UWB定位技术

2024-08-12

UWB定位技术（通用7篇）

UWB定位技术篇1

1 UWB技术简介

Ultra Wideband (UWB) 也可称为脉冲无线电, 可追溯至19世纪。至今UWB还在争论之中。UWB调制采用脉冲宽度在ns级的快速上升和下降脉冲, 脉冲覆盖的频谱从直流至GHz, 不需常规窄带调制所需的RF频率变换, 脉冲成型后可直接送至天线发射。脉冲峰峰时间间隔在10-100 ps级。频谱形状可通过甚窄持续单脉冲形状和天线负载特征来调整。UWB信号在时间轴上是稀疏分布的, 其功率谱密度相当低, RF可同时发射多个UWB信号。UWB信号类似于基带信号, 可采用OOK, 对映脉冲键控, 脉冲振幅调制或脉位调制。UWB不同于把基带信号变换为无线射频 (RF) 的常规无线系统, 可视为在RF上基带传播方案, 在建筑物内能以极低频谱密度达到100 Mb/s数据速率。

为进一步提高数据速率, UWB应用超短基带丰富的GHz级频谱, 采用安全信令方法 (Intriguing Signaling Method) 。基于UWB的宽广频谱, FCC在2002年宣布UWB可用于精确测距, 金属探测, 新一代WLAN和无线通信。为保护GPS, 导航和军事通信频段, UWB限制在3.1-10.6 GHz和低于41 d B发射功率。

UWB无线通信是一种不用载波, 而采用时间间隔极短 (小于1ns) 的脉冲进行通信的方式, 也称做脉冲无线电 (Impulse Radio) 、时域 (Time Domain) 或无载波 (Carrier Free) 通信。与普通二进制移相键控 (BPSK) 信号波形相比, UWB方式不利用余弦波进行载波调制而发送许多小于1ns的脉冲, 因此这种通信方式占用带宽非常之宽, 且由于频谱的功率密度极小, 它具有通常扩频通信的特点。

UWB通过在较宽的频谱上传送极低功率的信号, 能在10米左右的范围内实现数百Mbit/s至数Gbit/s的数据传输速率。UWB具有抗干扰性能强、传输速率高、带宽极宽、消耗电能小、发送功率小等诸多优势, 主要应用于室内通信、高速无线LAN、家庭网络、无绳电话、安全检测、位置测定、雷达等领域。

2 UWB定位原理介绍

2.1 UWB定位算法

目前无线定位技术是指, 即定位算法。目前最常用的用来判定移动用户位置的测量方法和计算方法主要有:时差定位技术、信号到达角度测量 (AOA) 技术、到达时间定位 (TOA) 和到达时间差定位 (TDOA) 等。其中, TDOA技术是目前最为流行的一种方案, 除了用于GSM系统, 在其他诸如AMPS和CDMA系统中也广泛应用, UWB定位采用的也是这种技术。目前UWB定位系统也可以提供3D定位功能, 此定位系统采用TDOA和AOA两种定位算法, 已达到3D定位的效果。

2.2 系统构成

接下来以常州唐恩软件科技有限公司生产的Ubisense UWB精确定位系统为例介绍UWB定位系统的构成。

Ubisense UWB精确定位系统包含三个组成部分:传感器sensor、有源定位标签tag和定位平台i Locate TRM, 在该系统中, 定位标签tag利用uwb脉冲信号发射出位置信息给传感器sensor, 传感器接受到信号后采用TDOA和AOA定位算法对标签位置进行分析, 最终通过有线以太网传输到i Locate服务器。i Locate T-MUWB定位单元可以实现无缝蜂窝连接, 将定位空间无限扩展, 定位标签可以在各个单元自由行走, 通过定位平台软件分析, 将定位目标真实地以虚拟动态三维效果显示出来。该系统在传统的应用环境中稳定达到15cm的3D定位精度。

3 UWB定位优势

UWB作为一项新的短距离无线通讯定位技术, 具有以下一些传统的通讯技术无法比拟的优势:

3.1 定位精度高

下面的表格给出了目前无线定位领域各种定位技术的定位精度对照表。

3.2 范围覆盖广。

UWB属于中短距离范围内的通讯技术, 非常适合构建室内环境的实时定位系统。根据最近的发展, 目前的单个传感器定位单元的覆盖面积达到400平方米, 传感器网络的信号发射节点跟信号接收节点之间的最大距离达到60米。可以实现多个定位单元 (Cell) 联合工作, 按需扩大覆盖面积。

3.3 实时性好

相对于其他定位技术, UWB定位一个很大的优势就是它具有较好的实时性。下面的表格给出了目前无线定位领域各种定位技术的实时响应频率。

3.4 穿透力强

UWB信号具有非常强的穿透力。UWB信号能穿透树叶、土地、混凝土、水体等介质, 因此军事上UWB雷达可用来探测地雷, 民用上可以查找地下金属管道、探测高速公路地基等。

3.5 传输能力强。

民用商品中, 一般要求UWB信号的传输范围为10m以内, 再根据经过修改的信道容量公式, 其传输速率可达500Mbit/s, 是实现个人通信和无线局域网的一种理想调制技术。UWB以非常宽的频率带宽来换取高速的数据传输, 并且不单独占用现在已经拥挤不堪的频率资源, 而是共享其他无线技术使用的频带。在军事应用中, 可以利用巨大的扩频增益来实现远距离、低截获率、低检测率、高安全性和高速的数据传。

3.6 发射功率小

UWB系统使用间歇的脉冲来发送数据, 脉冲持续时间很短, 一般在0.20ns~1.5ns之间, 有很低的占空因数, 系统耗电可以做到很低, 在高速通信时系统的耗电量仅为几百μW~几十m W。民用的UWB设备功率一般是传统移动电话所需功率的1/100左右, 是蓝牙设备所需功率的1/20左右。军用的UWB电台耗电也很低。因此, UWB设备在电池寿命和电磁辐射上, 相对于传统无线设备有着很大的优越性。

4 UWB定位系统前景展望

前面分析可知, UWB定位系统无论在定位精度、传输能力、穿透力、实时性等方面与其他的无线定位技术相比都有明显优势, 能够满足未来无线定位的要求。可以预见UWB技术将来一定会在无线定位领域得到广泛应用。但目前超宽带技术正处于发展初级阶段, 精确定位技术的商业化正在进行之中, 定位算法还有待改进, 相关芯片还很少, 市场推动力不足等因素, 阻碍着定位技术的推广和应用

参考文献

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[4]吕学龙, 基于IR-UWB的室内无线通信定位技术的研究[D];哈尔滨工程大学.2010年

UWB定位技术篇2

随着物联网研究与应用的不断深入,无线通信技术将快速发展,并在不同物联网应用场景中发挥重要作用,而空间定位的需求也将越来越广泛和迫切。全球定位系统(GPS)作为较成熟的定位技术,在工程测量、导航、物流等方面得到广泛的应用[1,2,3,4],而在电力系统主要用于时钟同步以及故障诊断[5,6,7]。但是GPS具有成本高、抗干扰能力差、定位精度不高、不能适应特定环境(如室内、地下等)工作要求等缺点,无法满足某些高精度、低成本定位场合的要求[8]。而光跟踪、超声波、蓝牙、Wi-Fi、Zig Bee等定位技术都有各自的优缺点,如红外线只适合短距离传播,而且容易被荧光灯或者房间内的灯光干扰,在精确定位上有局限性;超声波受多径效应和非视距传播影响很大,不能用于室内环境[9]。超宽带(UWB:Ultra-wideband)技术具有功耗低、抗多径效果好、安全性高、系统复杂度低、能提供精确定位等优点,成为未来无线定位技术的热点[10]。

1 UWB定位技术现状

1.1 UWB定位原理

UWB定位通过测距和测向来完成,一般包括三种方法:基于到达角度(AOA:Angle of Arrival)估计、基于接收信号强度(RSS:Received Signal Strength)和基于到达时间(TOA/TDOA:Time/Time Difference of Arrival)估计[8]。

基于到达角度(AOA)的定位方式根据两个固定位置参考点分别接收到的移动标签信号到达角度估计计算出移动标签的位置,如图1所示。基于AOA估计的定位方式优点是不需要与每一个参考点的天线同步,定位误差的来源主要是系统本身角度的解析度(Angular Resolution)造成的误差以及在障碍物较多的环境下发生多径(Multi-path)效应所造成的误差[11]。

基于到达时间(TOA)的定位方式利用三个固定位置参考点向移动标签发射信号,如图2所示。标签根据信号接收时间ti以及固定参考点发射信号时间t0,计算出ri=(ti-t0)c,其中c为光速。根据三个参考点到标签的距离(r1,r2,r3)计算出标签的位置[11]。基于TOA的定位方式除要求参考点与标签之间时间有精确的同步外,对时间的精确测量要求非常高,因为1微秒的时间测量误差将导致300 m的定位误差。

基于到达时间差(TDOA)的定位方式基本原理是利用双曲线上的点到两焦点距离之差为常数的特性来定位,如图3所示。设定三个参考点后,第1和第2两个参考点为双曲线1的两个焦点,第2和第3两个参考点为双曲线2的两个焦点。整个定位过程可分为两个步骤;首先精确测得两个参考点接收到的信号到达时间差,再转换成距,并代入双曲线的方程式中形成一组联立双曲线方程组;第二步利用有效且快速的运算方法求得此联立方程组的解,此解即为标签的位置。基于TDOA的定位方式由于利用到达时间差消除了信号发送初始时间,不需要参考点与标签之间时间同步,只需要参考点之间时间同步[11]。该定位方式为目前UWB定位中最常采用的方式。

基于接收信号强度(RSS)的定位方式通过信号强度和已知的频道衰减模型来估计参考点与待测点的距离,根据多个距离值就可以利用类似TOA定位法原理得到待测点的位置。基于RSS的定位方式缺点是受信号反射、散射、绕射等多重路径衰减与遮蔽效应现象影响严重,导致接收信号强度与距离关系不明显,定位误差较大[11]。

1.2 UWB定位技术研究及应用现状

目前国内外针对UWB定位技术的研究已经非常多,主要集中在位置估计[11,12,13]、减小NLOS(非视距传播)误差[14,15,16,17]及求精的算法等方面,还有一些关注UWB与GPS混合定位的方法[18,19,20]。

在UWB产品方面,Robert J.Fontanat等[21,22]早在2003年就成功地开发出可产品化的基于TDOA方法的UWB定位设备,用于资产定位的PAL650定位系统。另外,Ubisense公司开发的基于UWB的定位系统也能实现精度为15 cm的三维定位,目前该系统[23]已应用于人员定位、仓储物流、军事、安防预警等。

UWB定位技术在核电站、煤矿、消防、机场中都有一些应用,主要用于设备及人员定位跟踪。文献[24]重点对Zig Bee和UWB定位技术进行了分析,并结合消防救援行动的特点提出了空间定位系统实现的基本结构。文献[25]对在采矿环境定位中应用基于UWB的无线传感网络技术进行了分析和评估。文献[26]对室内环境下WLAN、UWB、室内GPS三种人员定位跟踪技术进行了评估和对比,并通过测试得出了三种定位的精度对比。

虽然UWB定位技术相对于其它无线定位技术来说具备一定的性能优势,但是由于UWB定位产品生产厂商较少且产品未大批量生产与应用,UWB产品价格还相对比较昂贵,限制了其在各行业的应用。

1.3 UWB定位技术与其它定位技术对比

无线定位技术很多,但每种定位技术都有各自特点及应用场合。文献[27,28]对常见无线定位技术进行了介绍,并对常见无线定位技术进行了对比,如表1所示。

从表中可以看出,UWB定位的精度为厘米级,与其它定位方式相比,具有较好的定位精度。更关键的是,由于UWB信号的特征,决定UWB能够在电磁环境较为复杂的变电站中精度不会下降,而且对计量、保护设备及通信系统不会有干扰。

2 变电站作业安全监控定位需求分析

2.1 变电站作业中的安全问题

变电站现场作业种类很多,主要有倒闸操作、设备检修、带电清扫和机械作业及其他施工作业,很多都涉及带电作业,如果不按照工作票和操作票进行作业,会直接导致人身伤亡事故。变电站人身伤亡事故分为触电伤亡事故、高空坠落伤亡事故、机械伤害伤亡事故等。变电站人身伤亡事故不仅对作业人员及家庭造成伤害,还会影响了电网安全稳定运行,“十一五”期间,全国电力生产人身伤亡责任事故88起,死亡112人[29]。主要原因是违章指挥、违章作业;安全管理不到位、作业人员安全意识淡薄等[30]。

2.2 变电站作业对定位需求

变电站作业中对作业人员安全的监控主要体现在作业人员是否在工作票或操作票指定区域内活动、作业人员运动轨迹是否符合作业要求、作业时监护人员是否在场、与带电设备的安全距离是否足够等。这些监控要求定位系统能够实现较精确的定位。在变电站作业应用中要保障变电站作业中的人员安全,对定位精度的要求的最低限度为30 cm。

3 UWB定位技术实测分析

3.1 实测环境

以福州某500 k V变电站为例进行了实测。为测试UWB定位技术在变电站环境中受变电站电磁环境影响以及变电站设备设施对定位性能的影响,选择在该变电站220 k V设备区域布置UWB传感器设备。整个220k V区域面积大概13 000 m2,共布置12个UWB传感器。传感器布置及接线图如图4所示。

3.2 测试过程

针对变电站人员作业的特点,分别在遮挡区域、电磁干扰区域进行测试,测试主要在无遮挡无干扰区域、遮挡区域、干扰区域进行,共测试了三组数据,测试数据见表2和图5-7。

3.3 测试结果分析

从三组测试数据可以看出,在无干扰、无遮挡区域,定位误差较小,XY轴误差3 cm以下;在遮挡严重区域,Y轴误差23 cm;在强电磁场干扰区域,XY轴误差较大,分别为20 cm和36 cm。考虑到现场强电磁干扰区域在现场停电作业时将不产生电磁干扰,误差较大也不影响对作业人员的安全监控。

4 变电站应用UWB定位技术需解决的问题

在变电站环境中良好应用UWB定位技术,提高人员作业的安全水平,还需要解决以下问题:

1)UWB系统的布局设计需要充分考虑场地范围及覆盖区域内的设备尺寸,需要解决信号遮挡问题。

2)当前UWB系统单个传感器单元组覆盖范围大概为2 500 m2,相对UWB系统的价格来说,整个变电站覆盖的成本仍然很高,要降低成本,除考虑降低产品及工程施工成本外,可考虑增加单个传感器单元组覆盖的区域面积。

3)考虑扩展UWB定位标签的功能,提供可带语音报警,甚至音视频通信功能的标签,提高系统的实用性。

5 结论

1)UWB定位技术在变电站环境中受变电站电磁环境干扰影响较小,具有较好的抗变电站电磁干扰能力。

2)UWB定位技术在变电站环境中定位精度为0.15~0.3 m,通常比较难达到标称的0.15 m定位精度,主要原因是变电站设备设施密集,遮挡严重,UWB信号穿透力不足导致。

UWB定位技术篇3

超宽带技术由于具备较高的时间分辨率和较强的穿透材料的能力,在高分辨率的距离测量和定位方面有广阔的应用前景。利用超宽带信号进行定位,最大的优势在于它的定位精度在理论上可达厘米级,完全能够满足精确定位的需求。被动定位的精度直接取决于时延估计精度,广义相关技术使时延估计精度比以往的相关估计有了大幅度的提高。利用无线电信号进行目标定位具有重要的军事和商业意义。文献[1]提出了几种信标定位系统的技术,它们主要通过一对UWB收发器中信号在节点间传播的往返时间或信号到达时间差(Time Difference of Arrival)来对信标定位。目前UWB精确定位采用的算法主要是传统定位算法。系统的定位精度受限于无线信道的传输条件,如果收发器之间存在视距(Line of Sight)传输,定位精度会较高,反之信号只能以反射、衍射等其他路径到达,则TOA 测量值会引入非视距(Non Line of Sight)误差。针对上述算法存在的问题,本文提出一种改进的最大似然加权的广义相关自适应时间延迟估计算法,该方法避免对信号噪声统计先验知识的依赖以及缺乏这些先验知识所遇到的困难;有利于抑制信号通带外的噪声,改善了信噪比,从而在低信噪比条件下得到较好的时间延迟估计结果;提高在低信噪比条件下的收敛特性,以及改进的算法计算复杂度明显降低,能够有效地消除其他信号干扰,具有较高的时延估计精度和鲁棒性。

1 时间延迟估计系统

在3个接收机系统中,可以通过估计3个接收机两两之间的时间延迟而同时确定目标的方位和距离,从而确定了目标的位置,达到了定位的目地。如图1所示:T是待定位置的目标,A、B、C是已知位置的接收机。T发出超宽信号到达A、B、C三接收机,分别为x1(t),x2(t),x3(t)。把A接收到的信号传给B并与B接收的信号进行时间延迟比较得到时延D1。B接收到的信号传给C并与C接收的信号进行时延比较得到时延D2。

图1中,T为未知目标,A、B、C为均在同一直线上等间隔分布的3个已知节点,设AB=BC=d,TA=R1,TB=R,TC=R2,A(-d,0),B(0,0)点为坐标原点,C(d,0),T点的坐标为(x,y),则有:x=Rsinφ,y=Rcosφ,TA-TB=νD1,TB-TC=νD2,直线TB和Y轴夹角为:φ。 R、φ即为未知节点目标的距离和方位。于是:

${\begin{cases} \sqrt{(x + d)^{2} + y^{2}} - \sqrt{x^{2} + y^{2}} = v D_{1} \\ \sqrt{(x^{2} + y^{2})} - \sqrt{(x - d)^{2} + y^{2}} = v D_{2} \end{cases}, (1)$

上式表示2条双曲线方程,2条曲线的交点即为目标T的位置。根据这2个双曲线方程可以推算出目标的距离和方位的表达式:

${\begin{cases} R = \frac{2 d^{2} - v^{2} (D_{1}^{2} + D_{2}^{2})}{2 v (D_{1} - D_{2})} \\ φ = \sin^{- 1} \frac{v (D_{1} + D_{2})}{2 d} \end{cases}$

。 (2)

为了利用超宽带信号去确定未知目标信号的距离和方位,必须确定D1与D2的时延值。即需要估计D1与D2。估计D1的方法:设A,B为相距d的2个节点,T为未知节点。T发射超宽带信号到达A、B两接收机,A接收的信号为x1(t),B接收机接收的信号为x2(t),A,B接收到的信号模型为:

${\begin{cases} x_{1} (t) = s (t) + n_{1} (t) \\ x_{2} (t) = s (t - D_{1}) + n_{2} (t) \end{cases}, (3)$

式中x1(t)和x2(t)是2个独立的接收机接收到的信号,s(t)为目标信号,D1为时间延迟真值。n1(t)和n2(t)分别为接收到的加性噪声。一旦信号被检测到,时延估计系统的任务就是估计在相距为L的2个接收机之间的延迟D1。同理估计D2,最后可以通过D1和D2确定T点的距离和方位,从而确定了目标的位置。

2 LMS自适应时间延迟估计方法

LMS(Least Mean Squares)自适应时间延迟估计方法(简称LMSTDE)的基本原理:将时间延迟估计问题转化为滤波器的参数估计问题,然后将通过理论得到的无限权限的滤波器截断为实际可行的有限脉冲响应(Finite Impulse Response)滤波器,这样就将时间延迟问题转化成FIR滤波器参数估计的自适应实现问题。源信号之间的时间延迟信息是包含在系统单位脉冲响应hs(n)之中的,即hs(n)的峰值坐标对应于两信号之间的时间延迟。采用自适应滤波器实现时间延迟参数估计,就是用一个FIR自适应滤波器来模拟未知的相移滤波器hs(n),通过在自适应滤波器的参考输入端中插入一段与基本输入端时间延迟相等的时间延迟,使两路信号保持最大的相似性。

当自适应滤波器迭代收敛之后,自适应滤波器成为Roth处理器,因此Roth加权的自适应时延估计方法称为LMSTDE。当自适应滤波器的权矢量逼近hs(n)时,即:

Wopt=R-1p≈Khs(m)=Ksinc(m-D),K为常数。 (4)

故由Wopt最大值的坐标位置可以得到时间延迟估计 $\hat{D}$ :

$\hat{D} = \arg {\max_{m} [W_{o p t}]} ‚ m = - Μ, - Μ + 1, \dots, 0, 1, \dots, Μ$ 。 (5)

3 ML加权的广义相关自适应时间时延估计

基于最大似然加权的时延估计法是由G.C.Carter[2]等人于1976年提出的。该方法的基本思想是按照输入信号的信噪比进行加权预处理,其估计方差可以达到克拉美罗下界 (CRLB)。不过,该方法的最优性能依赖于输入信号和噪声统计先验知识的了解程度。实际应用中,可以将自适应信号处理技术与最大似然时延估计相结合,来优化算法的性能,即最大似然加权的广义相关自适应时间延迟估计方法。在广义互相关时延估计中,最大似然加权函数为:

$Η (f) = \frac{| γ (f) |^{2}}{| G_{x_{1} x_{2}} (f) | (1 - | γ (f) |^{2})}, (6)$

式中,|γ(f)|2为两接收信号的幅度平方相干函数,最大似然加权的广义相关函数为:

$\begin{array}{l} \hat{R}_{y_{1} y_{2}}^{(Μ L)} (τ) = F^{- 1} [Η (f) G_{x_{1} x_{2}} (f)] = \\ F^{- 1} [\frac{G_{x_{1} x_{2}} (f) | γ (f) |^{2}}{| G_{x_{1} x_{2}} (f) | (1 - | γ (f) |^{2}}], (7) \end{array}$

式(6)中的模平方相干函数可以表示为2个ROTH处理器的形式,并且使用2个LMSTDE来实现,即:

$| \hat{γ} (f) |^{2} = W_{12} (f, n) W_{21} (f, n)$ 。 (8)

W12(f,n)和W21(f,n)分别表示自适应滤波器W12(n)和W21(n)在时刻n的传递函数。

另一方面:

$\frac{G_{x_{1} x_{2}} (f)}{| G_{x_{1} x_{2}} (f) |} = \frac{G_{x_{1} x_{2}} (f) / G_{x_{1} x_{1}} (f)}{| G_{x_{1} x_{2}} (f) / G_{x_{1} x_{1}} (f) |} = \frac{Η_{12} (f)}{| Η_{12} (f) |}, (9)$

也是ROTH处理器的组合形式,也可以用LMSTDE实现。这样ML加权广义相关函数完全可以用自适应滤波器来实现。由 $\hat{R}_{y_{1} y_{2}}^{(Μ L)} (τ)$ 的峰值坐标可以得到最大似然加权广义相关时间延迟估计为:

$\hat{D} = a r g m a x$ $[\hat{R}_{y_{1} y_{2}}^{(Μ L)} (τ)]$ 。 (10)

由式(9)、式(10)可知,最大似然加权的广义互相关函数可以由2个Roth处理器FFT-1(H12(f))和FFT-1(H21(f))的组合来实现 (详细推导见参考文献[3]),该方法的优点是估计精度较高,收敛快,但是其明显的缺点是计算量大,而且难以消除其他信号的干扰,本文将针对上述问题做进一步改进。

4 算法的改进

4.1 采用加窗法降低计算复杂度

在实现2 Roth处理器的自适应迭代过程中,发现权函数的峰值点在远未到达正确时延估计值之前,就已经收敛到其稳态值的一个较小的邻域中。通常,这个小区间的宽度仅为几个采样间隔,一般不会超出主瓣的范围。即绝大部分有意义的迭代过程仅在此小邻域中进行,而该小邻域之外的权系数的迭代更新,对权矢量峰值位置的确定基本没有影响。所以用一个矩形窗口与滤波器权矢量相乘,并仅对窗口内的权系数进行迭代更新。本文采用的窗口函数c(n)可表示为:

$c (n) = {\begin{cases} δ (n), \hat{D} - Ν \leq n \leq \hat{D} + Ν \\ 0 ‚ 其他 \end{cases}$

, (11)

式中, $\hat{D}$ 为加窗时的时延估计值,N为窗半宽。

实验证明,通过该方法仅对上述邻域内的权系数进行迭代计算,可以大大减少自适应处理过程中的迭代更新所花费的冗余的计算量,便于实时应用。

4.2 利用自适应时变干扰删除滤波法

当干扰瞬时频率被估计好后,利用自适应时变(Auto-adapted Time Varying)滤波法来抵消某个干扰分量。采用WHT(Wigner-Hough变换法)方法积分估计的瞬时频率,可以恢复第k个干扰的瞬时相位φ(t,θk)。首先假设没有误差的估计,然后考虑若干小的估计误差。将式 $x (t) = \sqrt{Ρ_{s}} A C (t) + \sum_{j = 1}^{k} \sqrt{Ρ_{Ι_{j}}} \cdot d_{j} (t) + v (t)$ 给出的输入信号乘以 $e^{- j φ (t, \hat{θ}_{k})}$ ,如果 $\hat{θ}_{k} = θ_{k}$ ,则干扰项为常量,那么高通滤波器就能消除干扰。如果瞬时频率的估计式难以确定的,即 $\hat{θ}_{k} = θ_{k} ‚$ 则高通滤波器可完全抑制干扰,而输出简单地等于(用φ(t)=φ(t,θk)表示)。

y(t)=[(S(t)e-jφ(t)-S(t-τ)e-jφ(t-τ))+

(v(t)e-jφ(t)-v(t-τ)e-jφ(t-τ))]ejφ(t)=

S(t)-S(t-τ)ejΔφt+v(t)-v(t-τ)ejΔφt, (12)

式中, $Δ φ (t) = φ (t) - φ (t - τ), S (t) = \sqrt{Ρ_{s}} A C (t)$ , (13)

c(t)准确地含有一个码字(假设接收机被完善地同步)[4]。实验证明,这一方法可以有效地删除时变干扰。

5 实验仿真

为了检验所提出改进算法的性能,我们进行了计算机仿真,并在收敛速度、时延估计精度和计算复杂度这3个方面与改进前算法进行了对比。输入信号x1(n)和x2(n)按照式(1)构成,其中S(n)、n1(n)和n2(n)分别为0均值平稳正态的白噪声序列,三者互不相关。对于Roth,ML加权设定时延真值为10个采样周期,平滑参数β=0.999 999,最大迭代次数L=15 000次,信噪比按式(14)设定为-10 dB。

SNR=σ2s/σ2n;(SNR)dB=10 lg(SRN), (14)

式中,σ2s、σ2n分别表示信号和噪声的方差。图2为计算机仿真结果,表1比较几种时延估计性能。

图(a)与图(b)、图(c)相比,图(a)的收敛性差,而图(b)与图(c)比较,图(c)的权分布函数的收敛性更好,只有在时延处才有最大峰值,抑制了噪声的相关峰值,图(d)与图(f)、图(e)相比,图(d)估计精度低,图(f)与图(e)峰值点跟踪曲线比较,可知图(f)的估计精度高,得到的结果是最优的。

表1中的样本均值是按式(15)计算得到[5],以及峰值稳定度SY式(16)。

$\bar{D} = [\sum_{i = 0}^{200} \hat{D} (3000 + 60 i)] / 201, (15)$

$S_{p} \underline{Δ} [(Ρ_{0} - Ρ_{1}) / Ρ_{0}] \times 100$ , (16)

式中,P0为曲线的峰值,P1为曲线中幅度仅次于峰值的那个离散点的幅值。峰值稳定度越大,所得到的时延估计就越稳定。

6 结束语

本文针对广义相关自适应时间延迟(LMSTED)估计算法的收敛速度慢,在低信噪比条件下时间延迟估计精度较低的情况下提出最大似然加权的广义相关自适应时间时延估计算法,但由于计算量大以及无法消除多径干扰的不足,最终提出了一种改进的时延估计算法,并利用MATLAB进行了仿真实验。仿真结果表明,改进算法能够有效消除噪声和时变信号的干扰,同时具有计算复杂度低、对硬件要求不高、实时性好等优点,具有潜在的应用前景。

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[4]何振亚.自适应信号处理[M].北京:科学出版社,2003.

UWB定位技术篇4

全球定位系统(Global Positioning System,GPS)是室外定位的通用解决方案,在无辅助的情况下定位精度一般为10 m以上。在室内,基于传统无线电技术的各类定位解决方案仍然是一个未解决的问题,因为室内信号传播环境相比室外更加复杂,很难精确分析信号到达时间或到达角度等参数[1]。射频识别及蓝牙定位具有低功耗、时延小、低成本等特点,但是较低的传输速率使其并不适合大数据传输场景;此技术的另一局限性在于它的定位精度是米级,且易受噪声信号的干扰,传输距离较短。2.4 GHz无线网络频带与蓝牙类似,定位方法同样受环境影响较大,遇到障碍物或者电磁波干扰就会造成数据的不准确。各种定位技术的特性比较,如图1所示。

超宽带(Ultra Wideband,UWB)是射频通信领域国内外长期研究的热点。脉冲超宽带(IR⁃UWB)技术在1989年被美国国防部确定为UWB技术标准[2]。2007年3月IEEE发布了基于UWB物理层的IEEE 802.15.4a2007标准,这一标准旨在为无线个域网中使用超低数据速率、超低功耗和超低复杂度的器件进行短距离数据传输提供支持。

相对于其他定位方式,IEEE 802.15.4a UWB在精确度、实时性能和数据带宽等方面具有很好的优势[3]。UWB实时响应频率可达到10~40 Hz,而其他定位技术普遍在1 Hz以下;脉冲无线电超宽带(Impulse Radio Ultra⁃Wideband,IR⁃UWB)的脉冲宽度仅为纳秒级或亚纳秒级,响应频率和脉冲宽度决定了UWB的定位精度在理论上可以达到厘米级。UWB技术抗多径能力强,时间分辨率高,具有一定的穿透能力,这些特点有利于在室内复杂多径环境中进行实时定位和动态数据收集。鉴于UWB技术的独特优势,本文研究的室内定位选择IEEE 802.15.4a UWB作为技术标准。

1 UWB室内定位研究的技术路线

围绕UWB实时定位的厘米级精准定位的核心问题,以无线时钟同步为研究基础,在此目标下分别提出到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)改进算法以降低无线时钟同步的难度,以及为解决传输过程中不可避免的误差干扰的卡尔曼滤波算法,结合两种算法,构造出UWB室内定位的理论基础,并通过Matlab仿真验证其可行性,在现有的Hainan Evk1.0或者后续的硬件评估板上实现,最终研发出UWB多标签室内实时精准定位系统。

2 标准TDOA算法简介

标准TDOA算法是基站在完全同步的前提下,发出UWB脉冲信号,标签通过各个基站发出的UWB信号的到达时间差,再结合基站的位置坐标对标签进行定位的方法。

如图2所示,各个基站的信号在到达标签的过程中,要经过室内各种复杂的信道,而这种信道是多径的且具有非视距误差,因此信号从基站到达标签的时间经常要比一个基站的信号脉冲时间要大很多,如果不加入保护时隙,那么前一个基站的信号会与后一个发生碰撞重叠,导致标签无法对基站进行区分[4]。

TDOA算法通过比较信号到达时间差,就能作出一组双曲线,如图3所示,双曲线的交点是标签的位置,而双曲线的焦点是基站的位置[5]。

根据到达时间差获得的TDOA方程为:

式中:(xn,yn)是基站的坐标n(n≥2);(x,y)是标签的坐标;tn是第n个基站到达标签的时间;c是电磁波的速度为3×108m/s。TDOA标准算法可以通过方程组(1)推导出标签的坐标。TDOA标准算法需要基站间保持时钟同步,基站发信号,标签接收。由于基站的绝对完全同步,可以通过数学方法得到最优解,如最小二乘法、线性约束等[6]。标签将根据到达时差、保护时隙和基站的坐标计算自己的位置。

然而,对于TDOA标准算法基站完全同步的高要求,因为晶振频率的不精确,环境温度的影响等,导致基站在初始时间是不可能完全同步的。此外,即使实现初始状态的时钟同步,由于晶振的频率是不同的,随着时间的推移,将会产生时钟漂移,变得又不同步了[7]。标准TDOA传统的实现同步方式是采用网线或其他导线避免不同步,有局限性,容易受限于地理因素,无法大规模部署,也做不到无线时钟同步,方便性很差,无法商业应用,针对这一问题,采用TDOA改进算法实现无线时钟同步。

3 TDOA改进算法

TDOA改进算法不同于标准TDOA算法之处在于,可以采用比标准算法更容易、更方便的方式对基站做初始时钟同步。这就意味着,新算法进一步降低了时钟同步的难度且容易实现无线。

如图4所示,SA1T1,SA2T1,SA3T1,SA4T1是四个基站和标签1的距离,SA1A2,SA1A3,SA1A4是基站1和其他基站的距离。基站1发送一个信号到整个网络,其他基站在收到基站1的信号后立即发射信号给标签1。标签1在接收到基站1的信号后,记录下该信号的到达时间,然后一直等待,直到来自基站2,基站3,基站4的信号到达,记录从所有基站到达标签1的到达时间t1,计算基站2,基站3,基站4,…,基站n的到达时间差(t2-t1),(t3-t1),…,(tn-t1)。结合它们的坐标计算自己的坐标。由于标签1通过本地时钟记录下了基站1的到达时间,对于新算法来说,它等价于同一信号从随机选取的基站1出发后经过不同的路径到达标签1,它们的开始时间本质上是一致的,这样就实现了基站的时钟初始化同步。TDOA改进算法在算法层实现了同步,故不需要部署网线或导线实现时钟同步,可以无线方式部署,故而采用此改进TDOA算法做室内定位。

TDOA改进算法列出方程组如下:

式中:tn是基站n抵达标签1的时间;是标签1的矩估计量;(xn,yn)是基站n的坐标;是基站与标签的距离的矩估计。由于基站1和基站n之间的距离可以通过场地测量,因此不需要用矩估计量。在TDOA定位过程中,标签接收到信号,但是它不发送信号,不会产生碰撞干扰,标签1和标签2是相对独立的,故而可以实现多标签的扩展。

在本小节,已经在初始时刻实现了基站的时钟同步,面对室内复杂的环境,信号在传输过程中,不可避免地遇到非视距的障碍物阻挡产生误差,对于这一问题,采用卡尔曼滤波错误检测算法来消除传输误差。

4 卡尔曼滤波消除信号传递过程的干扰

无线时钟同步运用卡尔曼滤波消除信号传递过程中的干扰。把基站分为主基站和从基站,通过一个同步周期的时钟信息去估计下一个同步周期的主从基站时钟间的漂移。

假设一个离散控制过程系统的状态方程为:

式中:xk+1是k+1时刻的系统状态;ωk+1是过程噪声的高斯随机变量;uk+1是k+1时刻对系统的控制量;A和B是系统参数,对于多模系统,它们是矩阵。

对应的观测矩阵为:

式中:Zk+1是k+1时刻的测量值;Hk+1是单位矩阵;vk+1是测量噪声的高斯随机变量。

利用系统的过程模型预测下一个状态。卡尔曼滤波原理的迭代过程如下[8]:

基于系统的前一个状态估计现在的状态:

式中:是利用上一状态预测的结果;xk|k是上一状态最优的结果;uk+1是现在状态的控制量。

最小均方误差矩阵为:

式中:Pk|k是估计值xk|k的最小均方误差矩阵;Pk+1|k是的协方差;Q是系统过程的协方差。

卡尔曼增益为:

式中:Rk+1是观测噪声vk+1的协方差矩阵。

K+1状态的最优化估算为:

保持系统的持续性直至结束,更新k+1状态下的xk+1|k+1的协方差:

经过卡尔曼滤波修正后的令,对时钟漂移作补偿使得主从基站间的时钟保持同步。卡尔曼滤波的计算基于这样一个假设:所有的测量结果都是由真实信号和可加性高斯噪声组成的。如果上述假设成立,卡尔曼滤波可以有效地从含噪声的测量结果中得到信号信息[9]。

定义卡尔曼增益矩阵的一项Y信息矩阵为:

式中:Y用来表示实际时钟偏差与预测时钟偏差的差值。这个信息可以用来提示当前的输入和当前的滤波器状态的吻合程度:

在式(11)中,如果OM(Outlier Metric,偏离指数)大于一个预设的阈值,就认为当前输入不可信,不更新当前状态,直接丢弃此次数据,从而避免让错误数据包对滤波器造成很大的影响[10]。

通过上述完备的过程,就可以消除时钟偏差以及传输过程中带来的干扰。

5 Matlab仿真与反馈

5.1 标准TDOA与改进TDOA算法的RMSE比较

本文用Matlab对TDOA的标准算法和TDOA改进算法进行比较和仿真,选取RMSE(均方根误差)作为定位精度的测量指标,然后探索两种方法在不同均方差下的RMSE值差异。

MSE(均方误差)的计算公式为:

式中:(x,y)是标签的实际位置;(x̂,ŷ)是标签的估计位置。RMSE也经常用来评估定位精度,其计算公式为:

标准和改进TDOA算法的RMSE比较,如图5所示。

从图5中可以推断,当所有的基站完全同步(均方差为0.8×10-2m以下),其定位结果准确,标准TDOA和改进TDOA的定位方法的性能非常接近。当均方差较大时,两种定位方法的均方根误差均高于1 m。事实上,由于TDOA改进算法需要发送信号到其他基站最后回到标签,在中转的基站上,由于硬件要实现转发过程,使得它比标准算法性能稍差。但是,改进TDOA算法实现初始时刻时钟同步更容易,也可以实现无线,且标准和改进TDOA算法的RMSE值变化趋势基本是相同的。从这个意义上讲,与标准TDOA算法相比,TDOA的改进算法具有一定的优势。

5.2 联合算法的多标签性能仿真

TDOA算法的最大优点是,它不限制标签的数量,标签是相互独立的。在此,通过Matlab仿真,分析多标签下的改进TDOA算法的性能,横坐标代表加入标签的数量,纵坐标代表定位精度。在标准TDOA算法和改进TDOA算法中加入卡尔曼滤波算法,逐渐增加标签数量,测试其定位精度并作比较。

如图6所示,作为一种理想状态,标准TDOA定位联合卡尔曼滤波算法精度可以达到20 cm。这是因为标准TDOA算法使所有的基站做到绝对同步。与标准TDOA联合卡尔曼滤波算法相比,改进的TDOA联合卡尔曼滤波算法的定位精度有一定的波动,但是波动幅度小于5 cm,是可以接受的。考虑到测试的随机性,进行独立重复试验。此前的RMSE比较表明单纯的TDOA算法改进并不能达到厘米级的定位精度,加入卡尔曼滤波算法后,如图7所示,Matlab仿真结果表明测距精度基本稳定在15~25 cm,这个结果证明TDOA改进算法联合卡尔曼滤波算法是有效的。

5.3 联合算法的三维定位仿真结果

采用四个基站定位一个标签,联合算法的三维仿真结果显示,标签的实际位置与估计位置误差为15.9 cm,再次验证了5.2节对于联合算法定位精度的仿真结果的正确性。三维定位仿真结果如图8所示。

6 UWB室内定位评估板套件

本硬件系统Hainan Evk1.0是由团队自主研发,目前这套初期的系统已经做到了单标签10 cm的定位精度。图9(a)是超宽带系统的天线模块,使用市面上成熟的全向天线设计;图9(b)是定位模块和STM32最小系统模块,STM32通过SPI总线控制定位芯片;图9(c)是PC端的上位机,上位机和客户端采用socket TCP进行可靠通信;图9(d)是多节点网络图,中间的标签通过周围的四个基站定位;图9(e)由移动电源给板子供电;图9(f)是i Pad客户端实时显示室内的人或者物体的运动轨迹。

7 结语

本文改进了TDOA算法,使得实现无线时钟同步比原算法更容易,联合卡尔曼滤波进一步消除了传输过程中的误差干扰,Matlab仿真结果表明,定位精度可以达到20 cm左右,验证了联合TDOA改进算法和卡尔曼滤波算法的可行性。后期将基于本文的研究成果深入进行第二代UWB定位系统的研发,开展多标签定位。

参考文献

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UWB技术可行性分析篇5

早在1965年, 在美国就确立UWB的技术基础。在后来的二十年内, UWB技术主要用于美国的军事应用, 其研究机构仅限于与军事相关联的企业以及研究机关、团体。目前, 美国国防部正开发几十种UWB系统, 包括战场防窃听网络等。民用方面:由于超宽带技术的种种优点使其在无线通信方面具有很大的潜力, 近几年来国外对UWB信号应用的研究比较热门, 主要用于通信 (如家庭和个人网络公路信息服务系统和无线音频、数据和视频分发等) 、雷达 (如车辆及航空器碰撞/故障避免, 入侵检测和探地雷达等) 以及精确定位 (如资产跟踪、人员定位等) 。索尼时域、摩托罗拉、英特尔、戴姆勒一克莱斯勒等高技术公司都已涉及UWB技术的开发, 将各种消费类电子设备以很高的数据传输率相连, 以满足消费者对短距离无线通信小型化、低成本、低功率、高速数据传输等要求。

超宽带技术是一种新型的无线通信技术。它通过对具有极陡上升和下降时间的冲激脉冲进行直接调制, 使信号具有上GHz量级的带宽。超宽带 (UWB) 概念起源于脉冲无线电 (Impulse Radio, IR) 技术, 它与传统的“窄带”系统和正在兴起的第三代通信系统 (3G) 中的“带宽”不同, 主要区别有两点: (1) UWB的带宽远大于中心频率的25%, 即大于目前通信系统的相对带宽; (2) UWB技术采取的是一种无载波的传输方式, 它利用极窄脉冲 (小于1ns) 来进行无线电通信。UWB技术从一定程度上缓解了困扰传统无线技术多年的有关传播方面的重大难题, 它具有对信道衰落不敏感、发射信号功率谱密度低、低截获能力、系统复杂度低、能提供厘米级的定位精度等诸多优点。

1 可以适应现行复杂电磁环境

超宽带通信号具有很好的辐射掩屏能力。为了避免对现有的通信系统带来干扰, 必须将超宽带系统的发射功率限定在一定的范围内, 即在超宽带通信频率范围内的每个频率上都规定一个最大的允许功率, 这个功率值一般是通过辐射掩屏 (emission mask) 来决定。超快带技术可以与现有的其他通信系统共享频谱。超宽带通信使用的频谱范围从3.1GHz到10.6GHz, 频谱宽度高达7.5GHz, 通过发射功率的限制, 避免了对其他通信系统的干扰。这在很低的功率频谱密度下共享频谱的方式, 在频谱资源非常紧张的今天具有极其重要的意义。现代战争通信要求电台能提供更高速度的传输速率, 与此同时, 超宽带通信技术具有信道容量大, 传输速率高的优点, 在此基础上, 一种用于战场条件下的UWB技术的高速电台应运而生。

2 节省开支和长久的续航能力

脉冲超宽带是最早采用的一种传输方式, 它不需要载波, 而是利用极短的脉冲传输信息, 因此, 在发射端脉冲超宽带不需要功放和混频器, 接收端也不需要中频处理, 大大降低了收发机的硬件实现复杂性和成本。同时, 为了避免对现有通信系统的干扰, 超宽带信号发射功率很低, 简单的收发设备以及低功率, 使得脉冲超宽带系统的功耗非常低, 可以使用电池长时间供电。

3 UWB在定位方面也有用武之地

由于脉冲超宽带具有较强的穿透能力, 因此可以用于各种环境下的测距和定位。系统的定位精度与信号的频谱带宽直接相关, 频谱越宽, 时间分辨率越高。脉冲超宽带发射极短的基带窄脉冲信号具有很高的定位精度, 其带宽通常在数GHz, 所以理论上其定位精度可达厘米量级。研究表明, 与GPS全球定位系统相比, 超宽带技术具有更高的定位精度。

未来的局部战争和反恐工作, 很大一部分是巷战。利用UWB的定位功能, 可以及时跟踪士兵的动向, 观察战斗情况以及对之后的演习回顾都有帮助作用。

4 UWB的保密和安全性能好, 这与特殊通信的需求不谋而合

超宽带信号的功率谱密度非常小, 淹没在环境噪声和其他信号中, 同时又具有极宽的带宽, 很难被基于频谱搜索的侦测设备检测到。同时, 超宽带系统可以采用多种扩频多址方式, 包括:跳时扩频、跳频扩频、直接序列扩频等, 在接收端必须采用与发射端一致的扩频码才能正确的解调数据, 这使得非合法用户很难获取合法用户的传输信息, 系统的安全性和保密性非常高。战争时, 前沿无人侦察机或者探测机器人的图像数据需要及时传输回来, 炮兵和航空兵的打击效果也需要及时地报告, 这些场合需要保密高速的数据传输技术, 传统的有限方式抗毁性差, 不利于机动、架设慢, 超宽带技术可以满足高速保密、机动性和低功耗的要求, 适合完成这样的数据接力通信任务。UWB并不是一件新生事物, 它已经有几十年的历史了。超宽带依赖于极微弱的、与雷达中所使用的相近的基带窄脉冲, 具有很强的穿透能力, 能穿透树叶、墙壁、地表、云层等障碍, 辨别出障碍物后隐藏的物体或运动着的物体, 测距精度的误差只有一两厘米。

超宽带通信技术卓越的市场应用前景, 导致UWB国际标准制定之争异常激烈, 各方阵营都希望以自己的观点为基础制定国际标准, 其中以Freescale为首的DS-UWB阵营和以Intel为首的MBOA阵营之间得竞争最为激烈。目前, 最基本的UWB国际标准仍然不能敲定, 就目前发展形势来看, 很可能产品和市场将决定未来UWB标准的选择和发展。

摘要：当今社会, 信息数字化与通信技术正在飞速发展。低频、高带宽的超宽带技术恰好符合这一发展需求, 有着良好的发展前景。本文介绍了超宽带 (UWB) 通信技术的原理和概念、UWB系统的关键技术以及UWB技术的应用与研究现状。

UWB关键技术及其应用探究篇6

1. UWB技术简述

1.1 UWB定义

超宽带 (UWB) 技术始于20世纪60年代兴起的脉冲通信技术, 是一种无载波通信技术, 又称为基带通信、无载波通信, 利用纳秒至微微秒级的非正弦波窄脉冲传输数据。通过在较宽的频谱上传送极低功率的信号, UWB能在10米左右的范围内实现数百Mbit/s至数Gbit/s的数据传输速率。主要用于军用雷达、定位和通信系统中。

1.2 UWB特点

(1) 系统结构的实现比较简单

UWB不使用载波, 它通过发送纳秒级脉冲来传输数据信号。在发射端, UWB发射器直接用脉冲激励天线, 可采用非常低廉的宽带发射器。在接收端, UWB接收机不需要中频处理。因此, UWB系统结构的实现比较简单。

(2) 传输速率高

UWB以非常宽的频率带宽来换取高速的数据传输, 在10m的传输范围内, 信号传输速率可达500Mbit/s。

(3) 功耗低

UWB系统使用间歇的脉冲来发送数据, 脉冲持续时间很短, 一般在0.2~1.5ns之间, 有很低的占空因数, 因此系统功耗很低, 在高速通信时系统的耗电量仅为几百微瓦至几毫瓦。

(4) 保密性强

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。

(5) 多径分辨能力强

UWB由于其极高的工作频率和极低的占空比而具有很高的分辨率。窄脉冲的多径信号在时间上不易重叠, 很容易分离出多径分量。所以能充分利用发射信号的能量。实验表明对常规无线电信号多径衰落深达10~30d B的多径环境。UWB信号的衰落最多不到5d B。

(6) 定位精确

冲激脉冲具有很高的定位精度和穿透能力, 采用超宽带无线电通信很容易将定位与通信合一在室内和地下进行精确定位。

(7) 造价低

在工程实现上, UWB比其他无线电技术要简单得多, 可全数字化实现。UWB只需以一种数学方式产生脉冲, 并对脉冲产生调制, 而这些电路都可以被集成到一个芯片上, 大大减小系统的复杂性, 降低设备成本。

2. UWB关键技术

2.1 脉冲信号的产生

产生脉冲宽度为纳秒级 (10-9s) 的信号源是UWB技术的前提条件, 单个无载波窄脉冲信号有两个特点:一是激励信号的波形为具有陡峭前后沿的单个短脉冲, 二是激励信号包括从直流到微波的很宽的频谱。目前产生脉冲源的两类方法为:光电方法, 基本原理是利用光导开关的陡峭上升/下降沿获得脉冲信号。由激光脉冲信号激发得到的脉冲宽度可达到皮秒 (10-12s) 量级。电子方法, 基本原理是利用晶体管PN结反向加电, 在雪崩状态的导通瞬间获得陡峭上升沿, 整形后获得极短脉冲, 是目前应用最广泛的方案。受晶体管耐压特性的限制, 这种方法一般只能产生几十伏到上百伏的脉冲, 脉冲的宽度可以达到1ns以下, 实际通信中使用一长串的超短脉冲。

2.2 调制技术

目前比较成熟的有跳时一脉冲位置调制、跳时一二进制相移键控和直扩一二进制相移键控等多种调制方式, 同时, 也可以针对不同的实际要求、适应UWB通信技术的特点开发出具有高数据传输率、较高可靠性或者具有较好保密性的信息调制方法。

2.3 多址技术

应用于UWB的多址方案主要有三种: (1) 伪随机跳时, 包括结合脉冲定位调制技术的周期PN码跳时和基于混沌的非周期伪混沌跳时两种 (2) 跳频 (3) 直接序列扩频。

2.3 信号检测技术

信号检测技术直接影响到UWB信号的接收质量问题。目前实现UWB接收的方法主要有: (1) 相关或RAKE接收机法 (2) 自相关器接收机法 (3) 采用自适应最小均方误差算法的多用户检测接收机。

2.4 UWB天线的设计

UWB不同于窄带无线通信。在天线设计方面, 对UWB产品天线的要求是微型, 在各种条件下能正常工作, 具有一定增益和超宽频带。UWB信号的带宽很宽, 难以实现高效的UWB天线, 尤其在尺寸很小时。故天线的设计仍需进一步探讨。目前UWB天线通常有:单极、双极、电磁环、等角螺旋、螺旋、碟-锥形等。

3. UWB应用

UWB的用途很多, 主要分为军用和民用两个方面。在军用方面主要用于UWB雷达、UWB LPI/D无线内通系统 (预警机、舰船等) 、战术手持和网络的PLI/D电台、警戒雷达、UAV/U GV数据链、探测地雷、检测地下埋藏的军事目标或以叶簇伪装的物体。在民用方面, 主要包括以下3个方面:地质勘探及可穿透障碍物的传感器;汽车防冲撞传感器等;家电设备及便携设备之间的无线数据通信。目前, UWB技术的民用应用主要集中在家庭、办公室、个人消费电子产品。在"数字化家庭"或"数字家庭网络"的概念日益广泛普及的今天, 关注这一概念的消费电子厂商试图用无线网络将消费者家居中的电器连接起来, 使各种大带宽的Video信息可以在这些电器之间传递和交换, 为业务的快速发展带来了新的机遇。

UWB超宽带技术研究及应用篇7

关键词：UWB,家庭网络,PPM,Ad Hoc

引言

无线网络和个人通信网代表了当今通信网络技术的发展方向。随着计算机、通信与家电的融合在人们生活中日益普遍, 设备之间迫切需要高速、互操作性强的无线通信, 短距离无线通信系统成为今后较长时间内通信领域研究的热点, 而超宽带技术就是一种能实现无线局域网 (WLAN) 和无线个人域网 (WAPN) 无线接口互联接入的技术。与传统无线通信技术不同的是, UWB技术不使用载波, 而是以占空比很低 (几十分之一) 的超短电磁能量窄脉冲作为信息载体的无载波通信技术, 因而又称为基带通信、无载波通信。

1 超宽带技术的基本原理和技术特点

UWB信号定义为相对带宽 (信号带宽与中心频率之比) 大于0.2, 或在传输的任何时刻绝对带宽不小于500MHz的信号, 其中信号带宽定义为:低于最高发射功率10dB的截止频率间的带宽。FCC规定, UWB的使用频段范围是3.1GHz-10.6GHz, 且其发射功率必须在1mw以下。从时域上讲, 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。从频域上讲, 超宽带有别于传统的窄带和宽带, 它的频带更宽。其相对带宽大于25%, 而且中心频率大于500MHz[1-2]。

1.1 基本原理

超宽带通信的理论基础是信息论中的“香农公式”, 即:

其中, C是信道容量, B是信道带宽, S是信号的功率, N是噪声的平均功率, S/N是信噪比。

所以要想提高一个信道容量主要由三个要素决定, 即:B、S和N, 可以通过增加信道的带宽, 提高信号的功率或是减少噪声的功率来达到提高信道容量的目的。UWB信号的带宽一般高达数GHz, 这样不仅可以降低信噪比, 而且相对于扩频信号来说还可以继续增加信道容量。因此从香农公式可以看出, UWB具有高容量无线通信的潜力。

1.2 UWB的信号波形

UWB系统发送的是纳秒级脉冲串, 脉冲宽度远小于脉冲之间的平均间隔, 一般为0.2～1.5 ns, 而为25～1 000 ns。常UWB的信号模型为:

1.3 UWB信道模型

UWB信道不同于一般的无线衰落信道。传统无线衰落信道一般用瑞利分布来描述单个多径分量幅度的统计特性, 前提是每个分量可以视为多个同时到达的路径合成。但是在典型的室内环境下, 每个多径分量包含的路径数目是有限的, UWB信道可分离的不同多径到达时间之差可短至纳秒级[3]。

1.4 UWB通信系统的调制方式

脉冲位置调制 (PPM) 和脉冲幅度调制 (PAM) 是UWB的主要调制方式, PAM方式中, 每个用户的下一块信息在时间上随机分布, 可以在频域内得到更为平坦的RF信号功率, 使得UWB信号在频域中类似于背景噪声。PPM的信号波形如式 (1) 所示。它用每个脉冲出现位置的超前或者滞后的时间表示信息。调制后需要在接收端采用匹配滤波技术, 由正交相关器在零时差时检测调制信息。采用PPM脉位调制方式的UWB通信系统原理框图如图1所示。

1.5 UWB的特点

由于UWB独特的频域和时域特性, 使得它具有以下的特点:

a) 系统结构的实现比较简单:UWB通过发送纳秒级脉冲来传输数据信号, 其发射器直接用脉冲小型激励天线, 不需要功放与混频器;同时在接收端, 也不需要中频处理。

b) 高速的数据传输:UWB以非常宽的频率带宽来换取高速的数据传输, 在10m的传输范围内, 信号传输速率可达500Mbit/s。

c) 功耗低:UWB系统使用间歇的脉冲来发送数据, 脉冲持续时间很短, 所以其系统耗电很低。

d) 保密性强:UWB信号一般把信号能量弥散在极宽的频带范围内, 功率谱密度低于自然的电子噪声, 采用编码对脉冲参数进行伪随机化后, 脉冲的检测将更加困难。

e) 抗多径能力强:UWB发射的是持续时间极短的单周期脉冲, 且占空比极低, 多径信号在时间上是可分离的, 因此具有很强的抗多径能力。

f) 定位精确:冲激脉冲具有很高的定位精度和穿透能力, 采用超宽带无线电通信, 很容易将定位与通信合一, 在室内和地下进行精确定位。

2 UWB技术在家庭网络中的应用

2.1 DS-UWB的应用

家庭网络系统由有线系统和无线系统综合构成。其中, 有线系统采用国际数字接口标准IEEE 1394b, 在IEEE 1394b基础上, 家庭网络无线系统引入了频谱高效率的超宽带脉冲无线电技术, 可提具有供灵活性和移动性的宽带无线接入[5]。直扩序列超宽带的家庭网络把移动高速高性能无线网无缝隙的扩展至有线1394骨干网。

现在已有的UWB无线通信系统方案有两种, 一是多载波交频率复用 (MB-OFDM) 建议;另一个是直接序列WB (DS-CDMA) 建议。其最大分歧在于是采用单频段技术还是多频段技术。其中单频带体制的DS-UWB系统是家庭网络比理想的方案。DS-CDMA建议采用了双频带 (3.1～5.15GHz加5.825～0.6GHz) 的方法, 即在每个超过1GHz的频带内用极短时间的脉冲传输数据, 该方法也称为脉冲无线电[4][6]。DS-UWB无线通信统结构图如图2所示。

2.2 直接序列超宽带通信子网技术

与无线1394网桥综合的家庭网络结构支持IEEE1394固定连接和DS-UWB无线连接。无线UWB总线系统的拓扑结构是呈现星形, HUB位置不是固定不变, 管理所有挂在无线总线上的子站, 负责维护帧结构, 分配周期定时信息。要监控在总线注册的子站状态, 在子站和子站间广播通信质量信息, 显示同步和等时模式子站的时隙安排, 控制多址接入过程, 保证输出功率在某一电平之下。数据流的传输是自组织网络中对等通信的模式, 当一对子站之间直接链路被阻隔时, 子站和HUB也可以承担中继多条数据的功能。

直接序列超宽带系统的物理层采用二进制相移键控调制技术, 为了避免多径衰落的的影响, 使用RAKE接收机接收信号。其多址接入技术采用直扩码分多址技术。由于UWB信号产生的特殊性, 其脉冲成型技术为甚窄高斯单周脉冲, 并使用空时编码对其进行编码。典型高斯单周脉冲宽带为0.2～2.0 ns, 脉冲间隔为10～100ns, 脉冲位置可以是等间隔、随机或伪随机间隔。假设, 双相脉冲调制数据信号为:

其中, L为RAKE接收的分集路径数目;表示第i路径上的幅度衰减, 表示经过解调后的第k个用户, 在第p条路径上的信号[7-8]。

直接序列超宽带系统的数据链路控制层 (DLC) 是由一系列帧长为1394周期数倍的DLC帧构成的, 该帧由管理区域、数据区域、随机区域等组成。数据链路控制层把资源分成两部分, 分别是用于等时时隙的预留带宽和用于同步时隙的动态带宽。UWB总线协议栈结构如下图3所示。

直接序列超宽带的1394汇聚层 (CL) 含有IEEE1394特定业务会聚子层 (SSCS) 和公共部分会聚子层 (CPCS) , 它类似IEEE1394b链路层, 负责1394事务处理层和UWB低层次之间的映射。

3 UWB在其他方面的应用

3.1 UWB无线定位

UWB无线定位技术由于功耗低、抗多径效果好、安全性高、系统复杂度低, 尤其是能提供非常精确的定位精度等优点, 而成为未来无线定位技术的热点和首选。

UWB定位技术属于无线定位技术的一种。无线定位技术是指用来判定移动用户位置的测量方法和计算方法, 即定位算法。目前最常用的定位技术主要有:时差定位技术、信号到达角度测量 (A O A) 技术、到达时间定位 (T O A) 和到达时间差定位 (TDOA) 等。其中, TDOA技术是目前最为流行的一种方案, UWB定位采用的就是这种技术。

UWB精确定位的主要思想是基于距离公式 (2) 的。根据定位的基本物理和几何条件, 如果要定位一个三维坐标, 至少需要4个参考点, 建立4个方程来进行直接计算:

其中, (x, y, z) 和分别表示需要定位的位置和参考点位置的坐标, 表示需要定位的位置发送信号的时间, 是未知数, 表示参考点位置的到达时间。利用时间差, 经过一系列代换, 可以减小参考点和需定位坐标之间由于不同步带来的误差, 实现差分的时间到达算法 (TDOA) , 从而简化方程组求解。

在上述理论基础上, 求待测点坐标的问题就转换成了解四元二次方程组问题。解这个方程组, 目前常用的解析算法是Fang算法, 即完成上述代换后, 可以先解出待测点坐标z的值。通常, 方程有2个解, 而期望的解只有1个。若所得的解没有物理意义或者超过了可测量的范围, 就视其为无效解。为了提高有解的概率, 可以设定5个参考点, 这样就有5个不同的组合, 产生5组方程组, 可以得到5组解, 再从中选取最优的解。

3.2基于UWB技术的Ad Hoc网络

目前UWB技术在Ad Hoc网络中的应用大致分为两类:一类为高速率多媒体服务, 其典型应用为无线个域网, 另一类为低速率低功耗服务, 其典型应用为无线传感器网络。

基于UWB的Ad Hoc网络采用分簇方式, 根据UWB信号精确定位特性, 簇内各个节点均知道相互的位置, 簇的大小可以小于节点的通信范围, 仅同一簇内的节点才能通信。其路由选择付出的链路开销是:

在路由选择时, 所有的链路建立必须满足上式, 路由算法在所有可以建立的链路中选择链路开销最小的一条链路, 如果存在多条链路开销相同, 则再在其中选择一条跳数最小的链路。

以上是建立基于UWB的Ad Hoc网路的基本原则, 具体的信道接入方式, 分簇方式和路由选择方式不再给出详细具体的方案。

4结语

基于超宽带技术的无线个人区域网在多媒体设备互连、家家庭和个人网络方面极大地提高了系统性能, 这意味着UWB将会会在无线通信领域的主导技术之一。在无线局域网相关技术的辅辅助和PAN协议标准不断完善下, UWB-WPAN必将真正实现不同同移动设备间的通信交互和多媒体信息数据交换。相信在不久的的将来, 人们就可以充分享受到UWB技术带来的宽带便利。我们们有理由相信, 在2010年的上海世界博览会上, UWB技术将大有有用武之地。

参考文献

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[2]张靖, 黎海涛, 张平.超宽带无线通信技术及发展[J].电信科学, 2001, 11.

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[5]柴宇, 罗进文.超宽带无线通信及其两大标准[J].电信工程技术与标准化, 2006 (5) :22-25.

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