CN116400295A - 一种采用多个uwb基站快速求解标签坐标的系统 - Google Patents

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CN116400295A CN202310273379.2A CN202310273379A CN116400295A CN 116400295 A CN116400295 A CN 116400295A CN 202310273379 A CN202310273379 A CN 202310273379A CN 116400295 A CN116400295 A CN 116400295A
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邹泽明
张贵宝
徐恩松
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Abstract

本发明公开了一种采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统，包括采用多个(3个以上)UWB基站，并将多个基站布置为等距离的正方形，图下为采用9个基站布局示意图，每个相邻2个基站之间的距离为8米；求解标签坐标的新方法步骤如下：S1、首先获取标签T到与各个基站的测距值TD[i](i＝0,1,2,…n,n＝4,9,16,25,36…)；传统技术中所常规应用的2个基站和3个基站求解标签坐标的方法存在一些问题，如无解、共轭坐标解等；而通过本发明所提出的定位系统及快速求解方法，通过使用多个基站同时定位，同时提高定位准确性和稳定性；并且，因对标签位置进行估计和跟踪，能够更好地处理标签在运动中的不确定性和变化，从而实现更好的标签运动跟踪效果。

Description

一种采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统
技术领域
本发明涉及UWB定位系统技术领域，特别涉及一种采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统
背景技术
UWB定位系统技术是一种通过超宽带信号(Ultra-WideBand,UWB)进行定位的技术。UWB信号是一种具有极高带宽和短脉冲宽度的无线电信号，其能够在宽频带内传输大量数据。基于UWB信号的定位系统利用信号在空间中的传播特性，通过测量信号在空间中的传播时间、幅度、相位等参数，来实现对物体位置的确定。
UWB定位系统的主要组成部分包括标签、基站、信号处理器和定位算法。标签是被定位物体上携带UWB收发器的装置，可以发射和接收UWB信号。基站是UWB定位系统的控制中心，可以发射UWB信号并接收标签返回的信号。信号处理器对接收到的UWB信号进行处理和分析，以提取关键的定位参数。定位算法是UWB定位系统的核心部分，利用标签和基站之间的测距信息来计算标签的三维坐标。
UWB定位系统技术具有以下优点：高精度、高稳定性、强抗干扰能力、大容量数据传输和低功耗等。它被广泛应用于室内定位、车辆导航、人员跟踪、物流管理等领域。
目前应用UWB测距和定位系统越来越多，由于UWB提供的测距精度一般只能达到±100mm左右，因此不能满足对定位精度要求更高的系统使用。
同时，基于传统技术中所常规应用的2个基站，采用2个2元2次方程组求解标签坐标(TX，TY)时，会产生2个共轭坐标解，因为只使用了两个基站的信息，这样的解法并不能唯一确定标签的位置，而如何确定哪一个解是正确的并非易事。
基于传统技术中所常规应用的3个基站，采用3个2元2次方程组求解标签坐标T[TX，TY]时，虽然可以得到唯一解，但是在实际应用中可能会遇到无解的情况。虽然目前提出了“到达角定位”TOA(Angle-of-Arrival)和“到达时间差”TDOA(Time Difference ofArrival)等方法可以求解，但实际工程应用中还是存在解的取舍和精度等问题。
为此，提出一种采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例希望提供一种采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，至少提供一种有益的选择；
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
第一方面，一种采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统，包括采用多个(3个以上)UWB基站，并将多个基站布置为正方形或矩形图示为采用9个基站布局示意图，每个相邻2个基站之间的距离为8米；
求解标签坐标的新方法步骤如下：
S1、首先获取标签T到与各个基站的测距值TD[i](i＝0,1,2,…n,n＝4,9,16,25,36…)；
S2、找出X方向上Y坐标相等、X坐标不相等的2个基站(例如A[i]和A[j])；
S3、确定这2个基站连线与标签到2个基站的距离TD[i]和TD[j]构成的三角形；
S4、通过三角形已知三边求高的公式，计算出2个基站连线的边对应的高H；
S5、计算标签TX坐标点分别到2个基站A[i]和A[j]的距离tmp1和tmp2：
tmp1＝sqrt(TD[i]*TD[i]-H*H)；
tmp2＝sqrt(TD[j]*TD[j]-H*H)；
S6、如果tmp1≥tmp2，则标签坐标：
TX＝TD[i]+tmp1；
否则，标签坐标TX＝TD[j]-tmp2；
S7、利用在X方向上Y坐标相等的两个基站，一共可以找到满足以上条件的m个三角形，并求解出标签T的m个坐标值X：
TX[0]～TX[m-1]；
m＝n*(sqrt(n)-1)/2，其中n＝4,9,16,25,36,…)；
同理，利用在Y方向上X坐标相等的两个基站，也可以求解出标签T的9个Y坐标值：TY[0]-TY[8]；
在上述实施方式中：上述模式并不局限于此；作为优选的技术方案，其还可优选选型为：将多个基站布置为等距离的正方形；同时也包含不等距离的正方形，只是解算精度会受到影响。
其中在一种实施方式中：因为检测到的标签到每个基站的距离存在误差和波动。标签静止时，某一时刻求解出来的9个标签坐标X和Y和下一时刻求解出来的9个标签坐标X和Y并不相同。因此可以通过对某一时刻9个标签的坐标X和坐标Y分别进行滤波、平均等处理，求解得到该时刻比较准确的标签坐标TX和TY。同时，由于检测到的标签到每个基站的距离存在误差和波动，也有可能获得的标签坐标X或Y少于9个，但仍可以通过对获得的标签坐标X和坐标Y分别进行滤波、平均等处理，求解得到比较准确的标签坐标TX和TY；
在上述实施方式中：上述模式并不局限于此；作为优选的技术方案，其还可优选选型为：通过卡尔曼滤波进行滤波或平均化处理；其中，结合标签移动的预测模型和测量误差的统计特性，对当前时间段内获取的标签坐标值进行综合滤波处理。
其中在一种实施方式中：采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统，只需要保证安装各基站坐标AX和AY的尺寸和误差即可，不需要考虑标签与基站在Z坐标方向(垂直方向)上的安装尺寸和误差。同时该方法求解过程简单明了，有利于该方法的工程应用。
另一方面，本技术方案基于上述系统，还通过一种用于UWB基站快速求解标签坐标的终端，其中，除去上述系统外，该终端由显示器、存储器和处理器组成，其中所述显示器和所述存储器分别与所述处理器连接；所述存储器用于存储所述系统并按照该系统的运行模式进行作业。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
一、传统技术中所常规应用的2个基站和3个基站求解标签坐标的方法存在一些问题，如无解、共轭坐标解等；而通过本发明所提出的定位系统及快速求解方法，通过使用多个基站同时定位，同时提高定位准确性和稳定性；并且，因对标签位置进行估计和跟踪，能够更好地处理标签在运动中的不确定性和变化，从而实现更好的标签运动跟踪效果；
二、相比较传统技术，通过本发明基于多个基站的滤波定位技术可以适用于更广泛的应用场景，因为它可以根据实际需求灵活地添加或减少基站的数量，以适应不同的应用场景。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为采用9个UWB基站快速求解标签坐标TX和TY的新方法示意图；
图2为采用多个UWB基站快速求解标签坐标TX和TY的新方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制；
需要注意的是，术语“第一”、“第二”、“对称”、“阵列”等仅用于区分描述与位置描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“对称”等特征的可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征；同样，对于未以“两个”、“三只”等文字形式对某些特征进行数量限制时，应注意到该特征同样属于明示或者隐含地包括一个或者更多个特征数量；
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征；
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，“安装”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解；例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体成型；可以是机械连接，可以是直接相连，可以是焊接，也可以是通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据说明书附图结合具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在现有技术中，基于传统技术中所常规应用的2个基站，采用2个2元2次方程组求解标签坐标(TX，TY)时，会产生2个共轭坐标解，因为只使用了两个基站的信息，这样的解法并不能唯一确定标签的位置，而如何确定哪一个解是正确的并非易事。
基于传统技术中所常规应用的3个基站，采用3个2元2次方程组求解标签坐标T[TX，TY]时，虽然可以得到唯一解，但是在实际应用中可能会遇到无解的情况。虽然目前提出了“到达角定位”TOA(Angle-of-Arrival)和“到达时间差”TDOA(Time Difference ofArrival)等方法可以求解，但实际工程应用中还是存在解的取舍和精度等问题；
为此，请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案以解决上述技术问题：一种采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统；
其中，请参阅图1，图1为采用9个UWB基站快速求解标签坐标TX和TY的新方法示意图；
可以理解的是，在本具体实施方式中，为辅助本具体实施方式的说明，因此图中采用了9个基站，但本具体实施方式的UWB基站的数量是非限定性的，优选包括3个以上的多个基站；
其中，基站通过发射短脉冲信号来与接收器通信，且相互之间交互并确立三维位置，基站的数量至少为三个，在俯视投影视角下，每个基站呈阵列式均匀布置；
优选的，基于实际需求，可将多个基站布置为等距离的正方形；同时也包含不等距离的正方形。
基站之间通过如下步骤进行求解标签坐标：
S1、使用多个基站向标签发送信号，并通过测量信号的传播时间或信号强度，计算标签与各个基站之间的距离或者位置；基于距离或位置信息，交互实现标签的定位、跟踪和导航应用；
可以理解的是，求解标签坐标的步骤中，关键是找出X方向上Y坐标相等、X坐标不相等的2个基站和找出Y方向上X坐标相等、Y坐标不相等的2个基站；
在本方案中，获取标签T到与各个基站的测距值TD[i](i＝0,1,2,…n,n＝4,9,16,25,36…)。
S2、通过选择位于不同位置的两个基站并计算其之间方位参数，确定标签的位置；其中，基站在平面内有相同的Y坐标，但在X坐标上不同；
在本方案中，找出X方向上Y坐标相等、X坐标不相等的2个基站(A[i]和A[j])；
可以理解的是，在本具体实施方式中，为了确定标签所在的区域，从而缩小标签可能的位置范围。具体来说，由于标签在X方向上与基站距离相等时，其可能的位置落在垂直于X轴的一条直线上；而通过找到两个X坐标不相等但Y坐标相等的基站，则可以确定标签所在的区域是这条直线上的某个区域，从而缩小标签的可能位置范围，提高定位的精度。
S3、基于S2的基站的Y、X坐标参数；通过标签与基站之间的距离，及这两个基站之间的距离构建一个三角形；通过三角形的三边测量的公式，计算出这两个基站之间的连线对应的高度；这个高度用于计算标签与两个基站之间的实际距离，从而得到标签的位置；
具体的，在S3中，确定这两个基站连线与标签到两个基站的距离TD[i]和TD[j]构成的三角形；
通过三角形已知三边求高的公式，计算出两个基站连线的边对应的高H；
可以理解的是，在本具体实施方式中，确定标签到两个基站的距离以及它们之间的高度差；由于步骤2中已经找出了两个Y坐标相等、X坐标不相等的基站，因此可以将这两个基站看做是构成标签到基站之间的直线段。通过已知的距离和计算得到的高度差，可以利用三角形的几何关系，推算出标签的坐标；这一步骤的关键在于确定两个基站连线的高度差H，这可以通过应用三角形的已知三边求高公式计算得出；最终确定出标签的坐标位置；
进一步的，确定这2个基站连线与标签到2个基站的距离构成的三角形，并计算出2个基站连线的边对应的高。
需要指出的是，在具体实际应用中，该步骤可能会发生多径效应：即UWB信号可能会经历多个路径传播，这可能导致测距误差增加；进而，本步骤可作为附加式技术引入使用多径衰减模型进行误差补偿，或者使用增强的UWB天线来减少多径效应的影响；
需要指出的是，在具体实际应用中，该步骤可能会因在某些区域，UWB信号可能会被建筑物、障碍物等物体阻挡，导致信号衰减或丢失，从而影响定位精度；进而，本步骤可作为附加式技术引入增加基站数量，以便在多个位置收集数据并进行处理，或者使用多径衰减模型进行误差补偿；
需要指出的是，在具体实际应用中，该步骤可能会因在一个区域中可能会存在多个标签，这会导致信号干扰和定位精度下降；进而，本步骤可作为附加式技术引入使用多个基站组成网络，以便同时跟踪多个标签，并且通过标签的唯一标识符进行标识和区分；
需要指出的是，在具体实际应用中，该步骤可能会因低信噪比会导致定位误差增加；进而，本步骤可作为附加式技术引入使用信号处理技术增强信号质量，或者使用增强的UWB天线来提高信号接收灵敏度。
S4、两个基站之间的连线对应高度参数确定后，计算标签到两个基站的距离；通过间距参数计算出标签相对于这两个基站之间的位置；
其中，计算标签到第一个基站的距离，并将其命名为tmp1；
计算标签到第二个基站的距离，并将其命名为tmp2；
如tmp1≥tmp2；
则标签位置沿着第一个基站的方向移动tmp1距离；否则标签位置沿着第二个基站的方向移动tmp2距离；
具体的，计算标签TX坐标点分别到2个基站A[i]和A[j]的距离tmp1和tmp2，公式：
tmp1＝sqrt(TD[i]*TD[i]-H*H)；
tmp2＝sqrt(TD[j]*TD[j]-H*H)；
其中，如果tmp1大于等于tmp2，则标签坐标：
TX＝TD[i]+tmp1；
否则，标签坐标：
TX＝TD[j]-tmp2。
示例性的，假设当前环境下，相对而言有两个基站A[i]和A[j]，它们的坐标分别为(x[i],y[i],z[i])和(x[j],y[j],z[j])；
假设标签T的坐标为(x[T],y[T],z[T])；基站A[i]和A[j]分别接收到标签T的到达时间TD[i]和TD[j]；根据公式，首先需要计算标签TX坐标点分别到2个基站A[i]和A[j]的距离tmp1和tmp2：
tmp1＝sqrt((x[T]-x[i])^2+(y[T]-y[i])^2+(z[T]-z[i])^2)-H
tmp2＝sqrt((x[T]-x[j])^2+(y[T]-y[j])^2+(z[T]-z[j])^2)-H
如果tmp1大于等于tmp2，则标签坐标：
TX＝TD[i]+tmp1；
否则，标签坐标：
TX＝TD[j]-tmp2。
再次假设：
TD[i]＝10，TD[j]＝11，H＝3；
则标签T的坐标可以通过以下步骤计算：
tmp1＝sqrt((x[T]-x[i])^2+(y[T]-y[i])^2+(z[T]-z[i])^2)-3
tmp2＝sqrt((x[T]-x[j])^2+(y[T]-y[j])^2+(z[T]-z[j])^2)-3
根据计算出的tmp1和tmp2的值，判断TX的计算公式：
如果tmp1>＝tmp2，则TX＝TD[i]+tmp1；
否则，TX＝TD[j]-tmp2
将计算出的TX值带入公式，得到标签T的坐标值X：
X＝TX
具体的，通过上步骤3计算得到的两个高度值，计算出标签的三维坐标(TX,TY,TZ)。具体地，通过两个基站到标签的距离TD和两个基站之间的高度差H，可以构成两个球面方程，从而求解出标签的两个可能坐标点；
示例性的，假设在步骤3中计算得到的两个基站A[i]和A[j]的距离为TD[i]和TD[j]，计算得到的两个边对应的高分别为H1和H2，可以通过以下公式计算标签的坐标TX和TY：
TX＝(H1^2-H2^2+d^2)/(2*d)TY＝sqrt(H1^2-TX^2)
其中，d为A[i]和A[j]之间的距离，可以通过基站之间的位置信息得到。这样，就可以根据测距结果和基站位置信息计算出标签的位置坐标；
可以理解的是，在本具体实施方式中，实际应用中可能会存在噪声、误差等因素对测距结果和位置计算的影响，因此可能需要进行滤波、平均等处理来提高精度和准确性。
S5、在X轴上，查找具有相同Y坐标但不同X坐标的基站；对于每个基站，使用对应两个基站之间的距离以及标签到这两个基站的距离来计算标签的位置；
其中，在Y轴上，查找具有相同X坐标但不同Y坐标的基站，并使用相同的方法计算标签的Y坐标，确定标签在网络中的位置，通过将其X坐标和Y坐标组合在一起进行确立；
具体的，利用在X方向上Y坐标相等的两个基站，一共可以找到满足以上条件的m个三角形并求解出标签T的m个坐标值X：TX[0]～TX[m-1]；
m＝n*(sqrt(n)-1)/2，其中n＝4,9,16,25,36,…)；
示例性的，假设当前环境下有6个基站(n＝6)，且它们的X方向坐标相等；利用这6个基站可以找到满足条件的m个三角形，其中：
m＝6*(sqrt(6)-1)/2＝9
即可以找到9个三角形；假设第i个三角形对应的两个基站编号为i和j，则可以利用这两个基站计算出标签T的坐标值X[i]和X[j]；根据上述公式，可以计算出一共有9个坐标值需要求解；具体方法如下：
对于第1个三角形：选择第1个和第2个基站计算标签T的坐标值X[0]；
对于第2个三角形：选择第1个和第3个基站计算标签T的坐标值X[1]；
对于第3个三角形：选择第1个和第4个基站计算标签T的坐标值X[2]；
对于第4个三角形：选择第1个和第5个基站计算标签T的坐标值X[3]；
对于第5个三角形：选择第1个和第6个基站计算标签T的坐标值X[4]；
对于第6个三角形：选择第2个和第3个基站计算标签T的坐标值X[5]；
对于第7个三角形：选择第2个和第4个基站计算标签T的坐标值X[6]；
对于第8个三角形：选择第2个和第5个基站计算标签T的坐标值X[7]；
对于第9个三角形：选择第2个和第6个基站计算标签T的坐标值X[8]；
通过这种方式，就可以利用给定的6个基站计算出标签T的9个坐标值。
同理，利用在Y方向上X坐标相等的两个基站，也可以求解出标签T的m个Y坐标值：
TY[0]-TY[m-1]。
在本方案中，利用X方向上Y坐标相等的两个基站所构成的直线，对标签可能存在的位置进行约束，将标签的可能位置限制在该直线上。通过在该直线上选取合适的基站，可以构成多个三角形，进而求解出标签的位置。这样做的好处是可以提高标签定位的准确度，同时也可以降低由于基站误差、多径效应等因素导致的定位误差。
具体的，确定了两个基站A[i]和A[j]后，它们在X方向上的坐标是不同的，但在Y方向上是相同的。因此，通过这两个基站的距离TD[i]和TD[j]，可以构成一个高为H的三角形，该三角形的底边为A[i]和A[j]之间的距离(也就是两个基站的距离差)，而标签T到这条底边的距离则为标签在X方向上到两个基站的距离差的一半；
通过上述方式，就可以利用这两个基站求解出标签T在X方向上的坐标值X；同理，通过另外的两个Y坐标相等的基站，也可以求解出标签T在Y方向上的坐标值Y；这样，通过所有满足条件的基站组合，就可以得到标签T的多组坐标值；
示例性的，假设当前环境中有三个基站A[1]、A[2]和A[3]，它们的坐标分别为(1,2,0)、(4,2,0)和(3,5,0)；
标签T到这三个基站的距离分别为3、2和4，利用这些信息来计算标签T的坐标；
第一步，根据公式计算出A[1]和A[2]连线的高H[1]和A[1]和A[3]连线的高H[2]：
H[1]＝sqrt(3^2-((4-1)^2)/4)＝sqrt(23)/2H[2]＝sqrt(4^2-((3-1)^2+(5-2)^2)/4)＝sqrt(10)/2
第二步，利用这些信息来计算标签T的坐标：
X＝[(2*H[1]*H[2])/(TD[1]sqrt(TD[2]^2-H[2]^2))]+[(2H[1]*H[2])/(TD[2]sqrt(TD[1]^2-H[1]^2))]+[(TD[1]^2-TD[2]^2)/(2TD[1])]+(1+4)/2
＝(sqrt(23)/10)+(sqrt(10)/5)+1.5
≈2.565
因此，标签T的X坐标约为2.565；
可以理解的是，可以利用X方向上Y坐标相等的A[1]和A[3]，以及X方向上Y坐标相等的A[2]和A[3]，计算出标签T的Y坐标和Z坐标。最终得到标签T的坐标为(2.565,2.708,0)。
S6、对得到的位置信息进行滤波或平均化处理；
在本方案中，因为检测到的标签到每个基站的距离存在误差和波动。标签静止时，某一时刻求解出来的m个标签坐标X和Y和下一时刻求解出来的m个标签坐标X和Y并不相同。因此可以通过对某一时刻m个标签的坐标X和坐标Y分别进行滤波、平均等处理，求解得到该时刻比较准确的标签坐标TX和TY。
同时，由于检测到的标签到每个基站的距离存在误差和波动，也有可能获得的标签坐标X或Y少于m个，但仍可以通过对获得的标签坐标X和坐标Y分别进行滤波、平均等处理，求解得到比较准确的标签坐标TX和TY；
采用多个UWB基站快速求解标签坐标的新方法，只需要保证安装各基站坐标AX[i]和AY[i]的尺寸和误差即可，不需要考虑标签与基站在Z坐标方向(垂直方向)上的安装尺寸和误差。同时该方法求解过程简单明了，有利于该方法的工程应用。
在本方案中，优选通过卡尔曼滤波进行滤波或平均化处理；其中，结合标签移动的预测模型和测量误差的统计特性，对当前时间段内获取的标签坐标值进行综合滤波处理；
具体的，设定状态向量为：
X＝[x,y,vx,vy]T；
其中，x和y表示标签的坐标，vx和vy表示标签在x和y方向上的速度；
状态为：
X(k)＝AX(k-1)+BU(k)+w(k-1)；
其中，A为状态转移矩阵，B为输入矩阵，U为输入向量，w为过程噪声。
观测为：
Z(k)＝HX(k)+v(k)；
其中，Z为观测向量，H为观测矩阵，v为观测噪声。
示例性的，假设其位置为x，速度为v，时间步长为dt：
预测状态：
Figure BDA0004135432050000141
预测协方差：
Figure BDA0004135432050000142
其中Q表示过程噪声的协方差矩阵，可以根据具体应用来确定；接下来使用观测值z进行更新：
计算卡尔曼增益：
Figure BDA0004135432050000143
更新状态：
Figure BDA0004135432050000144
更新协方差：
P＝(I-KH)P’
其中H是观测矩阵，R是观测噪声的协方差矩阵；根据具体应用，可以根据实际情况来确定这些矩阵的值；
其中需要定义状态变量以及观测变量；因此在本例中，状态变量为标签在X方向上的位置、速度，以及在Y方向上的位置、速度，共计4个。观测变量为标签在两个基站的距离差值；
在第一次进行卡尔曼滤波时，需要初始化状态变量，即给定标签的位置和速度的初值，以及给定估计误差的协方差矩阵P的初值。在本例中，假设标签的初始位置为(0,0)，速度为(0,0)，且估计误差的协方差矩阵P为单位矩阵；
在每次进行卡尔曼滤波时，需要进行预测步骤和更新步骤；在预测步骤中，需要利用状态转移矩阵A和控制矩阵B，以及协方差矩阵Q，来预测标签在下一个时间步的状态变量以及估计误差的协方差矩阵；在本例中，假设标签在每个时间步的速度不变，因此状态转移矩阵A为:
A＝[1 1 0 0；0 1 0 0；0 0 1 1；0 0 0 1]
控制矩阵B为:
B＝[0 0；0 0；0 0；0 0]
协方差矩阵Q为:
Q＝[1 0 0 0；0 1 0 0；0 0 1 0；0 0 0 1]
在更新步骤中，需要利用观测变量和观测矩阵H，以及观测误差的协方差矩阵R，来更新标签的状态变量以及估计误差的协方差矩阵。在本例中，假设观测误差的协方差矩阵R为单位矩阵。观测矩阵H的选择是关键，它需要将状态变量映射到观测空间。在本例中，假设标签与基站之间的距离是通过TOA方式测量得到的，因此观测矩阵H为:
H＝[-1 0 1 0；0 0 0 0；0-1 0 1；0 0 0 0]
需要指出的是，这里的观测矩阵H是一个4x4的矩阵，其表示的是状态变量与观测变量之间的映射关系；具体的，可以将其表示为
H＝[1,0,0,0；0,1,0,0；0,0,1,0；0,0,0,0]；
其中的每一行对应一个观测变量，每一列对应一个状态变量。由于只能观测到标签的位置坐标，因此H矩阵的最后一行为全零向量，
可以理解的是，上述滤波方式的优点在于：
(1)实时性强：该公式的计算量较小，因此可以快速实时地对标签的位置和速度进行估计和预测。
(2)精度高：由于该公式采用卡尔曼滤波算法，可以根据先前的观测和预测值来调整当前的估计值，从而提高估计的精度。
(3)稳定性好：该公式通过预测误差协方差矩阵来调整估计误差协方差矩阵，使得估计误差的变化趋势变得平稳，从而提高了估计的稳定性。
(4)适用性广：该公式可以适用于各种类型的标签移动轨迹，并且可以适应不同的环境和条件，因此具有很高的适用性。
需要指出的是，在本具体实施方式中，上述所有的系统流程及基站实际布置与使用的标准，均基于GB/T 15151-2014《无线电设备的电磁兼容性要求和测量方法》和GB/T3100-2018《无线电设备和系统发射功率和谐度要求和测量方法》确定发射功率、频率范围、兼容性等方面的参数选型。
可以理解的是，在本具体实施方式中，在实际环境中，会存在基站的位置误差、信号传输的多径效应、信号噪声等因素，这些因素都会导致测距误差的产生。为了降低这些误差的影响，可以采用基站校准、信号滤波等方法进行处理。
可以理解的是，在本具体实施方式中，在实际环境中，信号在传播过程中会经历多条路径的反射、散射等现象，从而引起多径效应，导致距离测量误差增大。可以采用多径抑制技术或者引入多个基站进行多路径环境下的定位。
可以理解的是，在本具体实施方式中，在实际环境中，可能会存在其他无线电设备的干扰信号，这些干扰信号会对定位系统产生干扰，从而引起定位误差的增大。可以采用频率选择性接收技术、空间干扰消除技术等方法进行干扰抑制。
实施例一
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，下面对本发明的具体实施方式做详细的示例性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例基于上述具体实施方式中描述的相关原理，下述所有相关描述均基于上述具体实施方式所限定的范围内；其中示例性应用时：
S1、选取适当数量的基站部署在待监测区域内，并准确记录它们的位置信息；
S2、在待监测区域内随机移动标签，记录标签与基站之间的信号强度信息；
S3、利用信号强度信息，结合预先记录的基站位置信息，确定标签与每个基站之间的距离；
S4、利用标签与两个基站之间的距离信息，计算标签的位置坐标。这可以通过三角定位等技术实现；
S5、对于计算出的标签位置坐标，可以采用卡尔曼滤波等算法进行平滑处理，提高精度和稳定性；
S6、在监测过程中，可以通过实时监测标签的位置信息，及时发现异常情况，并进行处理；
S7、如果需要监测多个标签，可以通过分配唯一的标签ID进行区分，从而实现多个标签的同时监测；
S8、可以将监测数据传输到云端进行分析和处理，以进一步提高监测效率和准确性。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例二
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，下面对本发明的具体实施方式做详细的示例性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例基于上述具体实施方式及实施例一中描述的相关原理，下述所有相关描述均基于上述具体实施方式及实施例一所限定的范围内；其中示例性应用时：
S1、确定基站的位置和布局：确定基站的坐标位置和布局，可以是3个或3个以上基站，沿X和Y坐标方向布局，以保证覆盖范围和信号强度的稳定性；
S2、接收基站信号：标签接收基站发送的信号，并记录下到达时间；
S3、计算标签与基站之间的距离：利用到达时间计算标签与基站之间的距离，可以使用TDoA或ToF等技术；
S4、卡尔曼滤波：根据历史数据和当前的距离测量值，使用卡尔曼滤波算法对标签位置进行估计和预测；
S5、确定标签位置：根据卡尔曼滤波的结果，确定标签在二维平面内的位置；
S6、标签识别和数据处理：标签在接收到基站信号后，通过识别和处理来确定其身份和状态，并根据需要进行相应的响应操作；
S7、部署和维护：将基站和标签部署在适当的位置，并进行必要的维护和调整，以保证系统的稳定和可靠性；
S8、数据安全和隐私保护：采取必要的安全措施，保护数据的机密性、完整性和可用性，确保用户的隐私不受侵犯；
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统，包括基站，所述基站通过发射短脉冲信号来与接收器通信，且相互之间交互并确立三维位置，其特征在于：所述基站的数量至少为三个，在俯视投影视角下，每个所述基站呈阵列式均匀布置；
所述基站之间通过如下步骤进行求解标签坐标：
S1、使用多个所述基站向标签发送信号，并通过测量信号的传播时间或信号强度，计算标签与各个基站之间的距离或者位置；基于所述距离或所述位置信息，交互实现标签的定位、跟踪和导航应用；
S2、通过选择位于不同位置的两个所述基站并计算其之间方位参数，确定标签的位置；其中，所述基站在平面内有相同的Y坐标，但在X坐标上不同；
S3、基于S2的所述基站的Y、X坐标参数；通过标签与所述基站之间的距离，及这两个所述基站之间的距离构建一个三角形；通过所述三角形的三边测量的公式，计算出这两个基站之间的连线对应的高度；这个所述高度用于计算标签与两个所述基站之间的实际距离，从而得到标签的位置；
S4、两个所述基站之间的连线对应所述高度参数确定后，计算标签到两个所述基站的距离；通过间距参数计算出标签相对于这两个所述基站之间的位置；
其中，计算标签到第一个所述基站的距离，并将其命名为tmp1；
计算标签到第二个所述基站的距离，并将其命名为tmp2；
如tmp1≥tmp2；
则标签位置沿着第一个所述基站的方向移动tmp1距离；否则标签位置沿着第二个所述基站的方向移动tmp2距离；
S5、在X轴上，查找具有相同Y坐标但不同X坐标的所述基站；对于每个所述基站，使用对应两个所述基站之间的距离以及标签到这两个基站的距离来计算标签的位置；
其中，在Y轴上，查找具有相同X坐标但不同Y坐标的所述基站，并使用相同的方法计算标签的Y坐标，确定标签在网络中的位置，通过将其X坐标和Y坐标组合在一起进行确立；
S6、对得到的位置信息进行滤波或平均化处理。
2.根据权利要求1所述的采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统，其特征在于：在所述S1中，获取标签T到与各个基站的测距值TD[i](i＝0,1,2,…n,n＝4,9,16,25,36…)。
3.根据权利要求2所述的采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统，其特征在于：在所述S2中，找出X方向上Y坐标相等、X坐标不相等的2个基站(A[i]和A[j])。
4.根据权利要求1～3任意一项所述的采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统，其特征在于：在所述S3中，确定这两个所述基站连线与标签到两个所述基站的距离TD[i]和TD[j]构成的三角形；
通过三角形已知三边求高的公式，计算出两个所述基站连线的边对应的高H。
5.根据权利要求4任意一项所述的采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统，其特征在于：在所述S4中，计算标签TX坐标点分别到2个基站A[i]和A[j]的距离tmp1和tmp2，公式：
tmp1＝sqrt(TD[i]*TD[i]-H*H)；
tmp2＝sqrt(TD[j]*TD[j]-H*H)；
其中，如果tmp1大于等于tmp2，则标签坐标：
TX＝TD[i]+tmp1；
否则，标签坐标：
TX＝TD[j]-tmp2。
6.根据权利要求5所述的采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统，其特征在于：在所述S5中，利用在X方向上Y坐标相等的两个所述基站，一共可以找到满足以上条件的m个三角形，并求解出标签T的m个坐标值X：
TX[0]～TX[m-1]；
m＝n*(sqrt(n)-1)/2，其中n＝4,9,16,25,36,…)；
同时，利用在Y方向上X坐标相等的两个基站，也可以求解出标签T的m个Y坐标值：
TY[0]-TY[m-1]。
7.根据权利要求6所述的采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统，其特征在于：在所述S6中，通过卡尔曼滤波进行滤波或平均化处理；其中，结合标签移动的预测模型和测量误差的统计特性，对当前时间段内获取的标签坐标值进行综合滤波处理。
8.根据权利要求7所述的采用多个UWB基站快速求解标签坐标的系统，其特征在于：设定状态向量为：
X＝[x,y,vx,vy]T；
其中，x和y表示标签的坐标，vx和vy表示标签在x和y方向上的速度；
状态为：
X(k)＝AX(k-1)+BU(k)+w(k-1)；
其中，A为状态转移矩阵，B为输入矩阵，U为输入向量，w为过程噪声。
观测为：
Z(k)＝HX(k)+v(k)；
其中，Z为观测向量，H为观测矩阵，v为观测噪声。
9.一种用于UWB基站快速求解标签坐标的储存介质，包括如权利要求1～8所述的系统，其特征在于：还包括显示器、存储器和处理器，所述显示器和所述存储器分别与所述处理器连接；所述存储器用于存储所述系统。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN118428381A (zh) * 2024-07-05 2024-08-02 徐州稻源龙芯电子科技有限公司 一种基于tof的无源rfid标签定位方法及系统

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