基于uwb技术的twtof测距跟踪架构
基于UWB技术的测距定位研究
基于UWB技术的测距定位研究近年来，基于UWB（Ultra Wide Band）技术的测距定位成为了研究热点。
UWB是一种短脉冲无线电通信技术，其带宽远超几百兆赫兹，可在短时间内传送大量数据。
UWB技术的测距定位采用了双向测距和三角定位的方法，从而实现了在室内和室外高精度的位置定位。
一、UWB技术测距的基础原理UWB技术利用超短脉冲信号在不同位置之间传播的时间差，来计算距离。
为了达到高精度定位的目的，UWB技术需要使用纳秒级的时钟和高速ADC（模数转换器）进行测量。
在UWB技术中，测距系统会发送一个超短脉冲信号，然后接收从目标物体反射回来的信号，利用差分时间测量出脉冲信号从发送到接收的时间，从而计算出距离。
二、UWB技术测距的应用领域UWB技术的高精度测距定位已经在很多领域得到应用，主要包括室内定位、物联网、机器人、安防等。
在室内定位中，UWB技术可以实现对人员和设备的高精度定位，从而可以用于室内导航、机器人导航等场景，同时室内定位技术也成为了无人零售、智能家居等领域的新热点。
在物联网中，UWB技术可以用于智能标签的精确定位，同时还可以实现对物品在时间、空间等多维度的跟踪和管理。
在机器人方面，UWB技术可以用于实现机器人的定位和导航，不仅可以提高机器人在不同环境下的导航精度和效率，还可以为机器人的协同工作提供参考。
在安防领域，UWB技术可以实现对人员和车辆等目标物体的高精度定位，不仅可以提高安全性，还可以为智能交通、城市管理等领域提供有力支撑。
三、UWB技术测距定位的研究进展UWB技术测距定位已经成为了国内外研究的热点。
近年来，越来越多的研究者将UWB技术与机器学习、人工智能等技术相结合，从而探索实现更高精度、更可靠的测距定位。
同时，基于UWB技术的无线传感器网络也成为了研究热点之一。
无线传感器网络可以利用UWB技术实现对环境、人员等目标物体的高精度定位和监测。
其中，无线传感器网络的电力管理和优化也成为了研究重点之一，探索实现更加节能的传感器网络。
一文介绍uwb测距的原理和应用
一文介绍uwb测距的原理和应用1. UWB测距原理UWB（Ultra-wideband）是一种无线通信技术，其原理基于短时域脉冲信号的传输和接收。
UWB信号的特点是带宽极宽，信号短暂，能够提供高精度的测距和定位能力。
UWB测距原理主要基于两个方法：TOF（Time of Flight）和TDOA （Time Difference of Arrival）。
1.1 TOF原理TOF原理利用无线信号从发射器到接收器所需的时间来计算距离。
当UWB信号从发射器发送后，它会以速度为c的光速进行传播，经过一段时间后到达接收器。
通过测量信号传播的时间，可以计算出距离。
TOF原理在室内定位和跟踪、车辆制动系统等领域得到广泛应用。
1.2 TDOA原理TDOA原理通过测量信号到达不同接收器的时间差来计算距离。
在多个接收器中，信号到达的时间差可以用来确定信号源与接收器之间的距离。
TDOA原理常用于雷达系统、智能交通和无线定位等领域。
2. UWB测距应用UWB技术的高精度和抗干扰能力使其在各个领域有着广泛的应用。
2.1 室内定位和导航UWB技术在室内定位和导航领域有着重要的应用。
通过在建筑物内部布置多个基站或接收器，结合TOF或TDOA原理，可以实现对移动物体的高精确定位。
室内定位技术在物流管理、智能家居和商场导航等方面发挥着重要作用。
2.2 车载雷达和自动驾驶UWB技术在车载雷达和自动驾驶系统中具有广泛的应用前景。
通过在车辆周围安装UWB传感器，可以实现对周围物体的高精度检测和跟踪。
UWB技术在避免车辆碰撞、智能制动和自动驾驶等方面发挥着重要作用。
2.3 军事和安防领域UWB技术在军事和安防领域也有着重要的应用。
UWB技术可以用于建立高精度的位置感知系统，用于敌方目标探测和防御。
此外，UWB技术还可以用于无线电通信的隐蔽和抗干扰。
2.4 医疗健康监测UWB技术在医疗健康监测领域也有着潜在的应用。
借助UWB技术，可以实现对人体内部的无线监测，如心率监测、呼吸监测和活动监测。
超宽带定位技术方法比较 -- 到达时间差(TDoA)和飞行时间测距(ToF)
一、超宽带（UWB）定位方法简介超宽带是一种短距离的无线通信技术，但是同时它也可以应用在室内定位当中，跟蓝牙和WIFI定位方法不同，位置信息并不是基于信号强度（RSSI）进行计算，而是通过无线信号的飞行时间（ToF）计算的。
信号飞行的速度是光速（固定值），所以只要知道飞行时间就可以计算出两个设备的距离。
超宽带技术分为两种定位方法：到达时间差（TDoA）和飞行时间测距（ToF）。
超宽带设备分为两种角色：标签Tag和基站Anchor；例如在人员定位场景，每个人会佩戴有一个标签，基站会分布在被定位区域的多个位置。
图 1-1 定位系统示意图1.1 飞行时间测距（ToF）标签和基站之间会通过无线收发至少3次交互之后，可以得到标签和基站之间的距离信息。
以下图中最常用的3消息双向测距方法为例，标签和基站的测距流程如下图所看到，标签可以看做设备A（Device A），基站可以看做设备B（Device B），设备A主动发起第一次测距消息，设备B响应，得到4个时间戳，设备A等待Treply2之后再发起，设备B接收，再得到2个时间戳。
因此可以得到如下四个时间差：~ Tround1~ Treply1~ Tround2~ Treply2飞行时间计算方法，可以使用如下公式计算：最后乘以光速就可以得到设备A和B之间的距离。
图1-2是得到各个基站的距离之后，标签定位的过程。
标签和各个基站无线信号的交互如下图所示：图 1-2 标签与各个基站测距TOF流程图图1-3是根据到各个基站的测距信息，以基站为中心画圆，就可以得到一个交点，交点就是标签的位置。
图 1-3 双向测距方法定位流程图1.2 到达时间差（TDoA）到达时间差（TDoA）技术，分为有线同步和无线同步，由于有线同步技术对布线和网络的要求较高，成本比较高，因此一般会采用无线同步技术，本文介绍的到达时间差（TDoA）技术都是基于无线同步。
标签将数据包发送到被基站覆盖的区域内，附近的所有基站都会收到标签的无线信号，但不会返回任何无线信号。
UWB技术是如何实现精准定位的？
乾坤物联-UWB技术是如何实现精准定位的？一般来说，gps定位误差在几十米左右，但是基于UWB技术的定位却能达到厘米级的误差范围，为什么UWB技术能实现这么高精准的定位呢？ToF（Time of Flight）飞行时间测距法ToF为飞行时间测距法，通过测量脉冲信号从出发到返回的时间，乘以传播速度（脉冲信号在空气中的传播速度为定值v=30万KM/秒），得到往返一次的距离，除以2即为UWB定位标签到定位基站间的距离。
UWB定位基站的坐标已知，测得标签到基站距离后，通过三点定位法画3个圆，交点即为UWB定位标签的位置。
如上图所示：UWB定位基站的坐标分别为R1（x1、y1）、R2（x2、y2）、R3（x3、y3），基站R1、R2、R3在安装部署时位置固定且坐标已知，所求定位标签的坐标为Ro（xo、yo）。
设定d1、d2、d3分别为3个定位基站与定位标签Ro之间通过信号的传播时间计算的相对距离，每个基站以相对距离为半径画一个圆形轨迹。
利用三个圆形方程能够计算出唯一的交点，计算公式如下公式所示：测距方法属于双向测距技术，它主要利用信号在标签和基站之间往返的飞行时间来测量节点间的距离。
传统的测距技术分为双向测距技术和单向测距技术。
ToF属于双向测距技术，而TDoA则是单向测距技术，只需要测量定位基站到定位标签之间的单程距离即可。
TDoA（Time Difference of Arrival）到达时间差TDoA定位是一种利用时间差进行计算的方法。
精准的绝对时间相对较难测量，通过比较信号到达各个UWB定位基站的时间差，计算出信号到各个定位基站的距离差，就能作出以定位基站为焦点，距离差为长轴的双曲线，三组双曲线的交点就是定位标签的位置。
如上图所示：乾坤物联UWB定位基站的坐标分别为R1（x1，y1）、R2（x2，y2）、R3（x3，y3）、R4（x4，y4），基站R1、R2、R3、R4在安装部署时位置固定且坐标已知，所求定位标签的坐标为Ro（xo，yo）。
基于uwb技术的twtof测距跟踪架构
基于uwb技术的twtof测距跟踪架构跟踪与导航P400测距和通讯模块既支持跟踪系统，也支持导航系统。
P400测距和通讯模块是点对点的精确测距设备。
在构建定位和导航同时工作的系统时，常常需要通过另外的无线电系统把位置信息从移动设备发送给控制中心或者把控制中心所知道的移动点的位置信息发送给移动设备，P400测距和通讯模块是一个带有综合数据通信能力的射频系统，因此本征上支持这些跟踪/导航综合系统。
参照和移动节点典型的跟踪系统包含有“移动”和“参照”设备或者节点。
参照节点的（x,y,z）坐标对于定位系统来说是已知的，移动节点相对于参照点的位置是计算出来的。
当参照节点处于已知和静态的位置时，他们通常被叫做“锚”。
P400测距和通讯模块本身并不是一个跟踪系统，也不是一个导航系统。
但是作为一个点对点集成有无线通讯能力（无线通信是用来协调测距交通和传播的参照点位置数据）的射频测距设备，它为各种不同定位架构的系统提供了最大的灵活性。
测距和通讯模块用来测量以下节点之间的距离：1. 移动点和移动点(用于传播参照或者协调相对行为，例如编队和跟随)2. 移动点和参照点（用于精确定位或漂移校正）3. 参照点和参照点（用于在设置特设“锚”，也就是参照点时达到额外的高精确度）4. 移动的参照点和移动的目标（用于自动车辆安全和态势感知）参照节点处于静止状态时较易理解，实际上任何一个具有准确瞬间动态位置的节点都可以用来作为参考节点。
例如，GPS卫星就可以作为参照点，但是他们不是静态的。
卫星的位置不断被动态更新并且通过无线方式传送给移动的GPS接收器，GPS接收器根据收到的GPS “锚”之间的位置和延时来进行定位。
同样，在一个由测距和通讯模块RCM辅助的定位系统中，任何具有瞬时精确位置的节点都可以作为一个相对于具有不太精确的已知位置的邻居节点的参照点。
这种“传播参照点”技术可以扩展跟踪系统的监控范围，但是以传播位置误差为代价。
一般来说，系统需要周期性地通过访问一个知道准确位置的临时静态节点来限制传播误差。
基于UWB技术的TW-TOF测距跟踪架构
跟踪与导航P400测距和通讯模块既支持跟踪系统，也支持导航系统。
P400测距和通讯模块是点对点的精确测距设备。
在构建定位和导航同时工作的系统时，常常需要通过另外的无线电系统把位置信息从移动设备发送给控制中心或者把控制中心所知道的移动点的位置信息发送给移动设备，P400测距和通讯模块是一个带有综合数据通信能力的射频系统，因此本征上支持这些跟踪/导航综合系统。
参照和移动节点典型的跟踪系统包含有“移动”和“参照”设备或者节点。
参照节点的（x,y,z）坐标对于定位系统来说是已知的，移动节点相对于参照点的位置是计算出来的。
当参照节点处于已知和静态的位置时，他们通常被叫做“锚”。
P400测距和通讯模块本身并不是一个跟踪系统，也不是一个导航系统。
但是作为一个点对点集成有无线通讯能力（无线通信是用来协调测距交通和传播的参照点位置数据）的射频测距设备，它为各种不同定位架构的系统提供了最大的灵活性。
测距和通讯模块用来测量以下节点之间的距离：1. 移动点和移动点(用于传播参照或者协调相对行为，例如编队和跟随)2. 移动点和参照点（用于精确定位或漂移校正）3. 参照点和参照点 （用于在设置特设“锚”，也就是参照点时达到额外的高精确度）4. 移动的参照点和移动的目标（用于自动车辆安全和态势感知 ）参照节点处于静止状态时较易理解，实际上任何一个具有准确瞬间动态位置的节点都可以用来作为参考节点。
例如，GPS卫星就可以作为参照点，但是他们不是静态的。
卫星的位置不断被动态更新并且通过无线方式传送给移动的GPS接收器，GPS接收器根据收到的GPS “锚”之间的位置和延时来进行定位。
同样，在一个由测距和通讯模块RCM辅助的定位系统中，任何具有瞬时精确位置的节点都可以作为一个相对于具有不太精确的已知位置的邻居节点的参照点。
这种“传播参照点”技术可以扩展跟踪系统的监控范围，但是以传播位置误差为代价。
一般来说，系统需要周期性地通过访问一个知道准确位置的临时静态节点来限制传播误差。
基于uwb的自主跟随机器人定位系统的设计
・3338・
计算机工程与设计
2019 年
基于此，本文设计了一种基于UWB技术的自主跟随
机器人定位系统。选用DecaWave公司开发的DW1000芯
片作为UWB无线收发 ，采用基于TOF 时间方法
测距，针对室
下由于非视距、多径
利
因素 成的噪声干扰问题，采用卡尔
测距
化处理，
过三边测
目 ’定
，从而提高系统
与
。
1定位系统总体设计
自主跟随机器人定位系统由机器人定位单元、跟随目
标、
端3部 成，系统如图1所示。机器人 :
单元主要由 基站AO、Al、A2与
XU Qing-kun, SONG Zhong-yue (New Energy Department, Tianjin Sino-German University of Applied Sciences, Tiani 300350, China)
Abstract： Aiming at the low positioning accuracy of autonomous following robot, a positioning system of autonomous following robotbasedonUWBwasdesigned.Thetechnologyoftime-of-flightwasusedtoobtainthedistanceinformationbetweentherobotandtarget.Tosuppressrandominterferencecausedbyvariousunfavorablefactorssuchasnon-line-of-sightandmulti-path propagation in indoor environment, Kalman filtering algorithm was used to optimize the data, those data were then solved and located using the trilateral measurementalgorithm. The positioning system of the autonomous following robot was tested in static scenes and in dynamic scenes respectively.The test results show that the positioning precision can be control ed within 20 cm in static scenes and 30 cm in dynamic scenes , which meets the requirements of autonomous following robot for positioning accuracyandreliability. Key words： UWB； autonomous following； mobile robot； position； Kalman filtering
uwb定位系统原理
uwb定位系统原理UWB定位系统原理UWB（Ultra-Wideband）定位系统是一种基于超宽带技术的定位系统，它利用非常短的脉冲信号来实现高精度的定位。
UWB定位系统的原理是通过发送和接收超短脉冲信号，利用信号的传播时间和多径效应来确定目标物体的位置。
UWB定位系统的工作原理是基于时间差测量（Time of Flight，TOF）技术。
具体而言，系统通过发送一系列非常短的脉冲信号，并记录这些信号从发送器到接收器的传播时间。
根据光速的常数速度，系统可以计算出信号传播的距离。
通过多次测量和计算，可以获得目标物体在三维空间中的位置坐标。
UWB定位系统的主要优势在于其高精度和高分辨率。
由于脉冲信号的带宽非常宽，可以达到几个GHz甚至更高，因此可以实现很高的时间分辨率。
这意味着系统可以精确地测量信号的传播时间，从而提供高精度的定位信息。
UWB定位系统还具有良好的穿透能力和抗干扰性能。
由于脉冲信号的特殊性，UWB信号可以穿透墙壁、建筑物和其他障碍物，从而实现对目标物体的定位。
同时，UWB信号的宽带特性也使其具有很强的抗干扰能力，可以在复杂的电磁环境中工作。
UWB定位系统在许多领域都有着广泛的应用。
在室内定位方面，UWB可以实现对人员和物体的精确定位，可以用于智能家居、安防监控等应用。
在工业领域，UWB定位系统可以用于机器人导航、物料管理等方面。
此外，UWB定位系统还可以应用于车辆定位、室外定位等场景，为人们的生活和工作带来便利。
UWB定位系统是一种利用超宽带技术实现高精度定位的系统。
它通过发送和接收非常短的脉冲信号，利用信号的传播时间和多径效应来确定目标物体的位置。
UWB定位系统具有高精度、高分辨率、良好的穿透能力和抗干扰性能等优势。
它在室内定位、工业导航和车辆定位等领域都有着广泛的应用前景。
随着技术的不断发展和创新，相信UWB定位系统将会在未来发挥更大的作用，为人们的生活和工作带来更多便利。
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跟踪与导航
P400测距和通讯模块既支持跟踪系统，也支持导航系统。
P400测距和通讯模块是点对点的精确测距设备。
在构建定位和导航同时工作的系统时，常常需要通过另外的无线电系统把位置信息从移动设备发送给控制中心或者把控制中心所知道的移动点的位置信息发送给移动设备，P400测距和通讯模块是一个带有综合数据通信能力的射频系统，因此本征上支持这些跟踪/导航综合系统。
参照和移动节点
典型的跟踪系统包含有“移动”和“参照”设备或者节点。
参照节点的（x,y,z）坐标对于定位系统来说是已知的，移动节点相对于参照点的位置是计算出来的。
当参照节点处于已知和静态的位置时，他们通常被叫做“锚”。
P400测距和通讯模块本身并不是一个跟踪系统，也不是一个导航系统。
但是作为一个点对点集成有无线通讯能力（无线通信是用来协调测距交通和传播的参照点位置数据）的射频测距设备，它为各种不同定位架构的系统提供了最大的灵活性。
测距和通讯模块用来测量以下节点之间的距离：
1. 移动点和移动点(用于传播参照或者协调相对行为，例如编队和跟随)
2. 移动点和参照点（用于精确定位或漂移校正）
3. 参照点和参照点 （用于在设置特设“锚”，也就是参照点时达到额外的高精确度）
4. 移动的参照点和移动的目标（用于自动车辆安全和态势感知 ）
参照节点处于静止状态时较易理解，实际上任何一个具有准确瞬间动态位置的节点都可以用来作为参考节点。
例如，GPS卫星就可以作为参照点，但是他们不是静态的。
卫星的位置不断被动态更新并且通过无线方式传送给移动的GPS接收器，GPS接收器根据收到的GPS “锚”之间的位置和延时来进行定位。
同样，在一个由测距和通讯模块RCM辅助的定位系统中，任何具有瞬时精确位置的节点都可以作为一个相对于具有不太精确的已知位置的邻居节点的参照点。
这种“传播参照点”技术可以扩展跟踪系统的监控范围，但是以传播位置误差为代价。
一般来说，系统需要周期性地通过访问一个知道准确位置的临时静态节点来限制传播误差。
因而在一个采用测距和通讯模块的动态或者特设的跟踪系统中，坐标系统通常建立于
1）临时设置的室外GPS增强锚，
2）一个具有准确全局位置的中央车辆或者，
3）一个由精确测距和无线通信增强的移动GPS定位最优组合决定的系统。
在任何情况下，移动节点的位置都不会比参照点的位置更加精确。
测距精度和几何考量
P400测距和通讯模块提供点对点的，精度为几厘米的测距。
通过多个移动节点和参照节点之间的距离的测量组合就可以计算一个位置。
这种解决方法叫做三边定位（相对于三角定位法中需要测量两个或者多个角度的测量组合进行计算）。
基本的想法就是在一个2D系统中多个圆的交点：
图1：通过移动节点M和参照节点R1，R2和R3之间的距离的组合就可以获得移动节点M的位
置
在开发一个基于三边法的跟踪系统时的一个重要考虑就是采用测距和通讯模块进行测距是有误差的。
解算算法把测距和参照点坐标综合起来进行位置估算，取决于节点之间的通道，距离测量处于泊松分布误差范围为标准偏差2-10厘米的环空带的交界处，这个误差产生于嵌入的领先边缘检测算法中的时序抖动和脉冲到达时间测量。
图2：由于参照点相对几何位置的不同，相同测距误差（环空中的厚度）可能产生差别很大的
位置误差的两个例子
以上插图说明参照节点相对于移动节点的几何位置对于定位误差有很大的影响。
这种误差几何放大因子 （G DO P）在所有基于参照点的跟踪和导航系统中很常见。
在高级的采用分布式求解的导航系统中，移动节点根据自己和周围参照节点的相对几何关系瞬时决定其进行测距请求的“最佳”参照点。
在这些系统中，移动节点的处理器必须维持一个“活跃的”周围节点位置的数据库。
三种类型的求解算法
规划求解算法既可以驻留在一个单一的基站计算机（集中式架构）中，也可以驻留在每个移
动节点（分布式体系结构）。
在任何情况下，规划求解算法都必须考虑到这些圆不会只相交
在一个地方。
例如，三个参照距离圆可以相交于6个不同的点（每个参照距离圆有2个交点）。
三种典型的求解方法包括：1）线性最小二乘解算法，2）几何求解法，或3）最优递推估算求解法。
典型的线性最小二乘求解法采用了高斯–牛顿法迭代最大限度地减少了共有移动点坐标和参
照点坐标之间的基于欧氏距离方程的系统误差。
这种方法的优势在于可以使用N个参照距离。
但是其缺点在于a）迭代算法导致计算时间不同，b）它是非线性的以至于在某些条件下会产
生误差较大的结果，c）需要一个位置种子开始迭代。
这个种子位置越接近真实位置，算法会
收敛得越快。
通常这个种子是之前的测量解算出的坐标位置。
该算法还需要3个或更多几乎同时测量的到多个参考节点的距离分组，这需要所有被跟踪移
动点具有足够的收敛性和更新速率。
典型的几何求解法找到所有圆的交点，舍弃每两个圆的处于外围的第二个交点，然后把交点
主群集的质心的位置估算为移动节点位置。
在下图中，外围第二个交点被画成橙色而主交点
被画成绿色。
由主交点（绿色）集群形成的形状的质心包含了解算结果。
图3：几何相交和交点集群
几何求解法的优点是不需要位置种子。
这种算法在特定条件下还可以产生所有方法中最精确
的结果。
它的缺点在于要求一个通常需要2*N阶运算的集群/关联算法，这里N是参照点的数量。
几何求解法常常用于初始化最小二乘解算法或者基于最佳滤波器的系统的种子。
最优递推估算求解法通常由标准卡尔曼滤波器的导出。
这种技术把一个简单的目标运动模型
和测距以及参照位置相结合来产生一种根据观察和模型估算把加速度误差和测距误差适当混
合的最优算法。
由于欧氏距离公式的非线性性质，扩展卡尔曼滤波器是必要的。
在大多数情
案例2 –急救人员（带有扩展范围的集中式架构）
图7：急救人员应用示例
案例3 –分布式传感器（分布式体系结构）
这一尝试的目标是在一个仓库内寻找放射性物质的迹象，并产生这个设施的一个地理定位传感器“热图”。
典型的低成本辐射探测器是全方位定向的。
当探测器通过仓库时，它的时间标记和地理标记传感器测量数据被记录下来。
在这个展示中，六个UWB无线测距仪作为锚分布在仓库内。
移动辐射传感器装备有求解器和一个超宽带UWB无线测距仪。
一个单个传感器通过手动移动经过建筑物，但系统可以很容易地扩展到支持多个移动传感器和自动车辆。
当传感器穿过仓库时，辐射指数被读出并且和时间标记与地理标记一同被记录下来。
经过后处理的结果显示在图8中。
在左边的是一个仓库的蓝图，锚被标记为红色，移动路径被标记
成绿色。
在右侧是系统所产生的辐射热图。
图8：使用辐射传感器和超宽带(UWB)无线电测距跟踪系统来产生路径历史的分布式体系结构
图（左）和放射性热图（右）。