CN113272673A - 基于节点和各种rf支持装置之间的射频通信使用测距和三角测量来确定无线传感器节点位置的系统和方法 - Google Patents

基于节点和各种rf支持装置之间的射频通信使用测距和三角测量来确定无线传感器节点位置的系统和方法 Download PDF

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Abstract

本文公开一种用于确定网络架构中无线传感器节点的位置的系统和方法。在一个示例中，一种用于在无线网络架构中定位节点的系统包括：多个无线锚节点，多个无线锚节点各自具有已知位置，以及无线装置，该无线装置具有一个或多个处理单元和用于在无线网络架构中传输和接收通信的RF电路，以及无线节点，该无线节点具有无线装置，该无线装置具有发射器和接收器以在无线网络架构中实现与无线锚节点的双向通信。无线锚节点中的至少一个的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定每个锚节点和具有未知位置的无线节点之间的可能的距离的集合并且执行利用来自锚节点的测距测量的最大似然估计(MLE)的三角测量算法。

Description

基于节点和各种RF支持装置之间的射频通信使用测距和三角 测量来确定无线传感器节点位置的系统和方法
相关申请的交叉引用
本申请要求于2019年2月22日提交的申请号为16/283,474的美国申请的权益，该美国申请要求于2018年12月26日提交的申请号为62/785,094的美国临时申请的权益，该美国申请的全部内容在此通过引用并入本文中。
本申请与以下申请相关联：2019年2月22日提交的申请号为16/283,470的标题为“基于节点和各种RF支持装置之间的射频通信使用测距来确定无线传感器节点的位置的系统和方法(SYSTEMS AND METHODS FOR USING RANGING TO DETERMINE LOCATIONS OFWIRELESS SENSOR NODES BASED ON RADIO FREQUENCY COMMUNICATIONS BETWEEN THENODES AND VARIOUS RF-ENABLED DEVICES)”的申请；2019年2月22日提交的申请号为16/283,465的标题为“基于节点和各种RF支持装置之间的射频通信来确定无线传感器节点的位置的系统和方法(SYSTEMS AND METHODS FOR DETERMINING LOCATIONS OF WIRELESSSENSOR NODES BASED ON RADIO FREQUENCY COMMUNICATIONS BETWEEN THE NODES ANDVARIOUS RF-ENABLED DEVICES)”的申请；2019年2月22日提交的申请号为16/283,478的标题为“基于无锚节点和已知环境信息来确定无线传感器节点的位置的系统和方法(SYSTEMSAND METHODS FOR DETERMINING LOCATIONS OF WIRELESS SENSOR NODES BASED ONANCHORLESS NODES AND KNOWN ENVIRONMENT INFORMATION)”的申请，这些申请通过引用并入本文。
技术领域
本发明的实施例涉及基于节点和各种RF支持装置之间的射频通信来确定无线传感器节点的位置的系统和方法。
背景技术
在消费性电子产品和计算机行业，已经研究无线传感器网络多年。在典型的无线传感器网络中，一个或多个传感器结合无线电实施为允许从网络内部署的一个或多个传感器节点进行数据的无线采集。每个传感器节点可以包括一个或多个传感器，并且应包括无线电以及为传感器节点的操作供电的电源。室内无线网络中节点的位置检测在许多应用中是有用和重要的。然而，现有的节点位置检测方法存在可靠性问题、部署问题和成本问题。
发明内容
对于本发明的一个实施例，在本文中公开了用于确定网络架构中无线传感器节点的位置的系统和方法。在一个示例中，用于在无线网络架构中定位节点的系统包括第一无线节点，该第一无线节点具有无线装置，该无线装置具有一个或多个处理单元和用于在无线网络架构中传输和接收通信的RF电路，该通信包括具有第一数据包的第一RF信号。该系统还包括第二无线节点，该第二无线节点具有无线装置，该无线装置具有发射器和接收器以在无线网络架构中实现与第一无线节点的双向通信，该通信包括具有第二数据包的第二RF信号。第一无线节点、机器或远程装置(例如，基于云的装置)的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定第一数据包和第二数据包的往返时间估计、确定第一无线节点和第二无线节点的信道状态信息(CSI)、并且校准硬件来确定第一无线节点和第二无线节点的硬件延迟。
在一个示例中，第一无线节点和第二无线节点具有相同的参考时钟信号。
在另一示例中，用于在无线网络架构中定位节点的系统包括：多个无线锚节点，多个无线锚节点各自具有已知位置和无线装置，该无线装置具有一个或多个处理单元以及用于在无线网络架构中传输和接收通信的RF电路；以及无线节点，该无线节点具有无线装置，该无线装置具有发射器和接收器以在无线网络架构中实现与多个无线锚节点的双向通信，其中多个无线锚节点中的至少一个的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定每个锚节点和具有未知位置的无线节点之间的可能的距离的集合并且执行迭代无线节点的所有可能位置以使误差最小化的三角测量算法。
在另一示例中，用于在无线网络架构中定位节点的系统包括：多个无线锚节点，多个无线锚节点各自具有已知位置和无线装置，该无线装置具有一个或多个处理单元以及用于在无线网络架构中传输和接收通信的RF电路；以及无线节点，该无线节点具有无线装置，该无线装置具有发射器和接收器以在无线网络架构中实现与多个无线锚节点的双向通信，其中多个无线锚节点中的至少一个的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定每个锚节点和具有未知位置的无线节点之间的可能的距离的集合并且执行利用来自锚节点的测距测量的最大似然估计(MLE)的三角测量算法。
在另一示例中，用于在无线网络架构中定位节点的设备包括：存储器，用于存储指令；一个或多个处理单元，运行用于控制无线网络架构中的多个无线传感器节点并且确定多个无线传感器节点的位置的指令；以及射频(RF)电路，向多个无线传感器节点传输通信和从多个无线传感器节点接收通信，多个无线传感器节点各自具有无线装置，该无线装置具有发射器和接收器以在无线网络架构中实现与设备的RF电路的双向通信，其中设备的一个或多个处理单元被配置为运行指令以确定测距数据，该测距数据包括设备与具有未知位置的多个无线传感器节点之间的可能的距离的集合，并且使设备或无线传感器节点中的每一个与无线网络架构环境内的唯一已知位置相关联。
在另一示例中，用于在无线网络架构中定位节点的系统包括：无线节点，该无线节点具有无线装置，该无线装置具有一个或多个处理单元以及用于在无线网络架构中传输和接收通信的RF电路；以及多个无线传感器节点，多个无线传感器节点具有无线装置，该无线装置具有发射器和接收器以在无线网络架构中实现与无线节点的双向通信，其中无线节点的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定包括无线节点和具有未知位置的多个无线传感器节点之间的可能距离的集合的测距数据，并且使无线网络架构环境内的一组相对位置与无线节点和多个无线传感器节点相关联。
根据附图并且根据以下的详细描述，本发明的实施例的其他特征和优点将显而易见。
附图说明
本发明的实施例以示例而非限制的方式在附图中示出，在附图中相同的附图标记表示相同的元件，并且其中：
图1A示出使用信号强度确定位置，图1B示出使用到达角确定位置，并且图1C示出使用到达时间确定位置。
图2示出用于估计两个节点510、511之间的距离的RSSI。
图3示出根据一个实施例的无线节点的示例系统。
图4示出根据一个实施例的具有用于通信的多个集线器的非对称树及网状网络架构式系统。
图5示出根据一个实施例的飞行时间测量系统。
图6示出根据一个实施例的飞行时间测量系统的框图。
图7示出根据另一实施例的用于飞行时间估计的异步系统。
图8A示出根据一个实施例的室内环境890的墙壁882、884，天花板880和家具830、832的大量反射，其能够影响从接入点发送到各种Wi-Fi支持装置的信号。
图8B示出根据一个实施例的直接信号和反射信号的总和。
图9A-图9B示出根据一个实施例的利用无线传感器网络内TOA精确时间确定的用于定位无线装置的方法。
图10示出根据一个实施例的用于提高用于定位的三角测量的精确度的最大似然估计(MLE)方法。
图11示出根据一个实施例的具有自动增益控制的校准系统。
图12示出根据一个实施例的使用环回校准来去除硬件延迟和非理想因素的方法。
图13A示出根据一个实施例的实施为电源插座的覆盖物1500的集线器的示例性实施例。
图13B示出根据一个实施例的实施为电源插座的覆盖物的集线器的分解框图的示例性实施例。
图14A示出根据一个实施例的实施为用于部署在计算机系统、设备或通信集线器中的卡的集线器的示例性实施例。
图14B示出根据一个实施例的实施为用于部署在计算机系统、设备或通信集线器中的卡的集线器964的框图的示例性实施例。
图14C示出根据一个实施例的实施在设备(例如，智能洗衣机、智能冰箱、智能恒温器、其他智能设备等)内的集线器的示例性实施例。
图14D示出根据一个实施例的实施在设备(例如，智能洗衣机、智能冰箱、智能恒温器、其他智能设备等)内的集线器1684的分解框图的示例性实施例。
图15示出根据一个实施例的传感器节点的框图。
图16示出根据一个实施例的具有集线器的系统或设备1800的框图。
图17示出根据一个实施例的利用无线传感器网络的构建信息的用于定位无线装置的方法。
图18示出根据一个实施例的在不具有无线传感器网络的构建信息的情况下用于定位无线装置的方法。
图19示出根据一个实施例的示例性建筑物1900(例如，房屋、工业环境)，其中节点分散在各个房间并且位于中心的集线器具有预限定搜索空间。
图20示出根据一个实施例的示例性建筑物2000(例如，房屋、工业环境)，其中节点分散在各个房间并且位于中心的集线器具有被建筑物外墙限制的搜索空间。
图21示出根据一个实施例的示例性建筑物2100(例如，房屋、工业环境)，其中节点分散在各个房间并且位于中心的集线器具有被建筑物的一面墙壁部分限制并延伸到其他3面墙壁之外的搜索空间。
具体实施方式
本文中描述了使用节点和各种RF支持装置之间的射频通信来确定无线传感器节点的位置的系统和方法。将到达时间与减轻多路径问题的影响并克服采样限制的技术结合，以便进行高度精确的测距。然后将高度精确的测距与促进精确三角测量的技术结合，以即使在室内环境中也提供精度提高的定位确定。
在无线传感器网络的各种应用中，可能需要确定网络内传感器节点的位置。例如，在无线传感器网络中，知道位置可以为感测到的数据添加环境。在一个示例中，在温度感测网络中知道位置可以实现映射温度变化。因此，期望系统和方法能够实现在无线网络中检测节点的位置。确定位置可以用于促进诸如资产跟踪、基于位置环境的营销和信息、室内导航、以及改进的连接供应和配置的应用。尽管GPS在晴朗的室外环境中提供合理的位置服务，但目前室内位置服务仍然不足。
基于RF的位置服务通常使用在已知位置(通常称为“锚点”)的一个或多个RF收发器和待确定的未知位置的目标对象。在锚点和目标对象之间执行RF通信，并且基于这些通信来确定位置。整个过程通常被描述为两个操作——测距和三角测量。在测距操作中，在锚点和对象之间执行RF通信，以确定锚点和对象之间的距离。对多个锚点重复此操作以获得一组距离。然后在三角测量操作中使用一组距离来确定对象在三维空间中的位置。通常，使用足够的锚点以允许在三角测量过程中通过冗余来减少一些误差。
注意，在替代实施方式中，可以使用到达角而不是计算出的距离。在该系统中，三角测量过程考虑锚点和对象之间的各个角度以确定目标对象的估计位置。在两个系统中，对锚点与对象之间的RF通信的需要、对一个或多个锚点的需要以及RF通信的本质设定了位置服务的性能和成本限制。
位置服务的精确度通常被设置为由服务确定的位置的数值测量对比实际物理位置。特别地，尽管许多测量值提供良好的精确度，但是室内环境中的位置服务通常容易出现异常值，其中一些位置确定可能明显是错误的。因此，尽管所引用的数值精确度可能对于给定的应用似乎足够，但实际上，异常值可能使定位的有效可靠性差到在实践中无法使用。
根据应用，实现位置估计的时间也可能是很重要的参数。例如，实时室内导航服务可能需要一秒或更短的响应能力以实现精确的导航指导。另一方面，可能对资产跟踪或基于环境的服务提供更慢的位置服务。
位置服务的范围描述了可以确定位置的最大距离。在基于RF的定位系统中，这是指实现位置服务功能的最少数量的锚点之间的最大间隔，也指这些锚点与待定位的目标对象之间的间隔。显然，范围越大，位置基础设施需求就越稀疏，从而降低了部署成本。
所有位置服务最终需要部署基础设施，以便确定所考虑的对象的位置。在本文讨论的类型的典型的基于RF的位置服务中，这应包括部署位置已知的锚点，以及在锚点和待定位的目标对象上都实现必备的RF通信功能。因此，存在与实现所有这些的任何位置服务的实施相关联的成本。该成本取决于部署的锚点的密度(与范围有关)、对专用基础设施的需求、使用的技术的所有权性质等。申请号为15/789,603的标题为“使用射频信号和传感器监控环境的系统和方法(SYSTEMS AND METHODS FOR USING RADIO FREQUENCY SIGNALSAND SENSORS TO MONITOR ENVIRONMENTS)”的美国申请公开了使用移动锚点(例如，通过机器人)来减少对多个单独锚点的需要。可以在本文中使用该技术。申请号为15/789,603的美国申请通过引用并入。
对于基于RF的位置服务而言，室内环境通常是不利的环境。特别地，在定位中用作第一操作的测距或角度确定过程对通常存在于室内环境的反射尤其敏感。这些反射导致为形成RF信号在(多个)锚点和对象之间的通信无线电传播的多条路径。这种所谓的多路径问题能够导致错误地确定距离或角度。例如，如果包括反射的路径被误识别为锚点和对象之间的距离，则导致相对于直线路径高估的距离。然后这可能在三角测量中导致错误。室内位置服务非常容易出现该多路径效应，从而导致异常值，其中某些位置会导致非常大的错误。任何稳健的室内位置服务都必须正确处理该多路径效应，以提供异常值最小的良好精确度。
除了多路径效应之外，信号衰减也可能是个严重的问题。由于墙壁等吸收信号，RF信号通常在室内环境中衰减得更强烈。这进而会在测量值中直接引入误差，或者至少会降低系统的有效范围，从而需要使用更多的锚点。如果锚点成本高，则这会显着影响部署成本。
最终，整体的部署成本会是个严峻的挑战。考虑到室内环境的范围和多路径问题，考虑到增强的衰减，通常需要多个锚点来提供足够的纠错并且提供足够的室内覆盖。如果这些锚点需要专门用于提供位置服务的昂贵硬件，则仅出于部署成本的原因，这会使解决方案不可行。
示例性的现有的室内定位技术可以基于其频率/协议的选择而细分为若干主要类别。这些类别包括基于2.4GHz ZigBee(紫蜂)解决方案的类别、基于2.4GHz Bluetooth(蓝牙)解决方案的类别、基于(2.4GHz和5GHz)Wi-Fi的类别以及基于大于5GHz的超宽带(UWB)的类别。除了基于频率/协议的分类之外，这样的技术还可以基于其位置确定方法来表征。例如，通常使用图1A所示的信号强度、图1B所示的到达角或图1C所示的到达时间中的一个或多个来实现位置确定。
在基于信号强度的系统中，基于RF信号的衰减来估计距离，RF信号的衰减随着发射器和接收器之间的间隔增加而增大。通过量化接收信号强度指示(RSSI)，可以尝试基于与衰减相关的假设而使接收信号强度指示与对象之间的距离相关联。然后可以测量距几个锚点的距离，并且三角测量以估计位置，或者可以结合单个或若干锚点来使用这些距离以指示与特定锚点的大致接近度。不幸的是，由于环境中的墙壁、人等因素，RSSI变化非常大，因此基于RSSI的系统通常提供较差的位置精确度。在申请号为14/988,617的美国申请中对此进行了讨论，该美国申请通过引用并入本文。例如，如果RSSI正用于估计图2中的两个节点510、511之间的距离，则当人走过RF传播区域时，RSSI值会因这个人引起的吸收和反射而急剧下降。如果距离估计算法假设距离与信号强度成反比变化，那么算法将错误地推断出两个节点之间的距离远大于实际值。
在基于到达角(AOA)的系统中，多天线系统通常用于估计传入信号的角度的取向向量。通过对不同的锚点使用多个这样的测量值，可以将位置估计为不同锚点的向量的交叉点。在实践中，由于需要复杂的天线系统，因此实现AOA系统通常很昂贵。
在到达时间(TOA)系统中，信号从发射器传播到接收器的时间用于估计发射器与接收器之间的距离。由于传播速度相对固定，因此这种系统比基于RSSI的系统更加稳健，并且还不需要AOA系统的天线复杂性。这种TOA系统已经部署在2.4GHz、5GHz和UWB实施方式中，取得不同程度的成功。另一方面，这种系统易受多路径效应的影响，因为占主要地位的反射信号将具有比较少的直接路径更长的TOA，并且如果反射信号被选择为距离，则可能在位置计算中导致明显错误。此外，由于时间是被测参数，这种系统受时间测量系统的采样时钟精确度的影响很大，并且还表现出对信号带宽的较强依赖性；更宽的带宽系统通常表现出更好的多路径容限、减少的异常值和整体提高的精确度。
位置信息可以用于估计诸如以下的传感器的相对位置：安全摄像机、运动传感器、温度传感器和对于本领域技术人员而言显而易见的其他类似的传感器。然后该信息可以用于产生诸如温度图、运动路径和多视点图像捕获的增强信息。因此，需要定位系统和方法在无线网络中，尤其是在室内环境中实现节点的精确、低功率且环境感知的定位。为此，还假设室内环境包括可能存在类似的问题(例如，附近存在墙壁等)的近似室内环境，诸如在建筑物和其他结构周围的区域。
无线传感器网络被描述为用于包括住宅、公寓、办公室和商业建筑物的室内环境以及诸如停车场、人行道和花园的外部位置附近。无线传感器网络还可以用于具有电源的任何类型的建筑物、结构、围场、车辆、船等。传感器系统为传感器节点提供良好的电池寿命，同时保持较长的通信距离。
本发明的实施例提供用于在室内环境中定位检测的系统、设备和方法。2015年8月19日提交的申请号为14/830,668的美国专利申请公开了基于RF定位的技术，该美国专利申请通过引用并入本文。具体地，当需要定位时，该系统、设备和方法采用用于路径长度估计的周期性的基于网格的特征在主要使用树状网络结构进行通信的无线传感器网络中实现定位。无线传感器网络具有提高的定位精确度，同时通过使用高频进行定位和使用低频进行通信来提供良好的室内通信质量。
树状无线传感器网络由于其与无线电信号接收功能相关联的功率要求降低，因而对许多应用有吸引力。在2015年1月29日提交的申请号为14/607,045的美国专利申请、2015年1月29日提交的申请号为14/607,047的美国专利申请、2015年1月29日提交的申请号为14/607,048的美国专利申请、以及2015年1月29日提交的申请号为14/607,050的美国专利申请中已经描述了示例性的树状网络架构，上述美国专利申请通过引用整体并入本文。
另一种经常使用的无线网络是网状网络。在该网络中，通信发生在一个或多个邻居之间，然后可以使用多跳架构沿着网络传递信息。因为信息是在较短的距离上发送的，因此这可以用于降低发射功率要求。另一方面，接收无线电功率要求可能增加，因为接收无线电必须频繁开启以实现多跳通信方案。
基于使用无线网络中的节点之间的信号传输时间，可以通过利用信号传播速度相对恒定的事实来估计无线网络中各个节点对之间的距离。目前的网络架构的实施例允许测量多对路径长度并且执行三角测量，然后估计各个节点在三维空间中的相对位置。
图3示出根据一个实施例的无线节点的示例性系统。该示例性的系统100包括无线节点110-116。节点通过通信120-130(例如，节点识别信息、传感器数据、节点状态信息、同步信息、定位信息、无线传感器网络的其他类似信息、飞行时间(TOF)通信等)来双向通信。基于使用飞行时间测量值，能够估计各个节点对之间的路径长度。例如，可以通过在已知时间从节点110向节点111发送信号来实现节点110、111之间的单独飞行时间测量。节点111接收信号，记录接收通信120的信号的时间戳，然后例如可以将返回信号和传输返回信号的时间戳发送回A。节点110接收信号并且记录接收的时间戳。基于传输时间戳和接收时间戳这两个，可以估计节点110、111之间的平均飞行时间。该过程可以在多个频率重复多次，以提高精确度并且消除或减少由于特定频率的信道质量较差而导致的恶化。可以通过对各种节点对重复该过程来估计一组路径长度。例如，在图3中，路径长度为TOF 150-160。然后，通过使用几何模型，可以基于类似三角测量的过程来估计各个节点的相对位置。
在一个示例中，移动锚节点(例如，经由机器人)用于减少对多个单独的锚节点的需要。例如，节点111、112可以用移动锚节点190替换，移动锚节点190在节点112处具有第一位置且在节点111处具有第二位置。
该三角测量过程在树状网络中不可行，因为只能测量任何节点和集线器之间的路径长度。那么这限制了树状网络的定位能力。为了保持树状网络的能量收益同时允许定位，在本发明的一个实施例中，将用于通信的树状网络与用于定位的网状网络功能相结合。一旦采用网状网络功能完成定位，网络就会切换回树状通信并且只定期测量节点和集线器之间的飞行时间。如果这些飞行时间保持相对恒定，则假设节点没有移动并且不会浪费能量的网络尝试重新运行基于网格的定位。另一方面，当检测到树状网络中路径长度的改变时，网络切换到基于网格的系统并且重新三角测量以确定网络中每个节点的位置。
图4示出根据一个实施例的具有用于通信的多个集线器的非对称树及网状网络架构式系统。系统700包括具有无线控制装置711的中央集线器710、具有无线控制装置721的集线器720、具有无线控制装置783的集线器782、以及包括具有无线控制装置n的集线器n的附加集线器。未示出的附加集线器可以与中央集线器710、其他集线器通信，或者可以是额外的中央集线器。每个集线器与其他集线器以及一个或多个传感器节点双向通信。集线器还被设计为与包括装置780的其他装置(例如，客户端装置、移动装置、平板装置、计算装置、智能设备、智能TV等)双向通信。
传感器节点730、740、750、760、770、788、792、n、n+1(或终端节点)各自分别包括无线装置731、741、751、761、771、789、793、758、753。如果传感器节点仅与更高级别的集线器或节点进行上游通信，而不与其他集线器或节点进行下游通信，则该传感器节点是终端节点。每个无线装置包括具有发射器和接收器(或收发器)的RF电路，以实现与集线器或其他传感器节点的双向通信。
在一个实施例中，中央集线器710与集线器720、782，集线器n，装置780，以及节点760、770通信。这些通信包括无线非对称网络架构中的通信722、724、774、772、764、762、781、784、786、714、712。具有无线控制装置711的中央集线器被配置为向其他集线器发送通信并且从其他集线器接收用于控制和监视无线非对称网络架构的通信，包括为每个组分配节点组和经保证的时间信号。
集线器720与中央集线器710以及传感器节点730、740、750通信。与这些传感器节点的通信包括通信732、734、742、744、752、754。例如，从集线器720的角度来看，通信732由集线器接收并且通信734被传输到传感器节点。从传感器节点730的角度来看，通信732被传输到集线器720并且从集线器接收通信734。
在一个实施例中，中央集线器(或其他集线器)将节点760、770分配给组716，将节点730、740、750分配给组715，将节点788、792分配给组717，并且将节点n、n+1分配给组n。在另一示例中，组716、715被组合成单个组。
通过使用图3-图4所示的架构，需要较长的电池寿命的节点使通信上消耗的能量最小化，并且使用可用的能源或可以使用提供更高容量或提供更短电池寿命的电池来实现树层次中的更高级别的节点。为了促进在电池供电的终端节点上实现较长的电池寿命，可以建立那些节点与其上层对应物(以下称为最低层集线器)之间的通信，使得在最低层集线器和终端节点之间出现的传输和接收流量最小。
在一个实施例中，节点大部分时间(例如，超过90％的时间、超过95％的时间、大约98％或超过99％的时间)处于低能量非通信状态中。当节点唤醒并且进入通信状态时，节点可操作以将数据传输到最低层集线器。该数据可以包括节点识别信息、传感器数据、节点状态信息、同步信息、定位信息和无线传感器网络的其他类似信息。
为了基于RF来确定两个对象之间的距离，执行测距测量(即，RF通信用于估计一对对象之间的距离)。为了实现这点，将RF信号从一个装置发送到另一个装置。图5示出根据一个实施例的飞行时间测量系统。如图5所示，传输装置310发送RF信号312，而接收装置320接收RF信号312。这里，在示例性的无线网络中，装置310可以是集线器或节点，并且装置320也可以是集线器或节点。
图6示出根据一个实施例的飞行时间测量系统的框图。接收装置(例如，装置320)从传输装置(例如，装置310)接收传输并且处理RF信号412，以使用粗略分辨率估计器440来生成至少一个粗略估计442，并且使用精细分辨率估计器450来生成在空中两个装置之间的传播延迟的至少一个精细估计452。这些估计器可以在软件或硬件中实现。然后系统400利用组合器460来组合粗略时间估计442和精细时间估计452，以生成精确的飞行时间测量值470。此外，该组合可以在软件或硬件中执行。然后可以将该飞行时间测量值470乘以传播速度以计算距离，如图6所示。在一个示例中，该测量仅在接收装置和传输装置同步时才起作用。
在到达时间系统中，必须测量信号从发射器传播到接收器所需的时间。然后该测量的时间可以通过乘以传播速度而转换为距离估计值。为了估计信号从发射器到接收器的传输时间，“启动枪”和“终点线”时钟通常必须同步，从而可以估计实际传输时间。同步中的任何错误都会导致时间和距离估计错误。在现实的室内定位系统中，这是不可行的，因为位置估计将仅对精确定时网络的捕获成员起作用。
在本发明的一个实施例中，往返信号与适当的时间戳一起使用，如通过引用并入本文的专利号为9,763,054的美国专利和申请号为15/173,531的美国申请所公开的。具体地，信号612可以由装置610(发射器)用图7中的“开始时间”T1标记、在图7中的时间T2由装置620(例如，接收器)接收，并且信号612被转向反方向并且作为信号622与图7中的“周转时间”T3一起发送回装置610(原始发射器)。原始发射器现在接收返回信号622并且用图7中的“完成时间”T4来标记它。由于信号612、622往返移动，因此明显地，可以用于距离估计的在一个方向上的实际传播时间为总时间(即，完成时间-开始时间)减去周转时间的一半。在一个示例中，在一个方向上的实际传播时间等于0.5*(T4-T3+T2-T1)。
为了提供提高的精确度，可以测量、估计或计算传输器和接收器信号路径中导致标记时间与实际传输和接收时间之间的偏移的内部延迟，该内部延迟可以用作测量出的飞行时间的校正因子。在一个实施例中，可以使用在一个或多个RF支持装置中执行的环回测量来测量内部延迟。在另一实施例中，例如在制造或测试期间，可以使用RF支持装置对之间的校准测量来测量内部延迟。然后可以将测量值制成表格并且存储以进行校正。校正因子可以本地存储在RF支持装置中，或者可以存储在一些外部装置中。
时间和距离确定的精确度受采样时钟的时间分辨率限制。因此，可以通过增加采样时钟频率来增加距离估计精确度。然而，这样的改变需要硬件的改变，硬件的改变会增加整体的实施成本，并且进一步会增加功耗等。因此，需要获得比单纯通过时域时钟采样可获得的时间分辨率更精细的时间分辨率。在申请号为15/173,531的美国申请中已经描述了实现这点的各种方法。
在一个实施例中，通过使用频域技术，可以为接收信号建立模型并且使用该模型以比经由采样时钟可获得的分辨率更精细的分辨率提取延迟。这在适当的信道状态信息(CSI)可用的情况下是可能的，例如在Wi-Fi、LTE或5G中，适当的信道状态信息是可用的，因为CSI通常作为整个OFDM或SC-FDMA实施形式的一部分收集。
实现室内位置服务的最大挑战之一与处理多路径有关联。在典型的室内环境中，笔直的视线路径不是信息从发射器传输到接收器所经由的唯一路径。例如，在图8A中，注意室内环境890的墙壁882、884，天花板880和家具830、832的大量反射，这些反射能够影响从接入点发送到各种Wi-Fi支持装置的信号。
在某些情况下，接收器将延迟路径(与一个或多个反射相关联)用作接收指示的开始。例如，如果延迟路径的幅度明显强于视线路径，则可能会发生这种情况。这进而将导致更晚的到达时间和错误的距离估计。类似地，直接信号和反射信号的总和会导致偏移(即延迟)，其中净信号幅度超过接收的检测阈值，从而再次导致错误的TOA。图8B示出根据一个实施例的直接信号和反射信号的总和。信号图800在纵轴上示出幅度810，在横轴上示出时间820。如在时间窗口850的分解图852中所见，直接脉冲信号802和反射脉冲信号804被组合以形成在阈值860处具有有效的相移855(即，延迟)的总和信号806。
在申请号为15/173,531的专利申请中已讨论过处理该问题的技术。在一个实施例中，CSI数据用于建立允许存在多个路径的传输信道模型，每个路径具有相关联的幅度和延迟。通过执行CSI数据与模型的拟合，识别出最短的可行路径，从而显着抑制多路径引入的错误和异常值。
在典型的室内环境中，将经常出现完全不存在视线路径的情况，因此即使使用上述CSI数据，也会出现错误的距离估计。这会因此导致明显的异常值。可以通过应用使用多个额外的锚点的三角测量来解决该情况。在这种情况下，即使距离测量值中的某些是错误的，也可以通过在三角测量期间应用的诸如最小二乘法等技术来最小化或消除错误。在申请号为15/684,891的专利申请中公开了用于选择和消除锚点的技术和方法,该专利申请通过引用并入本文。
在一个示例中，精确的TOA的关键是精确的定时确定。在一个实施例中，这是使用基于CSI的频域技术实现的，其具有实现多路径环境中的精确度的若干改善。
图9A-图9B示出根据一个实施例的利用无线传感器网络内TOA精确时间确定的用于定位无线装置的方法。该方法的操作可以由包括处理电路或处理逻辑的无线装置，集线器(例如，设备)的无线控制装置，系统，或远程的装置、计算机，或者云服务来运行。处理逻辑可以包括硬件(电路、专用逻辑等)、软件(诸如在通用计算机系统或专用机器或装置上运行的软件)或两者的组合。在一个实施例中，锚节点，集线器，无线装置，或远程装置、计算机，或云服务执行该方法的操作。与各种计算相关联的算法可以在远程计算机中执行，向该远程计算机发送与定时和距离测量相关联的相关数据。远程的装置或计算机可以位于与具有多个无线节点的无线网络架构不同的位置(例如，不同的网络，在云中)。远程装置或计算机可以位于无线网络架构内的与在无线网络架构内传输和接收通信的某些节点不同的位置。
在初始化无线网络架构时，在操作901中，处理逻辑校准具有延迟的至少一个组件(例如，RF电路的自动增益控制(AGC)级、RF电路的滤波级等)。至少一个组件的校准可以包括测量至少一个组件(例如，作为增益功能的AGC级、滤波级)的延迟，确定测量出的延迟与该校精所确定的至少一个组件的基线延迟之间是否存在误差，并且如果存在误差，则校正所确定的飞行时间估计的定时。校准通常发生在无线网络架构初始化期间。可替代地，校准可以发生在方法900的稍后的时间。在另一替代方案中，校准可以在制造或测试期间已经预先执行。
在操作902中，具有射频(RF)电路和至少一根天线的集线器(或锚节点、无线装置、远程装置或计算机)将通信传输到无线网络架构(例如，无线非对称网络)中的多个传感器节点。在操作903中，集线器(或锚节点、无线装置、远程装置或计算机)的RF电路和至少一个天线从多个传感器节点接收通信，多个传感器节点各自具有包括发射器和接收器的无线装置，以在无线网络架构中实现与集线器的RF电路的双向通信。在操作905中，具有无线控制装置的集线器(或锚节点、无线装置、远程装置或计算机)的处理逻辑最初使传感器节点的无线网络在一段时间(例如，预定时间段，足够用于定位的时间段等)内被配置为基于网格的网络架构，以定位至少一个无线装置(无线节点)。
在操作906中，无线装置从在无线装置之间传输和接收的RF信号(例如，信号612、622)获得CSI数据。通常将记录信号的传输和到达时间。移除自动增益控制(AGC)延迟，以校正与第一RF信号一起从第一无线装置发送到第二无线装置的第一数据包、以及与第二RF信号一起从第二无线装置发送到第一无线装置的第二数据包的粗略飞行时间估计。这对正向和反向方向都进行。基于RC校准，还去除滤波器延迟。
在一个示例中，第一无线装置将第一RF信号传输到第二无线装置，第二无线装置测量具有第一RF信号的信道频率响应测量值的第一信道状态信息。第一无线装置测量具有从第二无线装置传输到第一无线装置的第二RF信号的信道频率响应测量值的第二信道状态信息。
在操作908中，可以去除或舍弃频谱的边缘，即RF信号的最高和最低副载波。RF信号的这些最高和最低副载波通常不携带数据，或者由于将错误引入到方法中的滤波器滚降而表现出显著的信号恶化。由于干扰等，显著的滤波器滚降对于实际通信来说是常见的，从而导致副载波没有数据或可靠的CSI测量值。
在操作910中，在直流(DC)上和没有CSI测量值的RF信号的副载波附近执行内插。在OFDM和OFDMA物理层中，DC副载波的频率等于无线发射装置的RF中心频率。申请号为15/684,895的美国申请中公开了处理非相邻信道的方法和技术，该美国申请通过引用并入本文。
在操作911中，无线装置(例如，锚节点、集线器、无线节点或远程装置或计算机)通过将前向CSI(例如，第一CSI)除以反向CSI(例如，第二CSI)来确定因无线装置(例如，第一无线装置和第二无线装置，第一节点和第二节点)之间的相位偏移或相位漂移而导致的延迟。在一个示例中，除以反向CSI的正向CSI的一阶拟合产生第一无线装置的第一参考时钟信号和第二无线装置的第二参考时钟信号之间的相位差。相位差可能是2倍的时钟引起延迟。
在操作912中，无线装置确定样本级别RTT延迟。在一个示例中，RTT延迟被计算为T4-T1-(T3-T2)，其中T1是来自第一无线装置的第一RF信号的前向数据包的出发时间，而T2是第二无线装置处的到达时间。T3是来自第二无线装置的第二RF信号的确认数据包的出发时间，而T4是第一无线装置处的到达时间。这可以被认为是往返通信的“粗略”定时。
在操作914中，获得或查找包括例如AGC延迟和低噪声放大器(LNA)延迟的预先确定的内部延迟，并且对相位漂移、AGC增益和RTT的校正求和。在操作916中，这些校正作为线性相位漂移应用于CSI数据。
可以对大量数据包执行上述操作。在这种情况下，在操作918中，可以计算所有数据包的经校正的CSI的平均值。
同样在操作901中的硬件校准期间，可能预先已经使用各种方法收集硬件延迟和滤波器响应。在这种情况下，在操作920中，经校正的CSI可以除以校准CSI以去除硬件延迟和滤波器响应。
在一个示例中，基于使用节点对来确定校准CSI，通过将节点对彼此连接的电缆来确定用于短距离的点对点传输和接收测量值。以此方式，校准使用电缆确定每个节点的硬件组件的内部延迟。
在另一示例中，在室内环境中初始化无线传感器网络时执行环回测试，或者在制造环境中针对单个节点执行环回测试。每个节点都能够针对同一节点从其传输路径到其接收路径进行环回，以校正节点的内部延迟和滤波器响应的频率和幅度问题。以此方式，校准通过针对单个节点传输和接收RF信号来执行环回。结合图12的描述更详细地描述环回。
在操作922中，算法(例如，矩阵束、MUSIC、优化技术)然后用于提取组合以创建平均CSI的延迟和路径复振幅。
在操作924中，可以使用路径幅度、距离、RSSI和其他相关数据作为过滤标准来消除非物理路径。假定最短的剩余路径为视线路径。注意到也可以与三角测量算法共享其他路径的信息，以提高整体精确度。
在操作926中，确定待定位的目标对象与具有已知位置的各个锚节点之间的一组距离。在操作928中，目标对象位置的计算经由三角测量算法产生。当与具有已知位置的锚节点和具有未知位置的无线传感器节点之间的每个距离估计相关联的误差度量小于或等于误差阈值时，可以选择锚节点的子集以使用三角测量进行定位。当误差度量大于或等于误差阈值时，消除用于定位的至少一个锚节点。
在一个示例中，在操作926中，对各自具有预先指定的位置的所选择的锚点“A”执行的测距算法产生多个“A”测距结果“r”。
在一个实施例中，在操作928中，三角测量算法迭代多个可能的目标对象位置(x,y)，评估每个锚节点和对应于多个可能目标对象位置的无线节点之间的一组可能距离，并且消除不太可能的路径以减少三角测量的迭代次数并且还使整体误差最小化。在另一示例中，对于线性化最小二乘法或其他类似方法来说，可以直接求解位置而无需迭代。线性化最小二乘法或其他类似方法通常因线性化而不太精确，但与迭代相比更快。在操作930中，然后确定具有减少的迭代和最小误差的最终目标对象位置。在操作932中，在完成定位时，集线器(或锚节点、无线装置、远程装置或计算机)的处理逻辑以基于树的或树状的网络架构(或没有基于网格的特征的树架构)配置无线网络。在一个示例中，集线器和传感器节点具有类似的能够在网状和树状架构之间切换的RF组件。
在另一示例中，集线器和传感器节点各自具有能够同时操作网格状和树状结构的多个无线电。在这种情况下，树状网络总是可用或正常可用，并且可以启用或禁用网状网络。
在典型的基于三角测量的定位方案中，基于使来自可用参考节点的距离估计的均方误差最小化来估计目标位置。然而，在最小化问题中没有考虑测量误差的概率分布，这会限制三角测量的精确度。不同信号特征的测量误差可以有不同的概率分布。另外，如上所述，在复杂的信号传播环境中，测量误差的方差会变大。因此，在不考虑误差概率模型的情况下使距离测量值的均方误差最小化可能无法给出最佳的目标位置估计结果。因此，在一个实施例中，使用最大似然估计(MLE)的方法以提高如图10所示的三角测量的精确度。也可以使用其他估计器。该方法的操作可以由包括处理电路或处理逻辑的无线装置、集线器(例如，设备)的无线控制装置、系统、或远程的装置或计算机来运行。处理逻辑可以包括硬件(电路、专用逻辑等)、软件(诸如在通用计算机系统或专用机器或装置上运行的软件)或两者的组合。在一个实施例中，锚节点、集线器、无线装置、或者远程的装置或计算机执行该方法的操作。与各种计算相关联的算法可以在远程计算机中执行，向该远程计算机发送与定时和距离测量相关联的相关数据。远程装置或计算机可以位于与具有多个无线节点的无线网络架构不同的位置(例如，不同的网络，在云中)。远程装置或计算机可以位于无线网络架构内的与在无线网络架构内传输和接收通信的某些节点不同的位置。
该方法利用各自具有已知位置的多个无线锚节点将通信传输到无线节点。锚节点从无线节点接收通信。在操作1004中，该方法确定每个锚节点与具有未知位置的无线节点之间的一组可能距离。在操作1006中，如果每个锚节点出现多个范围值，则该方法将经加权的范围分布加在一起。
在一个实施例中，通过使具有一组独立同分布的观测数据的联合概率最大化，根据以下操作，估计统计模型中的未知参数：
如果ri是来自锚点I的距离测量值，而theta是位置假设，那么在给定位置假设theta的情况下，从锚点i看到距离测量值ri的条件概率由概率分布p(ri|theta)给出。给定来自每个锚的范围分布，可以在操作1008中将距离与位置假设的似然性计算为来自不同距离测量值的所有条件概率的乘积：
Figure BDA0003137193480000221
通过使该似然性最大化来优化三角测量。在一个实施例中，可以在操作1010中通过使用对数而将上述形式的乘积转换为总和。在操作1012中，该方法通过选择具有最高概率的假设(例如，具有未知位置的无线节点的位置假设)来执行利用最大似然估计(MLE)的三角测量算法。
下面是在操作1010中的对数的一个示例：
Figure BDA0003137193480000222
在一个实施例中，可以对方程式取反以将问题限定为最小化问题而不是最大化问题。
Figure BDA0003137193480000223
考虑到p(ri|theta)的参数化形式，这具有数值上稳定和可计算的优点。如果将单个范围值从测距算法传递给每个锚点，并且测距误差是正态分布的，则最大似然估计可以确定为如下：
Figure BDA0003137193480000231
其中r和theta如前所限定，并且σi是在测距测量中确定的从所考虑的节点到锚点i的距离测量中的不确定性，而d(ai,theta)是从锚点i(ai)到当前位置假设的距离。如果所有锚点的不确定性都相同，则MLE方法规定：
Figure BDA0003137193480000232
这与典型的最小二乘三角测量方法相同。另一方面，如果某些锚点比其他锚点更值得信赖，这将是在现实环境中经常发生的情况，那么MLE方法规定：
Figure BDA0003137193480000233
这有利于降低高不确定性(即，具有高σ值)测量值对整体三角测量估计的重要性。这相对于标准最小二乘法是有益的，因为在经由三角测量确定最终位置时，高度不确定的测距测量将不如更确定的测量值那么有效地加权。如上所述，测距算法可以为每个锚点提供不只一个距离。在一个实施例中，这可以建模为具有两个分量的多元高斯(GM)分布：
Figure BDA0003137193480000234
其中pij是某个距离假设的概率，即来自锚点i和路径j的每个距离估计相对于另一个的可信度。在本示例中，d(ai,theta)可以是从锚点i到当前位置假设theta的任一直接距离，或者它们中的一个可以是通过如地面、地板、墙壁、天花板等的已知反射器的距离。注意，由于已经在本实施例中提供了两个值，因此总和将仍为1。在一个示例中，rij是相关距离；在每个锚点有两个距离的情况下，这将采用ri0和ri1的形式，sigma也类似。在这种情况下，MLE方法规定：
Figure BDA0003137193480000241
这些示例实施例使用两个测距路径和正态分布的测距误差。在实践中，可以有任意数量的路径，并且误差分布可以是任意形式。对于最精确的位置估计，可以使用路径概率和测距误差分布的实际统计量。在那种情况下，对于锚点i，具有Ni个距离路径的K个锚点的最可能位置是：
Figure BDA0003137193480000242
其中k、n、σ是描述路径和误差统计的参数。实际实现可以再次使用如下的数值上更有效但在其他方面相同的形式：
Figure BDA0003137193480000243
可以在操作1012中使用迭代方法来确定这些问题中的任意一个的解决方案，这对于本领域的普通技术人员来说将是显而易见的。这可能是涉及在整个搜索空间里迭代的蛮力法(brute force approach)，或者可能涉及使用诸如卡尔曼滤波、优化方法或技术人员已知的类似技术来提高迭代效率。
可以以各种方式确定可以执行迭代的值范围。在如图19所示的第一实施例中，可以在预限定的搜索空间上执行对可能值的完全搜索。图19示出根据一个实施例的示例性建筑物1900(例如，房屋、工业环境)，其中节点分散在各个房间中并且集线器位于中心。在一个示例中，节点的位置经由预限定的用户输入或自动定位而由节点自身获知。在申请号为14/830,668的申请中公开了定位系统和方法，该申请通过引用并入。在本示例中，节点1921-1928可以与集线器1920通信，并且在包括房间1921-1923(例如，卧室、办公室、储藏室等)、区域1913、公共区域1914以及房间1915(例如，客厅、开放区域)的不同房间中彼此通信。
可以例如通过系统的最大传输范围或其某个倍数或分数来设置搜索空间的边界。例如，Wi-Fi系统通常提供几十米的最大室内范围。然后，这可以用于根据范围、网络中节点的数量等而限定数十到数百米的最大搜索空间边界1950。
在如图20所示的另一实施例中，可以由部署有定位系统的环境的物理维度来限定搜索空间2050的边界。例如，可以将房屋的墙外的任何值假定为是不可能的结果，从而可以将该值排除在搜索空间之外。在本示例中，节点2021-2028可以与集线器2020通信，并且在包括房间2021-2023(例如，卧室、办公室、储藏室等)、区域2013、公共区域2014以及房间2015(例如，客厅、开放区域)的不同房间中彼此通信。
在如图21所示的另一实施例中，可以通过在定位操作期间与无线节点通信的一组特定锚节点的位置来限定搜索空间的边界。搜索空间2150可以通过所使用的锚节点的传输范围来延伸，或者可以使用锚点传输范围和空间的已知物理边界的组合来设置。建筑物包括墙壁2101-2104。在一个示例中，用户试图定位只能与节点2121、2123、2120、2124、2127接触的节点2122。在这种情况下，搜索空间2150可以在示例平面布置图右侧刚好扩展超出节点2124、2127(但没有一直延伸到节点2128、2126)。即使系统中包括大量锚节点，如果节点无法与所有锚节点接触，那么可以将搜索空间限制到锚节点的子集以及这些锚点周围的位置未知的节点能够执行测距的区域。
在本示例中，节点2121-2128可以与集线器2120通信，并且在包括房间2121-2123(例如，卧室、办公室、储藏室等)、区域2113、公共区域2114以及房间2115(例如，客厅、开放区域)的不同房间中彼此通信。
根据上述实施例显而易见的是，定时的测量对于距离估计的建立是关键的。定时错误可以降低距离估计的精确度。无线系统中经常存在定时错误。例如，自动增益控制(AGC)通常用于确保对信号强度变化的信号进行稳健的接收器操作。在操作期间，AGC级可能具有基于增益而变化的延迟。如此，延迟的这些变化会增加TOF估计的不确定性。在一个实施例中，可以通过校准来最小化该误差。通过从基线延迟中减去这种偏差，随AGC级增益变化的延迟可以被预测量并且用于在实际TOF测量期间校正定时。图11示出根据一个实施例的具有自动增益控制的RF电路。本公开的实施例中描述的任何无线节点(例如，集线器、传感器节点)中可以包括RF电路1100(例如1550、1670、1692、1770、1870等)。RF电路1100包括低噪声放大器1110，用于接收RF信号并且生成发送到同相正交(I/Q)下转换单元1120的经放大的信号，以将RF信号下转换到期望的中频。可变增益放大器1130放大中频信号，然后模数转换器(ADC)将放大的信号转换为基带信号。AGC 1150是闭环反馈调节电路，尽管在闭环反馈调节电路的输入1142中幅度发生变化，但闭环反馈调节电路在其输出1152中提供受控制的信号幅度。通过从基线预测量延迟中减去这种偏差，随AGC级增益(例如，AGC1150)变化的延迟可以被预测量并且用于在实际TOF测量期间校正定时。类似地，也可以预测量和去除诸如滤波器延迟的其他校准系统配置。
图12示出根据一个实施例的使用环回校准来去除硬件延迟和非理想因素的方法。该方法的操作可以由包括处理电路或处理逻辑的无线装置、集线器(例如，设备)的无线控制装置、系统、或者远程的装置或计算机来运行。处理逻辑可以包括硬件(电路、专用逻辑等)、软件(诸如在通用计算机系统或专用机器或装置上运行的软件)或两者的组合。在一个实施例中，锚节点、集线器、无线装置或者远程的装置或计算机执行该方法的操作。与各种计算相关联的算法可以在远程计算机中执行，向该远程计算机发送与距离测量相关联的相关数据。远程装置或计算机可以位于与具有多个无线节点的无线网络架构不同的位置(例如，不同的网络，在云中)。远程装置或计算机可以位于无线网络架构内的与在无线网络架构内传输和接收通信的某些节点不同的位置。
在无线网络架构的组件的制造过程期间或在初始化无线网络架构时，在操作980中，处理逻辑校准具有延迟的无线装置或传感器节点的RF电路的至少一个组件(例如，传输链路、接收链路等)。至少一个组件的校准可以包括在操作981中生成第一环回校准信号并且通过第一节点(例如，无线装置或传感器节点)的RF传输链路传递该信号。不一定在空中传输该第一环回校准信号。传输链路明确地或通过片上泄漏(on chip leakage)连接到无线装置或传感器节点的接收链路。可以在RF链路中的任何一点执行该连接。在一个示例中，RF传输和接收链路被设置为同时有效。第一环回校准信号在通过RF接收链路环回之前经过的RF发射链路的阻塞可以被表征并校准以用于以后的测量值。在操作982中，处理逻辑测量通过传输链路和接收链路传递第一校准信号的时间延迟或信道状态信息中的至少一个。处理逻辑仅测量时间延迟、仅测量信道状态信息或同时测量时间延迟和信道状态信息。在一个示例中，测量通过传输链路传递第一环回校准信号的第一传输时间延迟Ttx1，和通过第一节点(例如，无线装置，传感器节点)的接收链路传递第一环回校准信号的第一接收时间延迟Trx1。可能无法独立测量传输时间延迟和接收时间延迟。因此，在某些情况下，只能测量总和。在另一示例中，测量通过第一无线节点的传输链路和接收链路传递第一环回校准信号的第一传输信道状态信息和第一接收信道状态信息，以确定第一无线节点的硬件延迟。
在操作984中，处理逻辑生成第二环回校准信号，通过第二节点的传输链路和接收链路传递第二信号，并且测量通过传输链路和接收链路传递第二校准信号的时间延迟或信道状态信息中的至少一个。在一个示例中，测量通过第二节点的传输链路传递第二环回校准信号的第二传输时间延迟Ttx2，以及通过第二节点(例如，无线装置、传感器节点)的接收链路传递第二环回校准信号的第二接收时间延迟Trx2。在另一示例中，测量通过第二无线节点的传输链路以及接收链路传递第二环回校准信号的第二传输信道状态信息和第二接收信道状态信息，以确定第二无线节点的硬件延迟。
在操作986中，处理逻辑可以基于第一传输时间延迟和第一接收时间延迟来计算第一环回校准信号的时间延迟(例如，对于第一节点，Tlb1＝Ttx1+Trx1)，并且还基于第二传输时间延迟和第二接收时间延迟计算第二校准信号的时间延迟(例如，对于第二节点，Tlb2＝Ttx2+Trx2)。然后在操作988中，可以基于Tlb1和Tlb2来校正在第一节点和第二节点之间传输的通信的测量出的RTT(例如，RTTota＝RTTmeas-Tlb1-Tlb2)。
在操作989中，处理逻辑基于第一无线节点的第一传输信道状态信息Htx1和第一接收信道状态信息Hrx1来计算第一环回校准信号的环回信道状态信息Hlb1，基于第二无线节点的第二传输信道状态信息Htx2和第二接收信道状态信息Hrx2来计算第二校准信号的环回信道状态信息Hlb2，并且估计经校正的空中多路径延迟分布，该经校正的空中多路径延迟分布基于从第一无线节点和第二无线节点接收到的任何空中数据包信道状态信息(CSI)、以及来自第一无线装置和第二无线装置的环回测量值的环回信道状态信息(Hlb1*Hlb2)来计算。在一个示例中，基于从第一无线节点和第二无线节点接收到的任何空中数据包信道状态信息(CSI)的乘积除以来自第一无线装置和第二无线装置的环回测量值的环回信道状态信息的乘积(Hlb1*Hlb2)，计算经校正的空中多路径延迟分布。
在操作990中，处理逻辑为第一节点和第二节点校准硬件(例如，传输链路、接收链路)的频率响应。在一个示例中，针对第一节点，环回校准可以设置为Hlb1＝Htx1*Hrx1，并且针对第二节点，环回校准可以设置为Hlb2＝Htx2*Hrx2。在单向情况下，可以使用仅来自接收端、仅来自传输端或两者的某种组合(平均等)的环回校准。例如，Hota(f)＝Hmeas(f)/Hlb2。将环回应用于标准单向校正测量值隐含假设节点具有相等的传输和接收延迟以及滤波器概况。全环回校正需要稍微不同的算法，其中信道来源于两个测量出的CSI的组合。这需要乘以CSI并且以保持正确相位的方式取平方根。可以从下面找到全环回校准：Hota 2(f)＝Hmeas1(f)*Hmeas2(f)/(Hlb1*Hlb2)。
环回可以作为生产或工厂测试的一部分完成，结果存储在存储器中。或者，可以在正常操作期间定期执行环回。在正常操作期间定期执行允许自动校准和校正硬件延迟和非理想性随时间、温度等的变化。在生产或工厂测试方法中，需要表征随温度的变化。片上或板上温度传感器可以用于根据表征出的温度曲线来调整校准校正。
在一个实施例中，基带硬件允许全双工操作。在这种情况下，信号可以在经过传输链路和接收链路之后被传输然后立即被接收。CSI、传输时间戳和接收时间戳被组合以生成硬件的校准曲线。可以直接提取和去除延迟，或者可以从后续测量值中去除硬件本身的频率响应。
在另一实施例中，基带不是全双工的。在这种情况下，可以独立于基带生成传输数据包。数据包的原始数据可以存储在存储器中并且直接被读取到数模转换器(DAC)。它像以前一样经过传输(TX)RF链路和接收(RX)RF链路。基带被设置为处于接收模式，并且可以捕获CSI和传来的数据包的时间戳。可以与在前面的情况中一样，使用CSI、传输时间戳和接收时间戳。需要在触发存储器读出到DAC时捕获传输时间戳。
终端节点和集线器之间的射频通信的实施方式可以实施为包括窄带、信道重叠、信道步进、多信道宽带和超宽带通信的多种方式。
本文中讨论的集线器、节点和无线装置之间的通信(例如，测距、定位等)可以使用多种方式来实现，包括但不限于使用射频的直接无线通信，通过将信号调制到房屋、公寓、商业建筑等内的电线上来实现的电力线通信，使用诸如802.11a、802.11b、802.11n、802.11ac的标准WiFi通信协议和其他对本领域普通技术人员显而易见的此类WiFi通信协议的WiFi通信，诸如GPRS、EDGE、3G、HSPDA、LTE、5G以及其他对本领域普通技术人员显而易见的蜂窝通信协议的蜂窝通信，蓝牙通信，使用众所周知的诸如Zigbee的无线传感器网络协议，以及其他对本领域普通技术人员显而易见的基于有线或无线的通信方案。
在一个示例中，本文中描述的任何一个RF电路可以包括LAN RF电路、WAN RF电路和/或蜂窝RF电路中的至少一个。本文中描述的任何无线网络架构可以包括无线局域网(LAN)、无线广域网(WAN)和/或无线蜂窝网络。
根据本发明的实施例，可以以多种方式物理地实现集线器。图13A示出根据一个实施例的实施为电源插座的覆盖物1500的集线器的示例性实施例。覆盖物1500(例如，面板)包括集线器1510和将集线器联接到电源插座1502的连接件1512(例如，通信链路、信号线、电连接件等)。替代地(或附加地)，集线器联接到电源插座1504。出于安全和美观的目的，覆盖物1500覆盖或包围电源插座1502、1504。
图13B示出根据一个实施例的实施为电源插座的覆盖物的集线器1520的分解框图的示例性实施例。集线器1520包括将周期性地反转方向的交流电(AC)转换为仅在一个方向上流动的直流电(DC)的电源整流器1530。电源整流器1530经由连接件1512(例如，通信链路、信号线、电连接件等)从插座1502接收AC并且将AC转换为DC，以经由连接件1532(例如，通信链路、信号线、电连接件等)向控制器电路1540供电并且经由连接件1534(例如，通信链路、信号线、电连接件等)向RF电路1550供电。控制器电路1540包括存储器1542或联接到存储指令的存储器，该指令由控制器电路1540的用于控制集线器操作的处理逻辑1544(例如，一个或多个处理单元)运行，以形成、监视和执行本文中讨论的无线非对称网络的定位。RF电路1550可以包括功能上用于经由(多个)天线1552与无线传感器节点来传输和接收双向通信的收发器或单独的发射器1554和接收器1556。RF电路1550经由连接件1534(例如，通信链路、信号线、电连接件等)与控制器电路1540双向通信。集线器1520可以是无线控制装置1520或控制器电路1540、RF电路1550和(多个)天线1552的组合，其可以形成如本文所讨论的无线控制装置。
图14A示出根据一个实施例的实施为用于部署在计算机系统、设备或通信集线器中的卡的集线器的示例性实施例。如箭头1663所指示的，卡1662可以插入系统1660(例如，计算机系统、设备或通信集线器)。
图14B示出根据一个实施例的实施为用于部署在计算机系统、设备或通信集线器中的卡的集线器1664的框图的示例性实施例。集线器1664包括电源1666，电源1666经由连接件1674(例如，通信链路、信号线、电连接件等)向控制器电路1668提供电力(例如，DC电力供应)，并且经由连接件1676(例如，通信链路、信号线、电连接件等)向RF电路1670提供电力。控制器电路1668包括存储器1661或联接到存储指令的存储器，该指令由控制器电路1668的用于控制集线器操作的处理逻辑1663(例如，一个或多个处理单元)运行，以形成、监视和执行本文中讨论的无线非对称网络的定位。RF电路1670可以包括功能上用于经由(多个)天线1678与无线传感器节点来传输和接收双向通信的收发器或单独的发射器1675和接收器1677。RF电路1670经由连接件1672(例如，通信链路、信号线、电连接件等)与控制器电路1668双向通信。集线器1664可以是无线控制装置1664或控制器电路1668、RF电路1670和(多个)天线1678的组合，其可以形成如本文所讨论的无线控制装置。
图14C示出根据一个实施例的在设备(例如，智能洗衣机、智能冰箱、智能恒温器、其他智能设备等)内实施的集线器的示例性实施例。设备1680(例如，智能洗衣机)包括集线器1682。
图14D示出根据一个实施例的在设备(例如，智能洗衣机、智能冰箱、智能恒温器、其他智能设备等)内实施的集线器1684的分解框图的示例性实施例。集线器包括电源1686，电源1686经由连接件1696(例如，通信链路、信号线、电连接件等)向控制器电路1690提供电力(例如，DC电力供应)并且经由连接件1698(例如，通信链路、信号线、电连接件等)向RF电路1692提供电力。控制器电路1690包括存储器1691或联接到存储指令的存储器，该指令由控制器电路1690的用于控制集线器操作的处理逻辑1688(例如，一个或多个处理单元)运行，以形成、监视和执行本文中讨论的无线非对称网络的定位。RF电路1692可以包括功能上用于经由(多个)天线1699与无线传感器节点来传输和接收双向通信的收发器或单独的发射器1694和接收器1695。RF电路1692经由连接件1689(例如，通信链路、信号线、电连接件等)与控制器电路1690双向通信。集线器1684可以是无线控制装置1684或控制器电路1690、RF电路1692和(多个)天线1699的组合，其可以形成如本文所讨论的无线控制装置。
在一个实施例中，一种用于提供无线非对称网络架构的设备(例如集线器)包括：存储器，用于存储指令；集线器的处理逻辑(例如，一个或多个处理单元、处理逻辑1544、处理逻辑1663、处理逻辑1688、处理逻辑1763、处理逻辑1888)，运行指令以在无线非对称网络架构中建立和控制通信；以及射频(RF)电路(例如，RF电路1550、RF电路1670、RF电路1692、RF电路1890)，包括多个天线(例如，(多个)天线1552，(多个)天线1678，(多个)天线1699，天线1311、1312、1313等)，以在无线非对称网络架构中传输和接收通信。RF电路和将通信传输到多个传感器节点(例如，节点1、节点2)的多个天线各自具有包括发射器和接收器(或收发器的发射器和接收器功能)的无线装置，以在无线非对称网络架构中实现与设备的RF电路的双向通信。
在一个示例中，第一无线节点包括无线装置，该无线装置具有一个或多个处理单元和用于在无线网络架构中传输和接收通信的RF电路，该通信包括具有第一数据包的第一RF信号。第二无线节点包括无线装置，该无线装置具有发射器和接收器以在无线网络架构中实现与第一无线节点的双向通信，该通信包括具有第二数据包的第二RF信号。第一无线节点的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定第一数据包和第二数据包的往返时间估计，确定第一无线节点和第二无线节点的信道状态信息(CSI)，并且校准硬件以确定第一无线节点和第二无线节点的硬件延迟。
在一个示例中，该设备由干线电源供电并且多个传感器节点分别由电池电源供电，以形成无线网络架构。
可以在无线传感器节点中使用包括锂基化学物质的各种电池，锂基化学物质诸如锂离子、锂聚合物、磷酸锂、以及对于本领域普通技术人员显而易见的其他此类化学物质。可以使用的其他化学物质包括镍金属氢化物、标准碱性电池化学物质、银锌和锌空气电池化学物质、标准碳锌电池化学物质、铅酸电池化学物质、或对于本领域普通技术人员显而易见的任何其他化学物质。
本发明还涉及一种执行本文中描述的操作的设备。可以为所需目的而特别构造该设备，或者该设备可以包括由计算机中存储的计算机程序选择性地激活或重新配置的通用计算机。这种计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，诸如但不限于，包括软盘、光盘、CD-ROM和磁光盘的任何类型的磁盘，只读存储器(ROM)，随机存取存储器(RAM)，EPROM，EEPROM，磁卡或光卡，或适合存储电子指令的任何类型的媒介。
本文中呈现的算法和显示器本质上与任何特定的计算机或其他设备无关。各种通用系统可以与根据本文中的教导的程序一起使用，或者可以证明方便构造更专业的设备来执行所需的方法操作。
图15示出根据一个实施例的传感器节点的框图。传感器节点1700包括电源1710(例如，能源、电池源、原电池、可充电电池等)，电源1710经由连接件1774(例如，通信链路、信号线、电连接件等)向控制器电路1720提供电力(例如，DC电力供应)、经由连接件1776(例如，通信链路、信号线、电连接件等)向RF电路1770提供电力、并且经由连接件1746(例如，通信链路、信号线、电连接件等)向感测电路1740提供电力。控制器电路1720包括存储器1761或联接到存储指令的存储器，该指令由控制器电路1720的用于控制传感器节点操作的处理逻辑1763(例如，一个或多个处理单元)运行，以形成和监视本文中讨论的无线非对称网络。RF电路1770(例如，通信电路)可以包括功能上用于经由(多个)天线1778与(多个)集线器和可选的无线传感器节点来发送和接收双向通信的收发器或单独的发射器1775和接收器1777。RF电路1770经由连接件1772(例如，电连接件)与控制器电路1720双向通信。感测电路1740包括各种类型的感测电路和(多个)传感器，各种类型的感测电路和(多个)传感器包括(多个)图像传感器和电路1742、(多个)水分传感器和电路1743、(多个)温度传感器和电路、(多个)湿度传感器和电路、(多个)空气质量传感器和电路、(多个)光传感器和电路、(多个)运动传感器和电路1744、(多个)音频传感器和电路1745、(多个)磁传感器和电路1746，以及(多个)传感器和电路n等。
本文中公开的无线定位技术可以与其他感测到的信息结合，以提高整个网络的定位精确度。例如，在节点中的一个或多个包括摄像机的无线传感器中，所捕获的图像可以与图像处理和机器学习技术一起使用，以确定正在被监视的传感器节点是否正在查看相同的场景，并且因此很可能在同一房间。可以通过使用周期性照明和光电探测器来获得类似的好处。通过选通照明并且使用光电探测器进行检测，可以检测到光路的存在，很可能表明闪光灯和检测器之间不存在不透明的墙壁。在其他实施例中，磁传感器可以集成到传感器节点中并且用作罗盘来检测正被监控的传感器节点的方向。然后可以使用该信息和定位信息，以确定传感器是否位于墙壁、地板、天花板或其他位置。
在一个示例中，每个传感器节点可以包括图像传感器，并且房屋的每个围墙包括一个或多个传感器节点。集线器分析包括图像数据和可选的方向数据的传感器数据以及定位信息，以确定每个传感器节点的绝对位置。该集线器然后可以为用户构建建筑物的每个房间的三维图像。可以生成具有墙壁、窗户、门等的位置的平面图。图像传感器可以捕获指示反射变化的图像，反射变化可以指示住宅完整性问题(例如，水、漏水的屋顶等)。
图16示出根据一个实施例的具有集线器的系统1800的框图。系统1800包括或集成有无线非对称网络架构的集线器1882或中央集线器。系统1800(例如，计算装置、智能TV、智能设备、通信系统等)可以与任何类型的无线装置(例如，蜂窝电话、无线电话、平板电脑、计算装置、智能TV、智能设备等)通信以传输和接收无线通信。系统1800包括处理系统1810，处理系统1810包括控制器1820和处理单元1814。经由一个或多个双向通信链路或信号线1898、1818、1815、1816、1817、1813、1819、1811，处理系统1810分别与集线器1882、输入/输出(I/O)单元1830、射频(RF)电路1870、音频电路1860、用于捕获一个或多个图像或视频的光学装置1880、可选的用于确定系统1800的运动数据(例如，在三个维度中)的运动单元1844(例如，加速度计、陀螺仪等)、电源管理系统1840以及机器可访问的非暂时性介质1850通信。
集线器1882包括电源1891，电源1666经由连接件1885(例如，通信链路、信号线、电连接件等)向控制器电路1884提供电力(例如，DC电力供应)并且经由连接件1887(例如，通信链路、信号线、电连接件等)向RF电路1890提供电力。控制器电路1884包括存储器1886或联接到存储指令的存储器，该指令由控制器电路1884的用于控制集线器操作的处理逻辑1888(例如，一个或多个处理单元)运行，以形成和监视本文中讨论的无线非对称网络。RF电路1890可以包括功能上用于经由(多个)天线1896与无线传感器节点或其他集线器来传输和接收双向通信的收发器或单独的发射器(TX)1892和接收器(RX)1894。RF电路1890经由连接件1889(例如，通信链路、信号线、电连接件等)与控制器电路1884双向通信。集线器1882可以是无线控制装置1884或控制器电路1884、RF电路1890和(多个)天线1896的组合，其可以形成如本文所讨论的无线控制装置。
系统的RF电路1870和(多个)天线1871、或者集线器1882的RF电路1890和天线1896用于通过无线链路或网络向本文中所讨论的集线器或传感器节点的一个或多个其他无线装置发送和接收信息。音频电路1860联接到音频扬声器1862和麦克风1064，并且包括处理语音信号的已知电路。一个或多个处理单元1814经由控制器1820与一个或多个机器可访问的非暂时性介质1850(例如，计算机可读介质)通信。介质1850可以是可以存储代码和/或数据以由一个或多个处理单元1814使用的任何装置或介质(例如，存储装置、存储介质)。介质1850可以包括存储器层次结构，包括但不限于高速缓存存储器、主存储器和辅助存储器。
介质1850或存储器1886存储体现本文中描述的方法或功能中的任何一种或多种的一组或多组指令(或软件)。该软件可以包括操作系统1852，用于建立、监视和控制无线非对称网络架构的网络服务软件1856，通信模块1854和应用程序1858(例如，住宅或建筑物安全应用程序、住宅或建筑物完整性应用程序、开发者应用程序等。)。该软件还可以完全或至少部分地驻留在介质1850、存储器1886、处理逻辑1888内，或在由装置1800运行该软件期间驻留在处理单元1814内。图18中所示的组件可以以硬件、软件、固件或其任何组合来实现，包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路。
通信模块1854实现与其他装置的通信。I/O单元1830与不同类型的输入/输出(I/O)装置1834(例如，显示器、液晶显示器(LCD)、等离子显示器、阴极射线管(CRT)、触摸显示装置，或用于接收用户输入和显示输出的触摸屏、可选的字母数字输入装置)通信。
图17示出根据一个实施例的用于定位利用无线传感器网络的构建信息的无线装置的方法。该方法的操作可以由无线装置、集线器(例如，装置)的无线控制装置、系统或远程装置、计算机或包括处理电路或处理逻辑的云服务来执行。处理逻辑可以包括硬件(电路、专用逻辑等)、软件(诸如在通用计算机系统或专用机器或装置上运行的软件)或两者的组合。在一个实施例中，锚节点、集线器、无线装置或远程装置、计算机或云服务执行该方法的操作。与各种计算相关联的算法可以在发送与定时和距离测量相关联的相关数据的远程计算机中执行。远程装置或计算机可以位于与具有多个无线节点的无线网络架构不同的位置(例如，不同的网络，在云中)。远程装置或计算机可以位于无线网络架构内的与在无线网络架构内传输和接收通信的某些节点不同的位置。
装置可以任意放置在通常位于建筑物内的已知固定位置。在初始化无线网络架构时，在操作1701中，具有射频(RF)电路和至少一根天线的无线节点(例如，锚节点、无线装置、集线器)向无线网络架构(例如，无线非对称网络架构)中的多个传感器节点传输通信。在操作1702中，无线节点的RF电路和至少一个天线从多个传感器节点接收通信，多个传感器节点各自具有包括发射器和接收器的无线装置，以在无线网络架构中实现与无线节点的RF电路的双向通信。在操作1704中，具有无线控制装置的无线节点的处理逻辑最初使传感器节点的无线网络在一段时间(例如，预定时间段，足够用于定位的时间段等)内被配置为基于网格的网络架构，以定位至少一个无线装置(无线节点)。
在操作1706中，无线节点然后可以与传感器节点(无线节点和无线传感器节点之间的任何或所有对组合)执行测距，以确定包括节点之间的距离估计的测距数据。在操作1708中，环境(例如，室内环境、建筑物、与建筑物相邻的外部区域)内的一组已知位置(例如，图8B的WiFi路由器892、空调单元、角落区域894等)以及装置到装置的测距数据然后用于使每个无线节点或无线传感器节点与唯一的已知位置相关联。在操作1710中，包括蛮力计算、三角测量和数值优化程序中的至少一个的许多方法可以用于确定对应于测量出的测距数据的锚节点(例如，无线节点、无线传感器节点)的位置。也可以使用诸如在本专利申请中描述的那些的概率方法。
在操作1712中，考虑到已知锚位置的可能子集，锚位置的已知子集可以可选地用于拟合或对齐已知环境的地图。例如，用户可以调整锚位置的子集的旋转、平移和镜像，以使它们与空间或环境的物理描述(例如，平面图、地图等)匹配。可以基于操作1712来确定额外的锚位置。
一旦确定了这些锚位置，在操作1714中，这些锚节点和相关联的锚位置被用于锚节点与具有未知位置(例如，固定或移动位置)的任何节点之间的测距测量。这些锚节点可以用于ToA或TDoA测距测量。在操作1716中，包括蛮力计算、三角测量和数值优化程序中的至少一个的许多方法可以用于确定对应于测量出的测距数据的节点(例如，无线节点、无线传感器节点)的未知位置。在操作1718中，在完成定位时，无线节点(例如，集线器、锚节点、无线装置、远程装置或计算机)的处理逻辑以基于树的或树状的网络架构(或没有基于网格的特征的树架构)配置无线网络。
在替代实施例中，建筑物信息是未知的。图18示出根据一个实施例的在不具有无线传感器网络的构建信息的情况下用于定位无线装置的方法。该方法的操作可以由包括处理电路或处理逻辑的无线装置、集线器(例如，装置)的无线控制装置、系统、或者远程的装置、计算机或云服务来执行。处理逻辑可以包括硬件(电路、专用逻辑等)、软件(诸如在通用计算机系统或专用机器或装置上运行的软件)或两者的组合。在一个实施例中，锚节点、集线器、无线装置、或者远程的装置、计算机或云服务执行该方法的操作。与各种计算相关联的算法可以在远程计算机中执行，向该远程计算机发送与定时和距离测量相关联的相关数据。远程装置或计算机可以位于与具有多个无线节点的无线网络架构不同的位置(例如，不同的网络，在云中)。远程装置或计算机可以位于无线网络架构内的与在无线网络架构内传输和接收通信的某些节点不同的位置。
装置可以任意放置在通常位于建筑物内的未知固定位置。在初始化无线网络架构时，在操作1801中，具有射频(RF)电路和至少一根天线的无线节点(例如，锚节点、无线装置、集线器)向无线网络架构(例如，无线非对称网络架构)中的多个传感器节点传输通信。传感器节点通常可以是静止的并且能够在无线网络架构内移动或改变位置。在操作1802中，无线节点的RF电路和至少一个天线从多个传感器节点接收通信，多个传感器节点各自具有包括发射器和接收器的无线装置，以在无线网络架构中实现与无线节点的RF电路的双向通信。在操作1804中，具有无线控制装置的无线节点的处理逻辑最初使传感器节点的无线网络在一段时间(例如，预定时间段，足够用于定位的时间段等)内被配置为基于网格的网络架构，以定位至少一个无线装置(无线节点)。
在操作1806中，无线节点然后可以与传感器节点(无线节点和无线传感器节点之间的任何或所有对组合)执行测距，以确定包括节点之间的距离估计的测距数据。在操作1808中，然后装置到装置的测距数据用于使至少一个无线节点或无线传感器节点与相对位置相关联。使用优化技术、蛮力方法、概率方法等中的至少一个来确定所有锚节点或至少锚节点的子集的相对位置。可以将每个范围的多个路径估计输入用于计算相对位置算法中。
在操作1810中，调整一整组相对位置的旋转、平移和镜像，以使它们与空间或环境的物理描述(例如，平面图、地图等)匹配。机器学习、人工智能或用户可以执行这些调整。在一个示例中，机器学习为相对于空间或环境的相对位置生成一组可能的定向，然后用户选择定向中的一个。这些调整将锚位置放在空间或环境的坐标系中。在操作1812中，在空间或环境内确定锚节点及其计算出的位置。
一旦确定了这些锚位置，在操作1814中，这些锚节点和相关联的锚位置用于锚节点与具有未知位置(例如，固定或移动位置)的任何节点之间的测距测量。这些锚节点可以用于ToA或TDoA测距测量。在操作1816中，包括蛮力计算、三角测量和数值优化程序中的至少一个的许多方法可以用于确定对应于测量出的测距数据的节点(例如，无线节点、无线传感器节点)的未知位置。在操作1818中，在完成定位时，无线节点(例如，集线器、锚节点、无线装置、远程装置或计算机)的处理逻辑以基于树的或树状的网络架构(或没有基于网格的特征的树架构)配置无线网络。
可以将以下示例中的任一个组合到单个实施例中，或者这些示例可以是单独的实施例。在第一实施例的一个示例中，用于在无线网络架构中定位节点的系统包括：第一无线节点，该第一无线节点具有无线装置，该无线装置具有一个或多个处理单元和用于在无线网络架构中传输和接收通信的RF电路，该通信包括具有第一数据包的第一RF信号；第二无线节点，该第二无线节点具有无线装置，该无线装置具有发射器和接收器以实现在无线网络架构中与第一无线节点的双向通信，该双向通信包括具有第二数据包的第二RF信号。第一无线节点的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定第一数据包和第二数据包的往返时间估计，确定第一无线节点和第二无线节点的信道状态信息(CSI)，并且校准硬件以确定第一无线节点和第二无线节点的硬件延迟。
在第一实施例的另一示例中，第一无线节点具有第一参考时钟信号，并且第二无线节点具有第二参考时钟信号。
在第一实施例的另一示例中，第一数据包和第二数据包的往返时间估计基于第一无线节点发送第一数据包时的第一时间、第二无线节点接收第一数据包时的第二时间、第二无线节点发送第二数据包时的第三时间以及第一无线节点接收第二数据包时的第四时间。
在第一实施例的另一示例中，第一无线节点的信道状态信息包括第二数据包的信道响应的第一测量值，并且第二无线节点的信道状态信息包括第一数据包的信道响应的第二测量值。
在第一实施例的另一示例中，该系统进一步包括：远程装置，以实现与第一无线节点和第二无线节点的双向通信，其中远程装置、第一无线节点和第二无线节点中的至少一个基于第一无线节点和第二无线节点的CSI，确定由于第一无线节点和第二无线节点的参考时钟之间的相位漂移而导致的延迟。
在第一实施例的另一示例中，第一无线节点和第二无线节点的硬件延迟包括自动增益控制(AGC)和低噪声放大器延迟。
在第一实施例的另一示例中，去除AGC延迟和低噪声放大器延迟以校正第一数据包和第二数据包的往返时间估计，其中远程装置、第一无线节点和第二无线节点中的至少一个将相位漂移延迟和硬件延迟作为线性相移应用于CSI，以生成经校正的CSI。
在第一实施例的另一示例中，远程装置、第一无线节点和第二无线节点中的至少一个计算多个数据包的经校正的CSI的平均值。
在第一实施例的另一示例中，远程装置、第一无线节点和第二无线节点中的至少一个将经校正的CSI除以校准CSI以去除硬件延迟。
在第一实施例的另一示例中，远程装置、第一无线节点和第二无线节点中的至少一个运行算法以提取延迟和路径的复振幅，延迟和路径的复振幅组合以创建平均的CSI，其中可以使用路径幅度、距离、RSSI和其他相关数据作为过滤标准来消除非物理路径。
在第一实施例的另一示例中，当与具有已知位置的锚节点和具有未知位置的无线传感器节点之间的每个距离估计相关联的误差度量小于或等于误差阈值时，无线网络架构中的节点包括待选择用于定位的锚节点。
在第一实施例的另一示例中，当误差度量大于或等于误差阈值时，消除用于定位的至少一个锚节点。
在第一实施例的另一示例中，第一无线节点和第二无线节点中的至少一个包括在定位期间改变位置的可移动机器人。
在第二实施例的一个示例中，一种设备，包括：存储器，用于存储指令；一个或多个处理单元，运行用于控制无线网络架构中的多个传感器节点并且确定多个传感器节点的位置的指令；以及射频(RF)电路，用于向多个传感器节点传输通信和从多个传感器节点接收通信，多个传感器节点各自具有带有发射器和接收器的无线装置，以在无线网络架构中实现与设备的RF电路的双向通信。该设备的一个或多个处理单元被配置为运行指令以将具有第一数据包的第一RF信号传输到传感器节点，从传感器节点接收具有第二数据包的第二RF信号，确定第一数据包和第二数据包的往返时间估计，确定信道状态信息(CSI)并且校准硬件以确定设备和传感器节点中的至少一个的硬件延迟。
在第二实施例的另一示例中，该设备具有第一参考时钟信号，并且传感器节点具有第二参考时钟信号。
在第二实施例的另一示例中，第一数据包和第二数据包的往返时间估计基于设备发送第一数据包时的第一时间、传感器节点接收第一数据包时的第二时间、传感器节点发送第二数据包时的第三时间以及设备接收第二数据包时的第四时间。
在第二实施例的另一示例中，确定CSI包括第二数据包的信道响应的第一测量和第一数据包的信道响应的第二测量。
在第二实施例的另一示例中，设备和传感器节点中的至少一个的硬件延迟包括自动增益控制(AGC)和低噪声放大器延迟。
在第二实施例的另一示例中，去除AGC延迟和低噪声放大器延迟以校正第一数据包和第二数据包的往返时间估计。
在第二实施例的另一示例中，该设备将相位漂移延迟和硬件延迟作为线性相移应用于CSI以生成经校正的CSI。
在第二实施例的另一示例中，该设备的一个或多个处理单元被配置为运行指令以测量第一RF信号的第一频率信道的第一信道状态信息，测量第一RF信号的第二频率信道的第二信道状态信息，并且在相位没有对齐的情况下基于第一信道状态信息和第二信道状态信息来确定设备和传感器节点之间的延迟轮廓估计，第一频率信道和第二频率信道是非相邻的或不连续的信道。
在第二实施例的另一示例中，在没有关于信道状态信息的情况下确定第一频率信道和第二频率信道之间的频带间隙的延迟轮廓估计。
在第三实施例的一个示例中，一种定位无线节点的方法包括：从第一无线节点向第二无线节点传输第一RF信号，通过第一无线节点从第二无线节点接收第二RF信号，获得关于第一无线节点和第二无线节点的信道状态信息(CSI)，并且去除自动增益控制(AGC)延迟以校正与第一RF信号一起传输的第一数据包和与第二RF信号一起传输的第二数据包的粗略飞行时间估计。
在第三实施例的另一示例中，该方法进一步包括去除包括第一RF信号和第二RF信号的最高和最低副载波的频谱的边缘。
在第三实施例的另一示例中，该方法进一步包括通过将前向CSI除以反向CSI来确定由于第一无线节点与第二无线节点之间的相位漂移而导致的延迟。
在第三实施例的另一示例中，该方法进一步包括：获得包括第一无线节点和第二无线节点的AGC延迟和低噪声放大器(LNA)延迟的内部延迟，对相位漂移、AGC增益和粗略的飞行时间估计的校正求和并且将这些校正作为线性相移应用于CSI。
在第四实施例的一个示例中，计算机实现的方法包括：通过第一无线节点生成第一环回校准信号，通过第一无线节点的RF传输链路并且通过第一无线节点的RF接收链路来传递第一环回校准信号，并且测量从用于通过传输链路并且通过第一无线节点的接收链路来传递第一环回校准信号的一组第一传输时间延迟、第一接收时间延迟、第一传输信道状态信息和第一接收信道状态信息中所选择的至少一个以确定第一无线节点的硬件延迟。
在第四实施例的另一示例中，测量第一传输时间延迟、第一接收时间延迟、第一传输信道状态信息或第一接收信道状态信息中的至少一个包括测量第一传输时间延迟和第一接收时间延迟之和，其中测量第一传输信道状态信息和第一接收信道状态信息包括第一传输信道状态信息和第一接收信道状态信息的乘积。
在第四实施例的另一示例中，该方法进一步包括：通过第二无线节点来生成第二环回校准信号；通过第二无线节点的RF传输链路并且通过第二无线节点的RF接收链路来传递第二环回校准信号；并且测量用于通过传输链路并且通过第二无线节点的接收链路来传递第二环回校准信号的第二传输时间延迟、第二接收时间延迟、第一传输信道状态信息或第一接收信道状态信息中的至少一个以确定第二无线节点的硬件延迟。
在第四实施例的另一示例中，该方法进一步包括：基于第一无线节点的第一传输时间延迟Ttx1和第一接收时间延迟Trx1来计算第一环回校准信号的时间延迟Tlb1；计算基于第二无线节点的第二传输时间延迟Ttx2和第二接收时间延迟Trx2而计算的第二校准信号的时间延迟Tlb2；并且基于Tlb1和Tlb2来校正在第一无线节点与第二无线节点之间传输的通信的测量出的往返时间(RTT)。
在第四实施例的另一示例中，该方法进一步包括：基于第一无线节点的第一传输信道状态信息Htx1和第一接收信道状态信息Hrx1来计算第一环回校准信号的环回信道状态信息Hlb1；计算基于第二无线节点的第二传输信道状态信息Htx2和第二接收信道状态信息Hrx2而计算的第二校准信号的环回信道状态信息Hlb2；并且估计经校正的多路径延迟分布，该多路径延迟分布基于来自第一无线节点和第二无线节点的任何接收到的数据包信道状态信息(CSI)和来自第一无线装置和第二无线装置的回环测量值的回环信道状态信息(Hlb1*Hlb2)来计算。
在第四实施例的另一示例中，该方法进一步包括：基于第一无线节点的传输链路Htx1的频率响应和接收链路Hrx1的频率响应来校准第一无线节点的传输链路和接收链路的频率响应Hlb1；并且基于第二无线节点的传输链路Htx2的频率响应和接收链路Hrx2的频率响应来校准第二无线节点的传输链路和接收链路的频率响应Hlb2。
在第五实施例的一个示例中，一种用于在无线网络架构中定位节点的系统，包括：多个无线锚节点，多个无线锚节点各自具有已知位置和无线装置，该无线装置具有一个或多个处理单元以及用于在无线网络架构中传输和接收信息的RF电路；以及无线节点，该无线节点具有无线装置，该无线装置具有发射器和接收器以在无线网络架构中实现与多个无线锚节点的双向通信，其中多个无线锚节点中的至少一个的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定每个锚节点和具有未知位置的无线节点之间的可能的距离的集合并且执行彻底迭代无线节点的可能位置以使误差最小化的三角测量算法。
在第五实施例的另一示例中，三角测量算法用于评估每个锚节点和无线节点之间的可能的距离的集合并且消除每个锚节点和无线节点之间的不可能的距离。
在第五实施例的另一示例中，三角测量算法基于消除每个锚节点和无线节点之间的不可能的距离，通过减少的迭代来确定无线节点的最终位置。
在第五实施例的另一示例中，当与具有已知位置的锚节点和具有未知位置的无线传感器节点之间的每个距离估计相关联的误差度量小于或等于误差阈值时，选择用于定位的至少一个锚节点。
在第五实施例的另一示例中，当误差度量大于或等于误差阈值时，消除用于定位的至少一个锚节点。
在第五实施例的另一示例中，锚节点中的至少一个包括在定位期间将位置从第一锚节点位置改变到第二锚节点位置的可移动机器人。
在第六实施例的一个示例中，一种用于在无线网络架构中定位节点的设备，包括：存储器，用于存储指令；一个或多个处理单元，运行用于控制无线网络架构中的多个无线传感器节点并且确定多个无线传感器节点的位置的指令；以及射频(RF)电路，用于向多个无线传感器节点传输通信和从多个无线传感器节点接收通信，多个无线传感器节点各自具有无线装置，该无线装置具有发射器和接收器以在无线网络架构中实现与设备的RF电路的双向通信，其中设备的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定设备与具有未知位置的无线传感器节点之间的可能的距离的集合并且执行迭代无线传感器节点的可能的位置以使误差最小化的三角测量算法。
在第六实施例的另一示例中，三角测量算法用于评估设备与无线传感器节点之间的可能的距离的集合并且消除设备与无线传感器节点之间的不可能的距离。
在第六实施例的另一示例中，三角测量算法基于消除设备与无线传感器节点之间的不可能的距离通过减少的迭代来确定无线传感器节点的最终位置。
在第六实施例的另一示例中，该设备的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以测量从无线传感器节点接收的RF信号的第一频率信道的第一信道状态信息，测量RF信号的第二频率信道的第二信道状态信息，在相位没有对齐的情况下基于第一信道状态信息和第二信道状态信息来确定设备和传感器节点之间的延迟轮廓估计，其中第一频率信道和第二频率信道是非相邻的或不连续的信道。
在第六实施例的另一示例中，在没有关于信道状态信息的情况下确定第一频率信道和第二频率信道之间的频带间隙的延迟轮廓估计。
在第六实施例的另一示例中，该设备包括在定位期间将室内环境内的位置从第一锚节点位置改变到第二锚节点位置的可移动机器人。
在第七实施例的一个示例中，一种用于在无线网络架构中定位节点的方法包括：通过各自具有已知位置的多个无线锚节点向无线节点传输通信；从无线节点接收通信；确定每个锚节点和具有未知位置的无线节点之间的可能的距离的集合；并且执行彻底迭代无线节点的可能位置使误差最小化的三角测量算法。
在第七实施例的另一示例中，该方法还包括：评估每个锚节点和无线节点之间的可能的距离的集合并且消除每个锚节点和无线节点之间不可能的距离。
在第七实施例的另一示例中，该方法进一步包括：基于消除每个锚节点和无线节点之间不可能的距离通过减少的迭代来确定无线节点的最终位置。
在第七实施例的另一示例中，当与具有已知位置的锚节点和具有未知位置的无线传感器节点之间的每个距离估计相关联的误差度量小于或等于误差阈值时，选择用于定位的至少一个锚节点。
在第七实施例的另一示例中，当误差度量大于或等于误差阈值时，消除用于定位的至少一个锚节点。
在第七实施例的另一示例中，锚节点中的至少一个包括在定位期间将位置从第一锚节点位置改变到第二锚节点位置的可移动机器人。
在第八实施例的一个示例中，一种用于在无线网络架构中定位节点的系统，包括：多个无线锚节点，多个无线锚节点各自具有已知位置和无线装置，该无线装置具有一个或多个处理单元以及用于在无线网络架构中传输和接收信息的RF电路；以及无线节点，该无线节点具有无线装置，该无线装置具有发射器和接收器以在无线网络架构中实现与多个无线锚节点的双向通信，其中多个无线锚节点中的至少一个的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定每个锚节点和具有未知位置的无线节点之间的可能的距离的集合并且执行利用来自锚节点的测距测量的最大似然估计(MLE)的三角测量算法。
在第八实施例的另一示例中，来自锚节点的测距测量的MLE基于测距测量的概率分布和每个锚节点的位置假设。
在第八实施例的另一示例中，来自锚节点的测距测量的MLE基于如在测距测量中确定的从无线节点到锚节点的测距测量中的不确定性，以及从锚节点到当前位置假设的距离。
在第八实施例的另一示例中，MLE通过有效地对高不确定性测量值加权小于用于确定无线节点的最终位置的其他测量值来降低高不确定性测量值对整个三角测量估计的重要性。
在第八实施例的另一示例中，当与具有已知位置的锚节点和具有未知位置的无线传感器节点之间的每个距离估计相关联的误差度量小于或等于误差阈值时，选择用于定位的至少一个锚节点。
在第八实施例的另一示例中，当误差度量大于或等于误差阈值时，消除用于定位的至少一个锚节点。
在第八实施例的另一示例中，锚节点中的至少一个包括在定位期间将位置从第一锚节点位置改变到第二锚节点位置的可移动机器人。
在第九实施例的一个示例中，一种用于在无线网络架构中定位节点的设备，包括：存储器，用于存储指令；一个或多个处理单元，运行用于控制无线网络架构中的多个无线传感器节点并且确定多个无线传感器节点的位置的指令；以及射频(RF)电路，用于向多个无线传感器节点传输通信和从多个无线传感器节点接收通信，多个无线传感器节点各自具有无线装置，该无线装置具有发射器和接收器以在无线网络架构中实现与设备的RF电路的双向通信，其中设备的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定设备与具有未知位置的无线传感器节点之间的可能的距离的集合并且执行三角测量算法，该三角测量算法利用来自包括设备的锚节点的测距测量的最大似然估计。
在第九实施例的另一示例中，来自锚节点的测距测量的MLE基于测距测量的概率分布和每个锚节点的位置假设。
在第九实施例的另一示例中，来自锚节点的测距测量的MLE基于如在测距测量中确定的从无线节点到锚节点的测距测量中的不确定性，以及从锚节点到当前位置假设的距离。
在第九实施例的另一示例中，MLE通过有效地对高不确定性测量值加权小于用于确定无线节点的最终位置的其他测量值来降低高不确定性测量值对整个三角测量估计的重要性。
在第九实施例的另一示例中，该设备的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以测量从无线传感器节点接收的RF信号的第一频率信道的第一信道状态信息，测量RF信号的第二频率信道的第二信道状态信息，在相位没有对齐的情况下基于第一信道状态信息和第二信道状态信息来确定设备和传感器节点之间的延迟轮廓估计，其中第一频率信道和第二频率信道是非相邻的或不连续的信道。
在第九实施例的另一示例中，在没有关于信道状态信息的情况下确定第一频率信道和第二频率信道之间的频带间隙的延迟轮廓估计。
在第九实施例的另一示例中，该设备包括在定位期间将室内环境内的位置从第一锚节点位置改变到第二锚节点位置的可移动机器人。
在第十实施例的一个示例中，一种用于在无线网络架构中定位节点的方法，包括：通过各自具有已知位置的多个无线锚节点向无线节点传输通信；从无线节点接收通信；确定每个锚节点和具有未知位置的无线节点之间的可能的距离的集合；并且执行三角测量算法，该三角测量算法利用来自包括设备的锚节点的测距测量的最大似然估计。
在第十实施例的另一示例中，来自锚节点的测距测量的MLE基于测距测量的概率分布和每个锚节点的位置假设。
在第十实施例的另一示例中，来自锚节点的测距测量的MLE基于如在测距测量中确定的从无线节点到锚节点的测距测量中的不确定性，以及从锚节点到当前位置假设的距离。
在第十实施例的另一示例中，MLE通过有效地对高不确定性测量值加权小于用于确定无线节点的最终位置的其他测量值来降低高不确定性测量值对整个三角测量估计的重要性。
在第十实施例的另一示例中，该方法进一步包括当与具有已知位置的锚节点和具有未知位置的无线传感器节点之间的每个距离估计相关联的误差度量小于或等于误差阈值时，选择用于定位的至少一个锚节点。
在第十实施例的另一示例中，该方法进一步包括当误差度量大于或等于误差阈值时，消除用于定位的至少一个锚节点。
在第十实施例的另一示例中，该方法进一步包括锚节点中的至少一个包括在定位期间将位置从第一锚节点位置改变到第二锚节点位置的可移动机器人。
在第十一实施例的一个示例中，一种用于在无线网络架构中定位节点的系统包括：无线节点，该无线节点具有无线装置，该无线装置具有一个或多个处理单元和用于在无线网络架构中传输和接收通信的RF电路；以及多个无线传感器节点，具有带有发射器和接收器的无线装置以在无线网络架构中实现与无线节点的双向通信，其中无线节点的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定测距数据并且使每个无线节点或无线传感器节点与无线网络架构环境内的唯一已知位置相关联，其中该测距数据包括无线节点和具有未知位置的多个无线传感器节点之间的可能的距离的集合。
在第十一实施例的另一示例中，该系统进一步包括在无线网络架构的环境外部的远程装置。
在第十一实施例的另一示例中，远程装置或无线节点的一个或多个处理单元被配置为执行蛮力计算、三角测量或数值优化程序算法，以确定对应于测距数据的锚节点的至少一个子集的位置。
在第十一实施例的另一示例中，锚节点的至少一个子集的位置用于调整锚位置的旋转、平移和镜像中的至少一个，以使锚位置与无线网络架构的环境的物理描述匹配。
在第十一实施例的另一示例中，远程装置或无线节点的一个或多个处理单元被配置为执行锚节点的至少子集与具有未知的固定或移动位置的任何节点之间的测距测量。
在第十一实施例的另一示例中，测距测量包括到达时间的测距测量。
在第十一实施例的另一示例中，测距测量包括到达时间差的测距测量。
在第十一实施例的另一示例中，远程装置或无线节点的一个或多个处理单元被配置为执行蛮力计算、三角测量或数值优化程序算法以使用测距测量来确定具有未知的固定或移动位置的任何节点的位置。
在第十二实施例的一个示例中，一种用于在无线网络架构中定位节点的设备，包括：存储器，用于存储指令；一个或多个处理单元，运行用于控制无线网络架构中的多个无线传感器节点并且确定多个无线传感器节点的位置的指令；以及射频(RF)电路，用于向多个无线传感器节点传输通信和从多个无线传感器节点接收通信，多个无线传感器节点各自具有无线装置，该无线装置具有发射器和接收器以在无线网络架构中实现与设备的RF电路的双向通信，其中设备的一个或多个处理单元被配置为运行指令以确定包括设备与具有未知位置的多个无线传感器节点之间的可能的距离的集合的测距数据，并且使设备或无线传感器节点中的每一个与无线网络架构环境内的唯一已知位置相关联。
在第十二实施例的另一示例中，设备的一个或多个处理单元被配置为执行蛮力计算、三角测量或数值优化程序算法来确定对应于测距数据的锚节点的至少一个子集的位置。
在第十二实施例的另一示例中，锚节点的至少一个子集的位置用于调整锚位置的旋转、平移和镜像中的至少一个，以使锚节点的位置与无线网络架构的环境的物理描述匹配。
在第十二实施例的另一示例中，设备的一个或多个处理单元被配置为执行锚节点的至少子集与具有未知的固定或移动位置的任何节点之间的测距测量。
在第十三实施例的一个示例中，一种用于在无线网络架构中定位节点的方法，包括：通过无线节点向多个无线传感器节点传输通信；从多个无线传感器节点接收通信；确定测距数据，该测距数据包括无线节点和具有未知位置的多个无线传感器节点之间的可能的范围的集合；并且将每个无线节点或无线传感器节点与无线网络架构环境内的唯一已知位置相关联。
在第十三实施例的另一示例中，该方法进一步包括：通过无线节点或远程装置执行蛮力计算、三角测量或数值优化程序算法，以确定对应于测距数据的锚节点的至少一个子集的位置。
在第十三实施例的另一示例中，进一步包括：调整锚位置的旋转、平移和镜像中的至少一个以使锚节点的至少子集的位置与无线网络架构的环境的物理描述匹配。
在第十三实施例的另一示例中，该方法进一步包括：执行锚节点的至少一个子集与具有未知的固定或移动位置的任何节点之间的测距测量。
在第十三实施例的另一示例中，该方法进一步包括：执行蛮力计算、三角测量或数值优化程序算法以使用测距测量来确定具有未知的固定或移动位置的任何节点的位置。
在第十四实施例的一个示例中，一种用于在无线网络架构中定位节点的系统，包括：无线节点，该无线节点具有无线装置，该无线装置具有一个或多个处理单元以及用于在无线网络架构中传输和接收信息的RF电路；以及多个无线传感器节点，多个无线传感器节点具有无线装置，该无线装置具有发射器和接收器以在无线网络架构中实现与无线节点的双向通信，其中无线节点的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定测距数据并且使无线网络架构环境内的一组相对位置与无线节点和多个无线传感器节点相关联，该测距数据包括无线节点和具有未知位置的多个无线传感器节点之间的可能的距离的集合。
在第十四实施例的另一示例中，该系统进一步包括在无线网络架构的环境外部的远程装置。
在第十四实施例的另一示例中，无线网络架构的环境内的相对位置的集合用于调整相对位置的集合的旋转、平移和镜像中的至少一个，以使相对位置的集合与无线网络架构环境的物理描述匹配并且设置锚位置。
在第十四实施例的另一示例中，远程装置或无线节点的一个或多个处理单元被配置为执行无线节点或已设置为锚位置的至少一个无线传感器节点与具有未知的固定或移动位置的任何节点之间的测距测量。
在第十四实施例的另一示例中，测距测量包括到达时间的测距测量或到达时间差的测距测量。
在第十四实施例的另一示例中，远程装置或无线节点的一个或多个处理单元被配置为执行蛮力计算、三角测量或数值优化程序算法，以使用测距测量来确定具有未知的固定或移动位置的任何节点的位置。
在第十五实施例的一个示例中，一种用于在无线网络架构中定位节点的设备，包括：存储器，用于存储指令；一个或多个处理单元，运行用于控制无线网络架构中的多个无线传感器节点并且确定多个无线传感器节点的位置的指令；以及射频(RF)电路，用于向多个无线传感器节点传输通信和从多个无线传感器节点接收通信，多个无线传感器节点各自具有无线装置，该无线装置具有发射器和接收器以在无线网络架构中实现与设备的RF电路的双向通信，其中设备的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定包括设备与具有未知位置的多个无线传感器节点之间的可能的距离的集合的测距数据，并且使无线网络架构环境内的相对位置的集合与无线节点和多个无线传感器节点相关联。
在第十五实施例的另一示例中，无线网络架构的环境内的相对位置的集合用于调整相对位置的集合的旋转、平移和镜像中的至少一个，以使相对位置的集合与无线网络架构环境的物理描述匹配并且设置锚位置。
在第十五实施例的另一示例中，设备的一个或多个处理单元被配置为执行设备与具有未知的固定或移动位置的任何节点之间的测距测量。
在第十五实施例的另一示例中，设备的一个或多个处理单元被配置为执行蛮力计算、三角测量或数值优化程序算法以使用测距测量来确定具有未知的固定或移动位置的任何节点的位置。
在第十六实施例的一个示例中，一种用于在无线网络架构中定位节点的方法包括：通过无线节点向多个无线传感器节点传输通信；从多个无线传感器节点接收通信；确定测距数据，该测距数据包括无线节点和具有未知位置的多个无线传感器节点之间的可能的范围的集合；并且将无线网络架构环境内的相对位置的集合与无线节点和多个无线传感器节点相关联。
在第十六实施例的另一示例中，该方法进一步包括调整相对位置的集合的旋转、平移和镜像中的至少一个，以使相对位置的集合与无线网络架构的环境的物理描述匹配并且设置锚位置。
在第十六实施例的另一示例中，该方法进一步包括：执行无线节点或已设置为锚位置的至少一个无线传感器节点与具有未知的固定或移动位置的任何节点之间的测距测量。
在第十六实施例的另一示例中，该方法进一步包括：执行蛮力计算、三角测量或数值优化程序算法以使用测距测量来确定具有未知的固定或移动位置的任何节点的位置。
短语“A和B中的至少一个”应理解为“只有A，只有B或A和B两者”。短语“选自A和B的组的至少一个”应理解为“只有A，只有B，或A和B两者”。短语“A、B或C中的至少一个”应理解为“只有A，只有B，只有C或A、B或C的任何组合”。
在前述说明书中，已经参考本发明的特定示例性实施例描述了本发明。然而，将明显的是，在不脱离本发明更广泛的构思和范围的情况下，可以对本发明进行各种修改和改变。因此，说明书和附图被认为是说明性的而不是限制性的。

Claims (21)

1.一种用于在无线网络架构中定位节点的系统，包括：
多个无线锚节点，所述多个无线锚节点各自具有已知位置和无线装置，所述无线装置具有一个或多个处理单元和用于在所述无线网络架构中传输和接收通信的RF电路；以及
无线节点，所述无线节点具有无线装置，所述无线节点的无线装置具有发射器和接收器以在所述无线网络架构中实现与所述多个无线锚节点的双向通信，其中所述多个无线锚节点中的至少一个的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定每个锚节点和具有未知位置的无线节点之间的可能的距离的集合并且执行利用来自锚节点的测距测量的最大似然估计(MLE)的三角测量算法。
2.根据权利要求1所述的系统，其中来自锚节点的测距测量的MLE基于测距测量的概率分布和每个锚节点的位置假设。
3.根据权利要求2所述的系统，其中来自锚节点的测距测量的MLE基于如在测距测量中确定的从所述无线节点到锚节点的测距测量中的不确定性，以及从所述锚节点到当前位置假设的距离。
4.根据权利要求3所述的系统，其中MLE通过有效地对高不确定性测量值加权小于用于确定无线节点的最终位置的其他测量值来降低高不确定性测量值对整个三角测量估计的重要性。
5.根据权利要求1所述的系统，其中当与具有已知位置的锚节点和具有未知位置的无线传感器节点之间的每个距离估计相关联的误差度量小于或等于误差阈值时，选择用于定位的至少一个锚节点。
6.根据权利要求5所述的系统，其中当所述误差度量大于或等于所述误差阈值时，消除用于定位的至少一个锚节点。
7.根据权利要求1所述的系统，其中至少一个锚节点包括在定位期间将位置从第一锚节点位置改变到第二锚节点位置的可移动机器人。
8.一种用于在无线网络架构中定位节点的设备，包括：
存储器，用于存储指令；
一个或多个处理单元，运行用于控制无线网络架构中的多个无线传感器节点并且确定所述多个无线传感器节点的位置的指令；以及
射频(RF)电路，用于向所述多个无线传感器节点传输通信和从所述多个无线传感器节点接收通信，所述多个无线传感器节点各自具有无线装置，所述无线装置具有发射器和接收器以在无线网络架构中实现与所述设备的RF电路的双向通信，其中所述设备的一个或多个处理单元被配置为运行指令，以确定所述设备与具有未知位置的无线传感器节点之间的可能的距离的集合并且执行三角测量算法，所述三角测量算法利用来自包括所述设备的锚节点的测距测量的最大似然估计(MLE)。
9.根据权利要求8所述的设备，其中来自锚节点的测距测量的MLE基于测距测量的概率分布和每个锚节点的位置假设。
10.根据权利要求9所述的设备，其中来自锚节点的测距测量的MLE基于如在测距测量中确定的从无线节点到锚节点的测距测量中的不确定性，以及从所述锚节点到当前位置假设的距离。
11.根据权利要求10所述的设备，其中MLE通过有效地对高不确定性测量值加权小于用于确定无线节点的最终位置的其他测量值来降低高不确定性测量值对整个三角测量估计的重要性。
12.根据权利要求8所述的设备，其中所述设备的所述一个或多个处理单元被配置为运行指令，以测量从无线传感器节点接收的RF信号的第一频率信道的第一信道状态信息，测量所述RF信号的第二频率信道的第二信道状态信息，在相位没有对齐的情况下基于第一信道状态信息和第二信道状态信息来确定设备和传感器节点之间的延迟轮廓估计，其中所述第一频率信道和所述第二频率信道是非相邻的或不连续的信道。
13.根据权利要求12所述的设备，其中在没有关于信道状态信息的情况下确定所述第一频率信道和所述第二频率信道之间的频带间隙的延迟轮廓估计。
14.根据权利要求8所述的设备，其中所述设备包括在定位期间将室内环境内的位置从第一锚节点位置改变到第二锚节点位置的可移动机器人。
15.一种用于在无线网络架构中定位节点的方法，包括：
通过各自具有已知位置的多个无线锚节点将通信传输到无线节点；
接收来自所述无线节点的通信；
确定每个锚节点和具有未知位置的无线节点之间的可能的距离的集合；并且
执行三角测量算法，所述三角测量算法利用来自包括设备的锚节点的测距测量的最大似然估计(MLE)。
16.根据权利要求15所述的方法，其中来自锚节点的测距测量的MLE基于测距测量的概率分布和每个锚节点的位置假设。
17.根据权利要求16所述的方法，其中来自锚节点的测距测量的MLE基于如在测距测量中确定的从无线节点到锚节点的测距测量中的不确定性，以及从所述锚节点到当前位置假设的距离。
18.根据权利要求17所述的方法，其中MLE通过有效地对高不确定性测量值加权小于用于确定无线节点的最终位置的其他测量值来降低高不确定性测量值对整个三角测量估计的重要性。
19.根据权利要求15所述的方法，进一步包括：
当与具有已知位置的锚节点和具有未知位置的无线传感器节点之间的每个距离估计相关联的误差度量小于或等于误差阈值时，选择用于定位的至少一个锚节点。
20.根据权利要求19所述的方法，进一步包括：
当所述误差度量大于或等于所述误差阈值时，消除用于定位的至少一个锚节点。
21.根据权利要求15所述的方法，其中所述锚节点中的至少一个包括在定位期间将位置从第一锚节点位置改变到第二锚节点位置的可移动机器人。
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