB超宽带定位原理与应用

2019年09月,苹果新产品发布会,iPhone11全部搭载UWB超宽带芯片的消息让UWB再次走进公众视野,那么,UWB到底是一种什么样的技术,又能给我们的生活带来什么变化呢? UWB最初是作为一种通信技术出现的,目的用于短距离、宽带无线通信,与WIFI、蓝牙、Zigbee等等处于同等地位。 与WIFI、蓝牙等传统的窄带通信不同,UWB的超带宽可以让它发射极窄、极尖的脉冲,如此,两个靠的很近的脉冲就可以分辨出来。这就意味着距离分辨力可以做到很高,赋予了UWB测距的先天优势。 UWB的脉冲宽度可以做到1ns以内,光、无线电在这个时间走过的距离是30厘米,通过对脉冲的进一步细分,比如分成3份这个难度并不高,就可以轻松获得10厘米的距离分辨力。由于光速极其稳定不受任何外界影响,UWB测距天生就是稳定的。 在物理上,带宽与脉冲宽度是成反比的,窄带通信无法产生窄脉冲。因此,WiFi、蓝牙等各种窄带通信技术只能通过测量信号强度、到达角度等办法,变通进行测距。会受到电源电压、环境、天线工艺、测距距离等影响,因此测距精度无法做得很高且很不稳定。 UWB测距,就是在通信过程中测量数据包到达前沿的时间来实现的,而测距是定位的基础,由于UWB超宽带测距的高精度及稳定性,UWB定位在定位领域的应用逐渐成为主流。UWB定位第一步:测距 测距采用双向飞行时间法TW-TOF,two way-time of flight 简单说,就是测量两点之间来回的无线电飞行时间,此即双向飞行时间,双向飞行时间x光速,就是发射与接收之间的双向飞行距离,此距离除2,就是单向距离。 UWB定位第二步:定位 测出物体(标签)与几个已知位置的基准点(基站)的距离(TOA)或者距离差(TDOA)之

超宽带(UWB)无线通信技术

知识大全:便携设计中模拟开关的变迁 引言 与电源设计应用中传统大功率MOSFET开关和存储应用中多位数据总线开关相比,模拟开关大大不同。一般来讲,模拟开关主要用于切换手机等便携式设计中的小功率模拟信号。但是,在最近的便携式设计中附加功能的推动下,模拟开关从传统的低带宽音频开关发展成为高速混合信号开关。由于模拟开关具有低功耗、低漏电流及小封装等特点,在某些设计中甚至可以将其用作低功耗DC信号开关。本文将介绍模拟开关的迁移轨迹,让读者了解便携式基带设计的市场趋势。 变迁轨迹 如图1所示,手机已从简单的单语音功能发展成为带有MP3或音乐铃声等大功率立体声音频的通讯工具。至于视频功能,简单的低分辨率相机已经过时,而高于200万像素相机已经成为大多数中高端手机的标准功能。由于低功耗数字式广播调谐器适合便携式应用,带有复合视频输出的手机将在市场强势出现,从而满足外部大型显示器或者专业投影仪显示等专业应用需求。 图1基带功能推动手机功能变迁(略) 现代的手机设计都嵌入了MP3功能,对于数据路径而言,传统以UART为基础的接口已不能满足最终用户的下载要求。因此,USB1.1全速(12Mbp)甚至是USB2.0高速接口在带嵌入式硬盘或可拆卸大型存储器的MP3手机设计中越来越普遍。 纯音频开关从高导通电阻迁移到超低导通电阻 响应图1中手机功能的变迁,最初在手机设计中采用模拟开关是由于大多数基带处理器只有有限的音频输出端口,如图2所示。那些低端处理器只有单语音输出,通常需要进行语音隔离将其分别接到听筒或者耳机中。相对于32Ω的耳机阻抗,这些开关通常具有大约10Ω相对较高的导通电阻。开关的插入损耗通过前置放大器级来补偿。大多数应用中的控制电压与开关的3V供电一致。 图2便携设计中模拟开关应用功能的迁移(略) 在节能及更佳的总谐波失真(THD)需求带动下,市场出现了1Ω开关,在0到VCC的输入电压之间具有平坦的导通电阻。对于免提电话等功能来说,来自基带处理器的语音输出可以路由到耳机和内部的8Ω扬声器上。由于放大器置于开关之后和扬声器之前(见图2),在这些应用中THD规范遂成为关键因素,以减小信号放大失真。 随着大多数基带处理器设计需要进一步降低功耗,通用I/O(GPIO)数字接口需要提供更低的输出高压阈值电平(VOH)。对于这种应用,该电压可低至1.8V。但是由于MP3手机具有大功率立体声音频的需求,开关电源电压可以达到 4.2V,或者直接由电池供电。因为控制电压输入高电平(VIH)与开关电源电压之间存在失配,设计要求增加额外的电平偏移变换器以减小静态漏电流。这样不仅增加了设计难度,还提高了材料成本。在这样的便携式应用中,非常需要能够识别低控制电压(1.8V)的模拟开关。 由于正电源下,模拟开关建议用于传输正电平信号,因此需要在开关之后设置AC耦合电容器为耳机或接收器阻隔DC成分。同时,考虑到扬声器的阻抗大约为8Ω,而在4.3V 电源下这类应用中的音频开关一般拥有低至0.35Ω的导通电阻,能够进一步降低高导通电阻开关的插入损耗所带来的功耗。 混合信号和高速数字信号切换 市场对于薄型滑盖手机等小巧手机的需求强劲,低引脚数连接器设计对用户而言十分重要。UART或USB等数字信号将与音频输出共享连接器的引脚,如图2所示。大多数音频

最详细的UWB定位技术介绍

超宽带(UWB)是一种无线技术,可以在短时间内以极低功率实现数据的高速传播。超宽带有很多独特的技术特性,是具有极强竞争优势的短距无线传输技术。但该技术在2002年之后才正式被大家关注,主要是该技术之前只能在军方使用,2002年2月,美国联邦通信委员会才正式批准可以用于民用。 UWB超宽带技术是一种无线载波通信技术,占有很宽的频谱范围,按照FCC的规定,从3.1GHz到10.6GHz之间的7.5GHz的带宽频率为UWB所使用的频率范围。并且数据传输是依靠纳秒级的非正弦波窄脉冲,适用于高速、近距离的无线个人通信。 UWB是一种“特立独行”的无线通信技术,它将会为无线局域网LAN和个人局域网PAN的接口卡和接人技术带来低功耗、高带宽并且相对简单的无线通信技术。 1)抗干扰性能强 UWB采用跳时扩频信号,系统具有较大的处理增益,在发射时将微弱的无线电脉冲信号分散在宽阔的频带中,输出功率甚至低于普通设备产生的噪声。接收时将信号能量还原出来,在解扩过程中产生扩频增益。因此,与IEEE 802.1la、IEEE 802.1lb和蓝牙相比,在同等码速条件下,UWB具有更强的抗干扰性。 2)传输速率高 超宽带数据速率可以达到几十Mbit/s到几百Mbit/s。有望高于蓝牙100倍,也可以高于IEEE 802.1la和IEEE802.1lb。 3)带宽极宽 UWB使用的带宽在1GHz以上,高达几个GHz。超宽带系统容量大,并且可以和目前的窄带通信系统同时工作而互不干扰。这在频率资源日益紧张的今天。开辟了一种新的时域无线电资源。 4)消耗电能小 通常情况下,无线通信系统在通信时需要连续发射载波,因此,要消耗一定电能。而UWB 不使用载波。只是发出瞬间脉冲电波,也就是直接按0和1发送出去,并且在需要时才发送脉冲电波,所以消耗电能小。 5)保密性好 UWB保密性表现在两方面:一方面是采用跳时扩频,接收机只有已知发送端扩频码时才能解出发射数据;另一方面是系统的发射功率谱密度极低。用传统的接收机无法接收。 6)发送功率非常小 UWB系统发射功率非常小,通信设备可以用小于1mw的发射功率就能实现通信。低发射功

uwb超宽带定位系统精准定位解决方案-广纳科技

超宽带定位的技术解决了困扰传统无线技术多年的有关传播方面的重大难 题,超宽带定位具有对信道衰落不敏感、发送信号功率谱密度低、系统复杂性低、低截获能力、能提供数厘米的定位精度等好处。那么超宽带定位的应用大家了解吗?以及行业解决方案也有很成熟的案例,接下来看看吧! 超宽带定位现阶段应用隧道管廊:在隧道施工现场,根据实施UWB超宽 带定位系统,将定位标签集成至职工工作牌、安全头盔等穿戴设备内,能够提供的集风险管控、人员管理、即时显示、抢险救援等功能能够准确定位工人部位, 确保工人安全施工、施工质量、施工进度。工业制造:在工厂中,UWB超宽带 定位系统能够协助传统工厂完成数字化管理,可即时查询职工部位、在岗时间、离岗时间、移动运动轨迹,提升岗位巡查效率。 定位过程中由UWB接收器接收标签发送的UWB信号,根据过滤电磁波 传输过程中参杂的各种噪音干扰,得到含合理信息的信号,再根据中央处理单元进行测距定位计算分析。为什么超宽带定位这么受到重视呢?因为将来无线定位技术的趋势是室内定位与室外定位相结合,完成无缝的、精确的定位。目前的网络技术还不能彻底满足这个要求,而超宽带定位技术因为功耗低、安全性高、系统复杂性低、抗多径效果好、定位精度极高等优点,在诸多无线定位技术中出类拔萃。 因为护理员工作人员不可能24小时陪在每一个老年人身边,在所难免有疏 漏,因此能够将一键报警功能集成在手环或胸牌之中,一旦老年人遇到紧急时刻,按下按钮就能够通知护理员工作人员及时予以救助,避免危及老年人生命健康安 全。展览厅:在会展、展览厅内,UWB超宽带定位系统可完成智能化系统导览 服务,一方面能够即时导引观众前往想去的展位,此外还可以对观众的部位数据进行精确统计,查询参展客户及工作人员在展览厅内的观览运动轨迹、停留时间等,完成办展效果精确分析。让展方了解参展工作人员感兴趣产品,为中后期提高展会质量工作提供确立大方向。

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