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UWB技术
写在前面
UWB(全称为ultra-wide band 、中文释义超宽带 )是一种无线电技术 ,可以在大部分无线电频谱上使用非常低的能量水平进行短距离、高带宽通信。【此为维基百科上的定义】
首先我先来谈谈通信邻域中一个十分重要的定理——香农定理🌷🌷🌷。这个我想大家或多或少都听到过,其公式如下:
C
=
W
log
2
(
1
+
S
N
)
{\rm{C}} = W{\log _2}(1 + \frac{S}{N})
C = W log 2 ( 1 + N S )
其中,各字母代表含义如下:
C 信道容量 (网速)
W 信道带宽 (占用频率范围)
S 信号功率
N 噪声功率
S
N
\frac{S}{N}
N S 信噪比
从这个公式我们可以看出信道容量和带宽W和信噪比
S
N
\frac{S}{N}
N S 成正比,即我们要想增加我们的信道容量往往有两种途径,其一是增大信道的带宽,其二则为增大信噪比。本次所讲述的UWB技术即是通过增大信道的带宽来提高信道的容量,UWB使用的带宽一般在500MHz以上,现通过下图来直观感受一下UWB的带宽大小:
正是因为UWB使用了很大的带宽,使其有如下的优势:【常用于室内定位】
下面来介绍一些利用UWB测距的一些方法:
TOA
TOA (Time of Arrival)的原理非常简单,其是通过利用UWB信号到达各个基站的时间从而计算出距离(
R
=
t
×
c
R
为距离,
t
为时间,
c
为光速
R=t \times c \quad R为距离,t为时间,c为光速
R = t × c R 为 距 离 , t 为 时 间 , c 为 光 速 )。通过下图进行理解:现有三个基站
R
1
、
R
2
、
R
3
R_1、R_2、R_3
R 1 、 R 2 、 R 3 ,一物体我们称为标签会向基站发送具有时间信息的数据,基站接收后会计算出信号的传输时间,进而算出标签和基站的距离,那么以该基站为中心,距离R为半径会得到一个圆,则标签必定在此圆上⛳⛳⛳。同理,我们分别以三个基站做圆,其交点即为标签的准确位置。
其所列数学公式为:
{
(
x
1
−
x
0
)
2
+
(
y
1
−
y
0
)
2
=
R
1
2
(
x
2
−
x
0
)
2
+
(
y
2
−
y
0
)
2
=
R
2
2
(
x
3
−
x
0
)
2
+
(
y
3
−
y
0
)
2
=
R
3
2
\left\{ \begin{array}{l} {({x_1} - {x_0})^2} + {({y_1} - {y_0})^2} = {R_1}^2\\ {({x_2} - {x_0})^2} + {({y_2} - {y_0})^2} = {R_2}^2\\ {({x_3} - {x_0})^2} + {({y_3} - {y_0})^2} = {R_3}^2 \end{array} \right.
⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ ( x 1 − x 0 ) 2 + ( y 1 − y 0 ) 2 = R 1 2 ( x 2 − x 0 ) 2 + ( y 2 − y 0 ) 2 = R 2 2 ( x 3 − x 0 ) 2 + ( y 3 − y 0 ) 2 = R 3 2
其中,
(
x
0
,
y
0
)
(x_0,y_0)
( x 0 , y 0 ) 为标签坐标。
AOA
AOA(Angle of Arrival)的距离测量方法是通过测量信号到达的角度求解目标的位置。其实这个也很容易理解啦,如果我们有两个基站,每个基站都知道标签的一个方向,那么我们就很容易得到这个标签的位置,如下图所示:
其所列数学公式为:
tan
(
θ
i
)
=
x
0
−
x
i
y
0
−
y
i
,
i
=
1
,
2
\tan ({\theta _i}) = \frac{{{x_0} - {x_i}}}{{{y_0} - {y_i}}},i = 1,2
tan ( θ i ) = y 0 − y i x 0 − x i , i = 1 , 2 。其中
θ
1
、
θ
2
\theta_1、\theta_2
θ 1 、 θ 2 为标签和基站之前的夹角,
(
x
0
,
y
0
)
(x_0,y_0)
( x 0 , y 0 ) 为标签坐标。
TDAO
TDOA(Time Difference of Arrival)是一种利用时间差进行定位的方法。这个方法和TOA相似,但又有些差别。现设定一个基站作为参考基站,通过测量目标到参考基站与其他基站的到达时间差,从而得出待测目标到参考基站与其他基站之间的距离差。因此TDOA的测量值是由每个基站与参考基站的TOA值做差得到,TDOA的测量值在几何上对应的是以参考基站和定位基站为焦点的双曲线。
其所列数学公式为:
{
r
31
=
(
x
3
−
x
)
2
+
(
y
3
−
y
)
2
−
(
x
1
−
x
)
2
+
(
y
1
−
y
)
2
r
32
=
(
x
3
−
x
)
2
+
(
y
3
−
y
)
2
−
(
x
2
−
x
)
2
+
(
y
2
−
y
)
2
\left\{ \begin{array}{l} {r_{31}} = \sqrt {{{({x_3} - x)}^2} + {{({y_3} - y)}^2}} - \sqrt {{{({x_1} - x)}^2} + {{({y_1} - y)}^2}} \\ {r_{32}} = \sqrt {{{({x_3} - x)}^2} + {{({y_3} - y)}^2}} - \sqrt {{{({x_2} - x)}^2} + {{({y_2} - y)}^2}} \end{array} \right.
⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ r 3 1 = ( x 3 − x ) 2 + ( y 3 − y ) 2
− ( x 1 − x ) 2 + ( y 1 − y ) 2
r 3 2 = ( x 3 − x ) 2 + ( y 3 − y ) 2
− ( x 2 − x ) 2 + ( y 2 − y ) 2
其中,
r
31
r_{31}
r 3 1 表示待测目标到参考基站3与基站2之前的距离差。
三种定位方式比较
AOA定位方法S有较高的定位精度,但是需要在接收端使用天线阵列,这样基站的复杂性和成本都会增加,并且存在多径和非视距环境下AOA估计精度很难保证。TOA定位方法利用UWB具有良好的时间分辨率,基于时间的定位具有良好的定位精度,测量的主要误差来源于多径干扰和非视距传播,另外目标节点与基站之间的时钟同步存在困难 ,因此TDOA 在实际中实现该技术的可能性与 TOA 相比要高的多,这是因为它不要求基站与待测目标之间时钟同步 ,只需要每个基站之间时钟同步就能得到 TDOA 值,并且在对到达时间做差的过程中会减小部分误差,定位精度能相对提高。
参考视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Ai4y1D754?spm_id_from=333.337.search-card.all.click
参考文章:https://www.cnblogs.com/Aaron12/p/7653202.html
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