葉慶雨 張潤梅 吳躍波

摘要：目的：針對UWB室內(nèi)定位技術(shù)由于室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜等原因?qū)е碌亩ㄎ痪冉档偷那闆r，提出了一種在TOA模型下的改進定位算法。方法：該算法結(jié)合了Chan與Taylor算法的內(nèi)容及思想，在對線性方程組進行加權(quán)最小二乘的同時，根據(jù)門限值的比較進行多次迭代，以獲得比Chan和Taylor算法更高的精度，最后對擴展卡爾曼濾波進行改進，將估計值作為改進擴展卡爾曼濾波算法的初始值，對位置進行二次估計定位。結(jié)果：通過Matlab仿真該算法得到均方根誤差小于12 cm，穩(wěn)定在10 cm左右。結(jié)論：實驗表明，與Chan、Taylor算法相比，本文算法能有效減小定位誤差，具有更好的穩(wěn)定性和精度。

關(guān)鍵詞：室內(nèi)定位算法;Chan;Taylor;改進擴展卡爾曼濾波

中圖分類號：TN99 ?文獻標志碼：A ?文章編號：1008-4657（2020）02-0035-07

0 引言

隨著無線通信技術(shù)的不斷進步與逐漸普及，基于位置服務(wù)的通信業(yè)務(wù)涉及的領(lǐng)域愈加多樣化。但是人們對于定位系統(tǒng)的精度和適應(yīng)性的高標準是目前的定位技術(shù)較難達到的。由于我們對目標的定位要求日益提高，當遇到室內(nèi)這種信號較弱、障礙物多的復(fù)雜環(huán)境時，就需要一種抗干擾強、精度高的定位系統(tǒng)[1]。

現(xiàn)在市面上各種室內(nèi)定位系統(tǒng)常用的技術(shù)有超寬帶（Ultra Wideband，UWB）、ZigBee、Wifi、藍牙等[2]。其中超寬帶技術(shù)是一種無線載波通信技術(shù)，通過發(fā)送和接收具有納秒或納秒級以下的極窄脈沖來傳輸數(shù)據(jù)，從而具有GHz量級的帶寬，具有穿透力強、低功耗、抗多徑效果好等優(yōu)點[3]，具有十分廣闊的發(fā)展前景。

本文基于到達時間（Time of Arrival，TOA）定位模型建立了UWB定位系統(tǒng)，研究了采用不同算法對定位效果的影響程度。通過研究發(fā)現(xiàn)，Chan算法運算較簡單，但是在非視距（Non Line of Sight，NLOS）情況下受影響大[4]。Taylor算法計算速度較快，但是需要一個準確的初始值以保證算法的收斂性[5]。由于單獨的算法有一定的不足以及局限性，所以對算法進行融合就成為改進的主要途徑。本文根據(jù)Chan和Taylor的特點，提出了一種改進算法，并對結(jié)果進行改進擴展卡爾曼濾波[6]。實驗表明該算法較Chan和Taylor算法有更好的精度和穩(wěn)定性。

1 方案設(shè)計

UWB室內(nèi)定位技術(shù)是一種基于測距的定位技術(shù)。測距方案主要包括基于到達時間（TOA）/時間差（Time Difference of Arrival，TDOA）、基于到達信號強度（Received Signal Strength Indication，RSSI）、基于到達角度（Angle of Arrival，AOA）等[7]。建立基站與標簽之間距離的非線性方程組后，將利用Chan算法[8]、Taylor算法[9]、Fang算法[10]等方法求解方程組得到的解作為待定位標簽的坐標。

UWB定位系統(tǒng)的基本組成部分有基站（Anchor）、標簽（Tag）、實時定位系統(tǒng)（Real Time Location System，RTLS）上位機等[11]。如圖1所示，為定位系統(tǒng)組成示意圖。基站的作用是確定定位的范圍;標簽在基站覆蓋的二維平面或三維空間自由移動，移動標簽利用UWB信號分別與各個基站通信。利用相關(guān)算法計算出基站與標簽之間的距離后，數(shù)據(jù)匯總到主基站，再由上位機軟件完成距離顯示、定位顯示等功能，也可實現(xiàn)對基站/標簽的配置管理。

3 仿真與實驗

3.1 Matlab仿真

為了驗證該UWB室內(nèi)定位改進算法的可行性，下面利用Matlab工具對該算法進行仿真測試。改進算法定位仿真圖和誤差圖分別如圖4和圖5所示。從圖4中可以看出，改進算法的軌跡與真實軌跡有較好的擬合度，且穩(wěn)定性較好，而通過觀察圖5中定位誤差的數(shù)值和圖形，發(fā)現(xiàn)誤差基本小于25 cm，均方根誤差更是小于10 cm，達到了定位算法可達到的高精度。

3.2 實驗測試

實驗設(shè)計了一款定位模塊，主控芯片為STM32F103T8U6單片機，通過SPI接口與射頻收發(fā)模塊DW1000相連，還包括其他外圍電路如電源模塊、LED指示模塊、復(fù)位電路等。測試硬件如圖6所示。

本實驗在7 m×7 m的室內(nèi)區(qū)域進行，分別在四個角落布置4個基站，實驗中將本文改進算法與單純的Chan和Taylor算法相比較，測試了標簽在采用不同定位方法時的定位穩(wěn)定性和精度。采用不同算法時標簽的估計坐標比較如表1所示。通過公式δ=x-xi2+y-yi2計算定位誤差，其中x，y為真實坐標，xi，yi為系統(tǒng)定位坐標。計算結(jié)果如表2所示。

從表2中數(shù)據(jù)可以看出，采用Chan算法得到的定位結(jié)果精度較低;Taylor算法有一定的精度，但是結(jié)果有輕度的發(fā)散;本文的算法與二者相比精度更高。下面通過進一步實驗比較三種算法的穩(wěn)定性。將標簽分別放置在30個不同位置，分別用三種算法定位，各自得到一組坐標，計算均方根誤差，重復(fù)6次。圖7為不同算法估計結(jié)果RMSE比較。可以看出本文算法具有更高的精度以及良好的穩(wěn)定性。

4 結(jié)束語

本文根據(jù)Chan和Taylor算法的思想，提出了一種基于UWB室內(nèi)定位技術(shù)的改進定位算法。利用UWB技術(shù)獲得基站與標簽之間的TOA測量值，首先用加權(quán)最小二乘法對標簽位置進行初始估計，然后對構(gòu)造的坐標誤差方程組進行加權(quán)最小二乘，將誤差與門限值進行比較，把小于門限值的結(jié)果作為擴展卡爾曼濾波的初始值，處理得到的結(jié)果即為待定位標簽坐標。仿真及實驗結(jié)果表明，文中提出的室內(nèi)定位方法與Chan、Taylor算法相比明顯提高了精度，能使均方根誤差達到10 cm左右，具有較高的定位精度，且穩(wěn)定性良好，滿足室內(nèi)定位需求。

參考文獻：

[1] 張宴龍.室內(nèi)定位關(guān)鍵技術(shù)研究[D].合肥：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2014.

[2] 曹世華.室內(nèi)定位技術(shù)和系統(tǒng)的研究進展[J].計算機系統(tǒng)應(yīng)用，2013，22（9）：1-5.

[3] 玄文啟.基于無線局域網(wǎng)的超寬帶技術(shù)應(yīng)用研究[J].中國科技信息，2006（3）：38-38.

[4] Ho K C.Bias Reduction for an Explicit Solution of Source Localization Using TDOA[J].IEEE Transactions on Signal Processing，2012，60（5）：2 101-2 114.

[5] 王瑞榮，鄭書萬，陳浩龍，等.一種基于Taylor和Kalman的室內(nèi)協(xié)同定位方法[J].傳感技術(shù)學(xué)報，2014，27（11）：1 557-1 561.

[6] Khan R，Khan S U，Khan S，et al.Localization Performance Evaluation of ExtendedKalman Filter in Wireless Sensors Network[J].Procedia Computer Science，2014，32：117-124.

[7] 李威，葉焱，謝晉雄，等.UWB高精度室內(nèi)定位系統(tǒng)及實現(xiàn)[J].數(shù)據(jù)通信.2018（5）：13-18.

[8] Chan Y T，Ho K C.ASimple and Efficient Estimator for Hyperbolic Location[J].IEEE Transactions on Signal Processing，1994，42（8）：1 905-1 915.

[9] Fang B T.Simple Solutions of Hyperbolic and Related PositionFixes[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems，1990，26（5）：748-753.

[10] Foy W H.Position-Location Solutions by Taylor-SeriesEstimation[J].IEEE Transactions on Aerospace & Electronic Systems，1976，12（2）：187-194.

[11] 王震，郭建.改進TDOA算法的UWB室內(nèi)定位系統(tǒng)設(shè)計[J].單片機與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用，2017，17（5）：34-37，67.

[12] 牛群峰，曹一帆，王莉，等.基于TW-TOF的UWB室內(nèi)定位技術(shù)與優(yōu)化算法研究[J].自動化與儀表，2018，33（1）：5-9.

[13] 劉春紅，戰(zhàn)美，陸萍萍.基于Taylor級數(shù)展開的改進定位算法研究[J].無線電通信技術(shù)，2012，38（6）：48-51.

[14] 谷亞軍.基于Wi-Fi與多傳感器數(shù)據(jù)融合的室內(nèi)定位優(yōu)化方法研究[D].北京：北京交通大學(xué)，2018.

[15] 劉明佳，駱曦，劉志新.基于ToA技術(shù)與擴展卡爾曼濾波的室內(nèi)無線定位算法設(shè)計[J].艦船電子工程，2017，37（11）：87-91.

[責任編輯：鄭筆耕]