基于UWB的室內人員定位系統的應用

劉 暢，倪曉明，夏麗莉，于肇賢，石自輝，楊思琪

（1.北京信息科技大學 理學院，北京 100192；2.國電龍源電氣有限公司，北京 100039）

0 引 言

隨著無線通信技術和移動互聯網的迅速發展，人們對定位服務也提出了更多要求。為實現室內、室外定位服務的無縫銜接，高精度、低成本、適應性強的室內定位技術漸漸成為人們研究的重點。UWB技術是一種基于脈沖信號的無載波無線通信技術，UWB 信號是帶寬大于500 MHz或基帶帶寬與載波頻率比值大于0.2的脈沖信號，具有傳輸速率高、功率低、穿透能力強、定位精度高等優點，理論上其定位精度可以達到厘米級，這使得它在室內定位領域獨占鰲頭。

本文設計了基于UWB的室內定位系統，定位標簽通過UWB信號與定位基站通信，實現定位標簽的測距、定位。測距信息由定位基站上傳至服務器，由定位引擎采用定位算法進行計算并加入改進后的卡爾曼濾波算法，最終得出實時定位坐標。

1 系統整體結構

UWB室內定位系統主要由標簽、基站和顯示平臺組成。標簽是以脈沖方式發射UWB信號的硬件裝置。基站被安放在標簽所在的室內環境中，它在接收到UWB脈沖信號后，將信號傳送到服務器進行算法解析，最終上傳至上位機平臺顯示。

基站在給定的時隙內接收定位標簽定位請求幀，記錄接收的定位請求幀時的自身時間、定位請求序號、發起定位請求標簽的地址、發起定位標簽的電池報警等信息。在一個定位周期結束后，各基站通過以太網把數據發送給定位引擎，發送的信息包括本基站與主基站的時間差，接收到的定位標簽定位序號，及接收到標簽的時間等信息。

系統網絡模型如圖1所示。

圖1 系統網絡模型

2 硬件設計

定位基站系統框架如圖2所示。

圖2 定位基站系統框架

定位基站選用STM32F407VG主控芯片，使用Micro USB接口、外部電源、POE三種方式供電。RJ 45采用HR911105，以太網變壓器采用HR601680，以太網PHY芯片采用LAN8720，POE模塊采用WC-PD25D050LV，12 V寬范圍電源芯片采用LM22676。SDIO接口外接WiFi模塊，SPI口外接TF卡和DWM1000 模塊。由JTAG和SWD調試接口。

定位卡片的設計框架如圖3所示。

圖3 定位卡片設計框圖

定位標簽采用DecaWave公司出品的DW1000芯片，主控芯片采用STM32L/F072低功耗單片機，使用SPI與DWM1000模塊通信。采用鋰電池供電，使用Micro USB口對電池充電。使用Micro USB虛擬串口對標簽進行參數配置和程序更新。

3 核心定位算法

TOA是基于信號到達時間的一種測距技術，其實現原理是通過測取發射器發出信號到達接收器所需時間，再利用電磁波傳播時間與傳播距離間的數學關系計算兩基站間的距離，然后結合已知定位基站的位置信息確定定位目標的位置。計算公式如下：

式中：t為采用TOA算法的傳輸時間；d為標簽到基站的傳輸距離；c為空氣中的傳播速度。

基站獲取信號傳輸時延，需獲取標簽的發射時間。所以標簽和基站的時鐘應該保持精準同步。而硬件設備難以達到較高精度，且考慮到目標信號在空氣中近似以光速傳播，所以微小的時間誤差會造成較大的距離估計誤差，導致定位失準。針對此問題，可將發射和接收端的數據信號進行差分處理，避免硬件設備的同步時鐘問題，以減少誤差的影響。

3.1 測距算法

精準的距離估算是實現高精度室內定位系統的前提。通過記錄測距消息的收發時間戳來計算無線信號從基站到標簽的傳播時間，最后用時間乘以光速得到信號傳播距離。

根據測距消息的傳輸方式不同可分為單向測距和雙向測距，其中單向測距中測距消息僅單向傳播，但為獲得設備間的飛行時間，需要雙方設備保持精確的時鐘同步，系統實現復雜度和成本較高。而雙向測距對雙方設備的時鐘同步無要求，系統實現復雜度和成本較低，因而采用雙向測距方案。

非對稱TWR的特點是無需進行時鐘同步，且可以減少時鐘漂移和頻率漂移的影響，測量更精確。因此采用非對稱TWR方法，也可稱為雙邊雙向測距方法（Double-Sided Two-Way Ranging，DS-TWR），標簽和基站需要進行多次數據往復傳輸。

測距原理如圖4所示。

圖4 測距原理

Device A和Device B是UWB模塊。測距首先由A發起，B收到之后再發回一個響應（Responds），A再接收該響應，完成一次測距。A和B每次發送數據和收到數據時，都要記錄當前時間戳，時間戳相減，就可以得到傳輸時間差。計算公式見式（2）：

3.2 定位算法

定位算法主要處理流程如圖5所示。

圖5 定位算法主要處理流程

TOA定位算法的基本原理：根據移動標簽到3個基站信號傳播的測距值，計算終端到3個基站間的距離c×t、c×t、c×t，然后求解交點，實現對移動標簽的定位，可簡稱為三點定位原理，用公式表示如下：

標簽信號發射后，3個或3個以上基站接收到UWB信號后，以所得傳輸距離為半徑，以基站為圓心作圓，交叉點即為標簽位置。

4 卡爾曼濾波

4.1 卡爾曼濾波原理

為了獲得更高精度的連續測距值以降低定位誤差，在UWB定位系統中采用卡爾曼濾波對原始測距值進行濾波處理。

卡爾曼濾波利用某一時刻的實測值與前一時刻的先驗估計值來預測當前的狀態，是一種經典的遞歸濾波器，且計算復雜度較低，適合在本系統中應用。

傳統的卡爾曼濾波方法分為預測和更新兩步：首先，需要進行狀態預測，預測過程主要包含狀態預測與誤差協方差預測，具體表達形式為：

其次，需要進行狀態更新。更新過程主要包含卡爾曼增益矩陣的計算以及狀態與誤差協方差矩陣的更新。

新息方程：

估計方程：

4.2 NLOS誤差的消除

實際環境中存在各種障礙物，這些障礙物會對信號的正常傳播產生諸多影響，包括信號反射、衍射、多徑效應等。信號非視距（Non Line of Sight,NLOS）傳播會對信號定位結果造成較大影響。

文獻[8]指出，木板、紙板、玻璃等遮擋物對UWB信號的傳輸無太大影響。但實體墻、鋼板、鋼筋混凝土等材料對UWB信號可造成較大衰減。人體的主要成分是水，水也分會吸收部分UWB信號，從而影響定位。上述NLOS會導致定位誤差的增加，因此有效的NLOS誤差鑒別與處理是保證定位精度的必要措施。

本文在傳統卡爾曼濾波剔除標準偏差的基礎上，通過綜合判斷當前測距值與上一采樣點卡爾曼濾波估計后測距值之差的絕對值是否大于測距環境判定閾值，從而判斷當前時刻是否存在由于NLOS誤差引發的異常抖動。根據閾值判斷出可能存在的NLOS誤差點，進行平滑處理。

偏差的影響需通過計算當前測距值與上一個采樣卡爾曼濾波后的預測估計值之差，判斷其是否大于事先設定的閾值，如果存在NLOS誤差，將誤差m迭代到下一步進行修正。

5 測試數據及誤差分析

5.1 環境及基站布局

測試環境選擇了某個展示大廳，在大廳的16個位置安裝好基站，如圖5所示。展廳環境較為復雜，存在柱形障礙物、桌子及其他設備，人員走動頻繁。實際環境及基站位置如圖6所示。基站位置見表1所列。

圖6 環境及基站布局

表1 基站位置 m

5.2 固定位置標簽測試

選取大廳中的4個位置進行靜態標簽測試。本文對每個定點進行1 min數據采集測試，每次測試后進行晃動，并抽取部分數據進行誤差分析。

在衡量精度與誤差方面，采用歐氏距離偏差以及均方根作為標準。在二維平面下，預測點的歐氏距離偏差計算公式如下：

RMSE的計算方法如下：

式中：(x,y)為移動標簽的實際坐標；(x,y)為算法解析后的坐標。

誤差及均方根誤差分析見表2所列。

表2 誤差及均方根誤差分析 m

標簽靜態測試結果顯示，定位坐標平均誤差在20 cm以下，說明本定位系統具有較高的定位精度。

5.3 未濾除NLOS誤差移動標簽測試

標簽初始位置設為東向，為地圖中服務臺位置，坐標（24.5，15.66），然后手持標簽在大廳中以2 m/s（人行走的正常速度）的速度按照預定方形軌跡進行勻速直線移動。圖7中軌跡即為上位機平臺定位解算后的運動軌跡。

圖7 NLOS消除前路徑圖

從圖7可以看出，大部分階段軌跡平滑，存在不超過20 cm的誤差，該階段標簽與基站間無障礙物阻擋，為視距LOS路徑，不可避免。該類誤差通過卡爾曼濾波的方法即可剔除。

但由于NLOS的影響，圖中多次出現異常抖動，多徑效應的影響明顯，實測距離值誤差較大，可看出部分采樣點誤差高達1～3 m。因此需要通過閾值判斷的方法改進卡爾曼濾波方法，濾除NLOS誤差。

5.4 濾除NLOS誤差后移動標簽測試

改進卡爾曼濾波方法濾除NLOS后的軌跡如圖8所示。

圖8 改進卡爾曼濾波方法濾除NLOS后的軌跡

根據上位機平臺顯示軌跡看出，經過本文算法處理后的顯示軌跡與實際軌跡幾乎重合；經過對NLOS誤差二次分析處理的定位結果精度得到了提升，異常抖動去除明顯，平均誤差控制約為20 cm。由此可見，采用本文的定位方法能夠大幅提高精度，在室內復雜環境中具有一定的應用價值。

6 結 語

本文在實現完整的UWB室內定位系統基礎上，將靜態人員定位誤差控制在20 cm以內，并在動態標簽運動情況中對存在的NLOS誤差做了進一步消除，實驗結果驗證了本文設計方案具有一定的實用價值。但本文方案還未在非勻速狀態或存在動態加速度的定位系統中加以測試驗證。且NLOS的誤差在不同環境下會發生變化，在閾值設置和在更為復雜環境中如何調整是下一步將要重點研究的問題。