高密度场景下UWB定位系统的研究与实现

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近年来随着物联网行业的快速发展,位置服务在我们日常生活中的应用已经日益普遍,北斗、GPS等全球卫星定位系统凭借其户外全域覆盖的能力,给人们的生产生活提供了高效便捷的位置服务。但在地下车库、大型商场等人员密集的室内场所,卫星定位受到建筑楼体的影响无法实现定位,传统的无线传感器定位技术在定位精度,节点容量等方面的性能又很难满足人们的需求。因此,超宽带定位技术凭借频带资源广、信号分辨率高的优势,受到了人们的广泛关注。在视距条件下,采用超宽带信号飞行时间法实现的测距定位可以达到厘米级精度。然而在非视距的环境下,由于超宽带采用的是纳秒级的极短窄脉冲,易受到复杂环境的干扰,实际定位精度存在一定偏差。为提高定位精度以满足复杂场景的需求,本文研究并讨论了基于到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)与扩展卡尔曼数据融合的定位方法,该方法能够矫正信号干扰产生的偏差问题,从而提高位置精度。在此基础上设计并搭建了一套UWB无线定位系统嵌入式软硬件平台。该系统的具体研究工作如下:首先,对超宽带(Ultra Wide Band,UWB)定位技术的基本原理以及当前主流的无线定位技术所使用的测距定位算法做出了阐述,并对UWB定位的主要误差源进行了分析。其次,针对多标签聚集造成的系统工作效率低下的情况,提出TDOA定位的改进方案。将标签作为信号监听节点,不直接参与基站间的TDOA算法调度,从而达到多标签同时定位的效果。同时引入扩展卡尔曼滤波算法将惯性测量数据与UWB测量数据相融合,解决单独使用TDOA方式定位精度不高的问题。然后,搭建UWB定位系统嵌入式软硬件平台,并对其的软硬件设计过程中的细节做了相应的阐述。硬件方面,对STM32主控芯片、ESP32模块、DWM1000模块以及BMI088六轴传感器等模块进行接口电路设计和工作特性说明;软件方面,对数据采集、算法实现等程序进行设计与实现。最后,进行系统定位性能测试,使用上位机记录标签的位置数据,通过数据波形直观展示定位效果。经过验证表明本文提出的TDOA改进方法和EKF融合算法实现的定位系统明显优于其他定位方案,具有定位精度高、节点容量大以及系统稳定性好等优点。
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