CN114689056B - 一种基于uwb ss-twr的精确测距方法 - Google Patents

一种基于uwb ss-twr的精确测距方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于UWB SS‑TWR的精确测距方法，包括以下步骤：对接收的数据进行匹配滤波处理；匹配滤波后的数据与本地序列进行互相关计算处理，得到最佳采样点索引；根据最佳采样点索引，进行数据下采样到目标采样率；对下采样后的数据以组为单位进行抽取并计算；对计算结果进行线性拟合，根据拟合结果判断时钟偏差的方向和大小；利用先验信息对计算的时钟偏差进行修正；利用修正后的时钟偏差对传播时间进行修正，并利用修正后的传输时间实时计算出锚定点与移动标签之间的距离。采用上述一种基于UWB SS‑TWR的精确测距方法，方法简单，基站与标签进行两次交互即可得到测距信息，从而降低了时延，通过估计的时钟偏差对传播时间进行修正，提高了测距精度。

Description

一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法
技术领域
本发明涉及超带宽定位通讯技术领域，尤其是涉及一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法。
背景技术
目前基于GNSS的室外定位技术相对成熟，但在室内，由于卫星信号容易受到遮挡并无法完成正常定位服务并且定位精度不能满足服务需求。近年来人们对于高精度的定位服务的需求愈加强烈，据统计，人们70％-80％的活动发生在室内，因此开展室内定位技术有着十分重要的意义。基于各种不同的需求，许多相应的定位技术已经展现出来，并取得了不错的效果，例如红外线、射频识别、超声波、WIFI、蓝牙、Zigbee、视觉定位等技术。然而都有各自的曲线，要么定位精度低，要么对坏境的要求苛刻，无法满足人们对室内定位感知系统精度高、环境自适应好的要求。超带宽(Ultra-wide Bandwidth，UWB)定位技术的诸多有点是的该技术能够实现高精度的室内定位，相比于其他无线定位技术，UWB具有抗干扰能力强、带宽极宽、传输速率快、功率消耗小等诸多优势。通过电磁波的飞行时间来计算基站与标签之间的距离作为UWB主要的定位手段之一，但是时钟偏差的影响使用单边双向测距(Single-sided Two-way Ranging，SS-TWR)技术会有较大的测距误差，1ns的时间误差产生30cm的距离误差，因此通常使用双边双向测距技术(double-sided two-way ranging，DS-TWR)以减少时钟偏差的影响。由于DS-TWR需要基站与标签至少进行三次交互才能够得到距离信息，这在一定程度上增加了定位的时延，因此高精度、低时延的测距方法是UWB定位技术的主要研究方向之一。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法，方法简单，基站与标签进行两次交互即可得到测距信息，从而降低了时延，通过估计的时钟偏差对传播时间进行修正，提高了测距精度。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法，包括以下步骤：
步骤S1：对接收的数据进行匹配滤波处理；
步骤S2：匹配滤波后的数据与本地序列进行互相关计算处理，得到最佳采样点索引；
步骤S3：根据最佳采样点索引，进行数据下采样到目标采样率；
步骤S4：对下采样后的数据以组为单位进行抽取并计算；
步骤S5：对步骤4计算结果进行线性拟合，根据拟合结果判断时钟偏差方向与时钟偏差大小；
步骤S6：利用先验信息对计算的时钟偏差进行修正；
步骤S7：利用修正后的时钟偏差对传播时间进行修正，并利用修正后的传输时间实时计算出锚定点与移动标签之间的距离。
进一步的，步骤S2具体为：
互相关计算公式如下：
Figure GDA0004057284940000021
其中，Dcorr(t)为互相关结果，x(t)为匹配滤波后的数据，s(t)为本地序列的IQ两路数值，τ为互相关峰值点的时间，M为本地序列的数值个数；即对于最佳采样起始点为互相关峰值点，最佳采样索引为以最佳采样起始点开始等时间间隔的索引。
进一步的，在步骤S4中，
抽取过程如下：
以符号为周期，每个符号周期产生一个互相关理论峰值，在互相关理论峰值前后各抽取一点，将这两个点分为一组；
计算过程如下：
在同一组的两个点数据取绝对值，后一个点数据的绝对值与前一点数据的绝对值的差值为计算结果。
进一步的，在步骤S5中，通过最小二乘法或递归最小二乘法对步骤S4的计算结果进行拟合，拟合的结果为斜率，其中斜率的绝对值与时钟偏差的大小正相关，斜率的极性代表时钟偏差的方向。
进一步的，在步骤S6中，先验信息为数据包估计的时钟偏差值，时钟偏差进行修正公式如下：
Δt(N)＝Δt(N-1)+k(N)*(Δtest(N)-Δt(N-1)
其中，Δt(N-1)为时钟偏差的先验信息，k(N)为第N个数据包的增益系数，Δtest(N)为第N个数据包计算的时钟偏差，Δt(N)为第N个数据包修正后的时钟偏差。
进一步的，在步骤S7中，
传播时间修正公式如下：
在步骤S7中，
传播时间修正公式如下：
Figure GDA0004057284940000031
其中，T1(N)为锚定点发送第N个数据包的时刻，T2(N)为移动点接收锚定点第N个数据包的接收时刻，T3(N)为移动点第N个数据包的发送时刻，T4(N)为锚定点接收移动点第N个数据包的时刻，Δt(N)第N个数据包的时钟偏差值；
锚定点与移动标签之间的距离计算公式如下：
d＝c*tp(N)
其中，d为锚定点与移动标签之间的距离，c为光速。
因此，本发明采用上述一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法，具有以下有益效果：基站与标签进行两次交互即可得到测距信息，从而降低了时延，提高了SS-TWR方法的测距精度。通过利用先验信息对计算的时钟偏差进行修正，利用修正后的时钟偏差对传播时间进行修正，提高了测距精度。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法流程图；
图2为传统SS-TWR测距示意图；
图3为DS-TWR测距示意图；
图4为本发明一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法的数据抽取及计算示意图；
图5为本发明一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法的不同时钟偏差的拟合结果图；
图6为本发明一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法的线性拟合时钟偏差估计误差图；
图7为本发明一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法的修正后时钟偏差估计误差图。
具体实施方式
实施例
现有技术中采用SS-TWR和DS-TWR两种方式进行测距，首先，对于传统的SS-TWR受时钟偏差影响很大，通常使用DS-TWR测距方法以减少时钟偏差的影响，如图3所示，图3为DS-TWR测距示意图。由于DS-TWR需要基站与标签至少进行三次交互才能够得到距离信息，这在一定程度上增加了定位的时延，图2为传统SS-TWR测距示意图，传统的SS-TWR受时钟偏差影响，如
表1所示：
Figure GDA0004057284940000051
图1为本发明一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法流程图，如图1所示，一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法，其参数设置如下表2所示：
参数 取值
协议 IEEE 802.15.4a
前导码 Code_1
调制 delta＝16
时钟偏差估计范围 -40ppm～40ppm
信噪比 0～20dB(带内信噪比)
信道 AWGN
一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法，包括以下步骤：
步骤S1：对接收的数据进行匹配滤波处理。
步骤S2：匹配滤波后的数据与本地序列进行互相关计算处理，得到最佳采样点索引。本实施例采用ADC采样数据，采样率为2GHz。互相关的求和周期为一个符号周期，互相关计算公式如下：
Figure GDA0004057284940000052
其中，Dcorr(t)为互相关结果，x(t)为匹配滤波后的数据，s(t)为本地序列的IQ两路数值，τ为互相关峰值点的时间，M为本地序列的数值个数。
即对于最佳采样起始点为互相关峰值点，最佳采样索引为以最佳采样起始点开始等时间间隔的索引。
步骤S3：根据最佳采样点索引，进行数据下采样到目标采样率，本实施例目标采样率1GHz。
步骤S4：对下采样后的数据以组为单位进行抽取并计算。如图4所示，
抽取过程如下：
以符号为周期，每个符号周期产生一个互相关理论峰值，在互相关理论峰值前后各抽取一点，将这两个点分为一组。
计算过程如下：
在同一组的两个点数据取绝对值，后一个点数据的绝对值与前一点数据的绝对值的差值为计算结果。
步骤S5：对步骤4计算结果进行线性拟合，根据拟合结果判断时钟偏差方向与时钟偏差大小。本实施例通过最小二乘法对步骤S4的计算结果进行拟合，拟合输入为16组数据的计算结果，拟合的结果为斜率，其中斜率的绝对值与时钟偏差的大小正相关，斜率的极性代表时钟偏差的方向。其中时钟偏差估计的分辨率为0.1ppm。图5为本发明一种基于UWBSS-TWR的精确测距方法的不同时钟偏差的拟合结果图，如图5所示，时钟偏差为±10ppm和±30ppm的拟合结果。
步骤S6：利用先验信息对计算的时钟偏差进行修正。
先验信息为数据包估计的时钟偏差值，时钟偏差进行修正公式如下：
Δt(N)＝Δt(N-1)+k(N)*(Δtest(N)-Δt(N-1)
其中，Δt(N-1)为时钟偏差的先验信息，k(N)为第N个数据包的增益系数，Δtest(N)为第N个数据包计算的时钟偏差，Δt(N)为第N个数据包修正后的时钟偏差。
步骤S7：利用修正后的时钟偏差对传播时间进行修正，并利用修正后的传输时间实时计算出锚定点与移动标签之间的距离。
在步骤S7中，
传播时间修正公式如下：
Figure GDA0004057284940000071
其中，T1(N)为锚定点发送第N个数据包的时刻，T2(N)为移动点接收锚定点第N个数据包的接收时刻，T3(N)为移动点第N个数据包的发送时刻，T4(N)为锚定点接收移动点第N个数据包的时刻，Δt(N)第N个数据包的时钟偏差值；
锚定点与移动标签之间的距离计算公式如下：
d＝c*tp(N)
其中，d为锚定点与移动标签之间的距离，c为光速。
为了验证基于UWB SS-TWR的精确测距方法的性能，对本实施例的方法通过线性拟合计算得到时钟偏差的估计误差进行了分析，如图6所示，在不同信噪比条件下，不同时钟偏差对应的估计误差。从图中可以看出，当信噪比比较高时，只通过线性拟合计算的时钟偏差估计值就可以达到很高的精度，但是当信噪比比较低时，虽然能够相对准确的估计出时钟偏差值，但是仍然存在比较大的误差波动。因此本发明进行了进一步的修正，通过先验信息对计算的时钟偏差进行修正，其在信噪比为0dB时，不同时钟偏差对应的估计误差如图7所示。从图中可以看出，经过修正后的估计误差会迅速收敛，并最终能够保证估计误差在±0.5ppm以内。
因此，本发明采用上述一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法，基站与标签进行两次交互即可得到测距信息，从而降低了时延，提高了SS-TWR方法的测距精度。通过利用先验信息对计算的时钟偏差进行修正，利用修正后的时钟偏差对传播时间进行修正，提高了测距精度，能够满足实时、高精度的室内定位需求。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (4)

1.一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法，其特征在于,包括以下步骤：
步骤S1：对接收的数据进行匹配滤波处理；
步骤S2：匹配滤波后的数据与本地序列进行互相关计算处理，得到最佳采样点索引；
步骤S3：根据最佳采样点索引，进行数据下采样到目标采样率；
步骤S4：对下采样后的数据以组为单位进行抽取并计算；
步骤S5：对步骤4计算结果进行线性拟合，根据拟合结果判断时钟偏差方向与时钟偏差大小；
步骤S6：利用先验信息对计算的时钟偏差进行修正，在步骤S6中，先验信息为数据包估计的时钟偏差值，时钟偏差进行修正公式如下：
Δt(N)＝Δt(N-1)+k(N)*(Δtest(N)-Δt(N-1))
其中，Δt(N-1)为时钟偏差的先验信息，k(N)为第N个数据包的增益系数，Δtest(N)为第N个数据包计算的时钟偏差，Δt(N)为第N个数据包修正后的时钟偏差；
步骤S7：利用修正后的时钟偏差对传播时间进行修正，并利用修正后的传播时间实时计算出锚定点与移动标签之间的距离；
在步骤S7中，
传播时间修正公式如下：
Figure QLYQS_1
其中，T1(N)为锚定点发送第N个数据包的时刻，T2(N)为移动点接收锚定点第N个数据包的接收时刻，T3(N)为移动点第N数据个包的发送时刻，T4(N)为锚定点接收移动点第N数据个包的时刻，Δt(N)为第N个数据包的时钟偏差值；
锚定点与移动标签之间的距离计算公式如下：
d＝c*tp(N)
其中，d为锚定点与移动标签之间的距离，c为光速。
2.根据权利要求1所述的一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法，其特征在于，步骤S2具体为：
互相关计算公式如下：
Figure QLYQS_2
其中，Dcorr(t)为互相关结果，x(t)为匹配滤波后的数据，s(t)为本地序列的IQ两路数值，τ为互相关峰值点的时间，M为本地序列的数值个数；
即对于最佳采样起始点为互相关峰值点，最佳采样索引为以最佳采样起始点开始等时间间隔的索引。
3.根据权利要求1所述的一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法，其特征在于：在步骤S4中，
抽取过程如下：
以符号为周期，每个符号周期产生一个互相关理论峰值，在互相关理论峰值前后各抽取一点，将这两个点分为一组；
计算过程如下：
在同一组的两个点数据取绝对值，后一个点数据的绝对值与前一点数据的绝对值的差值为计算结果。
4.根据权利要求3所述的一种基于UWB SS-TWR的精确测距方法，其特征在于：在步骤S5中，通过最小二乘法或递归最小二乘法对步骤S4的计算结果进行拟合，拟合的结果为斜率，其中斜率的绝对值与时钟偏差的大小正相关，斜率的极性代表时钟偏差的方向。
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