（信号与信息处理专业论文）基于uwb与rfid室内联合定位技术研究.pdf

重庆邮电大学硕士论文 摘要 摘要 当今社会，室内导航与定位技术在短距离的无线通信系统中受到越来越多的关 注。u w b ( u l t r a - w i d eb a n d ，超宽带技术) 由于其较高时间分辨率以及较强抗干 扰能力等优势被广泛的用于室内定位技术。但是在室内定位的环境中，由于存在 大量障碍物的遮挡所造成的多径传播、反射、衍射、散射等因素的影响，其定位 精度受到极大的影响。为了更好地满足室内环境中对于定位的要求，最有效的方 法就是找到一种合适的定位技术来克服这些因素对定位精度的影响。目前，对于 室内定位技术的研究多集中于：1 、在室内环境中布设足够多的参考结点，通过提 供大量的测量信息用于定位估计。2 、建立一种能够适用于室内环境距离测量的新 技术。3 、通过联合不同测量信息的方式，例如：r f i d ( r a d i of r e q u e n c et e c h n o l o g y ， 射频识别技术) 、u w b 、r s s 等测量信息提高室内定位精度。 本论文首先分析了无线定位算法的基本原理以及目前用于室内定位的几种技 术。然后对室内定位目标的运动模型进行了系统的分析阐述。紧接着介绍了将e k f ( e x t e n d e dk a l m a nf i l t e r ，扩展卡尔曼滤波器) 、p f ( p a r t i c l ef i l t e r ，粒子滤波器) 用于室内定位技术的基本原理。通过对单一测量信息( u w bt o a 估计) 的e k f 和p f 跟踪定位算法的仿真分析，验证了其基于u w b 距离测量的滤波算法能够达 到较好的室内定位精度的要求。但在复杂的室内环境中，单一测量信息的滤波算 法在定位精度与稳定性方面都还受到n l o s 环境与多径效应等因素的极大影响。 在考虑r f i d 技术用于室内定位的系统低成本以及布局方式简单等优势的基础上， 给出一种基于e k f 和p f 的联合u w b r f i d 跟踪定位算法，通过仿真验证了在复 杂的室内环境中，通过联合u w b 与r f i d 两者定位技术的滤波算法能够改善单一 定位技术在稳定性方面的不足，以及更好的达到提高室内定位精度的目的。 关键词：粒子滤波，扩展卡尔曼滤波，u w b ，r f i d ，联合定位算法 重庆邮电大学硕士论文a b s t r a c t a b s t r a c t n o w a d a y si n d o o rn a v i g a t i o na n dp o s i t i o n i n ga p p l i c a t i o n sd r a wg r e a ta t t e n t i o n a m o n gs h o r tr a n g ew i r e l e s sc o m m u n i c a t i o ns y s t e m s i np a r t i c u l a r , u w bi st h em o s t w i d e l yu s e dt e c h n o l o g yf o ri n d o o rl o c a l i z a t i o na si t sv e r yl a r g eb a n d w i d t ha n dg o o d a b i l i t i e so fa n t i - m u l t i p a t h h o w e v e r , l o c a t i o n a c c u r a c y i sl i m i t e db yt h eh a r s h p r o p a g a t i o ni ni n d o o re n v i r o n m e n t s ，f o ri n s t a n c e ，c a u s e db yt h ep r e s e n c eo fo b s t a c l e s b e t w e e nw i r e l e s sn o d e s ，m u l t i - p a t h s ，i n t e r f e r e n c e ，e t c t oo v e r c o m et h e s ee f f e c t sa n d i m p r o v ep o s i t i o n i n ga c c u r a c y , t h r e ea p p r o a c h e sa r et y p i c a l l yu s e d ：r e d u i l d a n t i n s t a l l a t i o no fd e v i c e s ，p r o v i d i n ga b u n d a n tm e a s u r e m e n t sf o rp o s i t i o ne s t i m a t i o n s ； a d o p t i o n o fn e wr a d i o f r e q u e n c yt e c h n i q u e s ，p r o v i d i n g m o r ea c c u r a t e r a n g e m e a s u r e m e n t s ；h y b r i d i z a t i o no fd i f f e r e n tt y p e so fm e a s u r e m e n t s ，f o ri n s t a n c e ，b a s e do n t h er f i dt e c h n o l o g y , u w bt e c h n o l o g ya n ds oo n t h i st h e s i si n v e s t i g a t et h ep r i n c i p l e so fw i r e l e s sp o s i t i o n i n ga l g o r i t h ma n ds e v e r a l t e c h n o l o g i e sf o ri n d o o rp o s i t i o n i n g t h e n , w ea n a l y s i z et h ep e r f o r m a n c eo fs o m e p o s i t i o n i n ga l g o r i t h mb a s e do i le x t e n d e dk a l m a nf i l t e r sa n dp a r t i c l ef i l t e r sb yu s i n g r a n g em e a s u r e m e n t s m o r e o v e r , w ei n t r o d u c et h es i n g l em e a s u r e m e n t s ( u w 8t o a ) b a s e do ne k fa n dp ea n ds i m u l a t i o nr e s u l t ss h o w st h a tt h es i n g l ee k fa n dp fc a n a c h i e v et h er e q u i r e m e n t so ft h ei n d o o rp o s i t i o n i n g f o rt h em e n t i o n e dr e s u l t s ，w e r e a s e a r c h e dt h a tt h eh y b r i de k fo rp fw h i c hm e r g et h eu w b ，r f i dc a na c h i e v et h e i m p r o v e dl o c a l i z a t i o np e r f o r m a n c et h r o n g hm u l t i - m e a s u r e m e n t s s ot h i st h e s i sp r e s e n t s a l s oah y b r i da p p r o a c hb a s e do nu w ba n dr f i d ，w h i c ha r ep e r f e c tc a n d i d a t ef o r a c c u r a t ea n dc h e a pi n d o o rp o s i t i o n i n gs o l u t i o n s i nf a c t ，t h er f i dt e c h n o l o g yi sc h e a p a n dt h ec o m p l e x i t yo ft h i sh y b r i dp o s i t i o n i n ga l g o r i t h mi sl o w s i m u l a t i o nr e s u l t s d e m o n s t r a t et h a tt h eu w b r f i dh y b r i da p p r o a c hi sf e a s i b l ea n ds t a b i l ea n dp r o v i d e s 9 0 0 dp o s i t i o na c c u r a c ye v e ni nh a r s hi n d o o rc o n d i t i o n s k e y w o r d s ：p f , e k f , u w b ，r f i d ，h y b r i dp o s i t i o n i n ga l g o r i t h m n 重庆邮电大学硕士论文第章绪论 第一章绪论 1 1 课题研究的背景和意义 室外的定位环境中，g p s 已经得到成功的应用：如汽车导航、交通管理、手持 终端、工程监测等等。更多的与人们日常生活越来越密切的相关领域都用到了g p s 定位技术。相比于室外环境，由于卫星接收信号受到严重干扰，g p s 不能很好的应 用到室内环境中，这使得日益提高的定位需求的发展受到极大阻碍；于是人们开始 探寻一种满足于室内环境定位需求的新技术；诸如：红外线技术、超声波技术、蓝 牙技术、射频识别技术( ，i d ) 、超宽带技术( i ，w b ) 等纷纷应用于室内定位的研 究中【l l o 近年来，超宽带技术的“民用化 受到全球i t 行业的广泛关注，刺激了广大科 研工作者对u w b 技术的研究热情。超宽带作为一种区别于传统通信技术的全新技 术具有保密性好、稳定性高、穿透能力强、功耗低、传输速率高以及抗干扰能力强 等诸多优势能够很好的满足室内环境中的定位要求；另一方面，随着“物联网概 念的提出使得众多学者对r f i d 技术的研究逐渐增大，其中也包括r f i d 室内定位 技术。目前r f i d 室内定位技术主要应用于企业资产追踪与管理、医院患者的实时 定位、仓储管理等领域，其成本低、技术成熟、定位精度高等特点相对于其他技术 具有很大的优势【3 1 。因此，通过研究r f i d 和u w b 的联合定位技术，充分发挥各 自优势从而实现在室内复杂环境中的精确定位需求具有一定的现实意义。 在r f i d 、u w b 的室内定位算法中，基于r f i d 的最近邻居算法作为目前众多 算法研究的基础，被大多数的学者所利用。文献【4 】通过动态设置参考标签权值的办 法对最近邻居算法进行改进、文献【1 】采用优化参考标签的布局方式对其改进、邓辉 舫等人使用无线射频识别技术进行室内定位利用集合高频率参考标签作为邻居标 签改进最近邻居算法等。虽然改进的算法在一定程度上确实起到了提高定位效果的 目的，但其定位精度对于参考标签的依赖性并没有消除，也就是说参考标签数量【5 1 5 、的多少直接影响着定位性能的好坏，并且定位误差随着参考标签的增减而显著变 化。另外，最近邻居算法只能适用于室内环境中定位目标的静止状态进行单点定位。 对于室内运动的物体最近邻居算法也只能“望而心叹。从某种意义上来说，最近 邻居算法是无法单独的适应与室内定位目标的跟踪估计的。 另外，u w b 定位算法以其自身信号的高时间分辨率等优势，通常采用基于信 号传播的时间进行定位估计。目前基于u w b 定位算法的研究一般都是根据解析和 重庆邮电大学硕十论文第一章绪论 递归两种方法。比较基本的解析算法包括最d x - - 乘算法、f a n g 算法以及c h a n 算法 等；研究表明，在测量误差服从高斯分布的l o s 环境下，具有解析表达式算法能 够提供较好的定位精度【6 】，但在存在n l o s 的复杂室内环境内，其定位算法将受到 n l o s 传输的极大影响。递归算法的原理主要是将非线性方程进行线性转化通过大 量计算提高定位精度，但由于较高的计算复杂度以及算法不收敛等问题难以得到较 好地解决【7 】，有学者提出利用解析算法结果作为t a y l o r 级数的初始值进行递归运算， 实验结论证明在l o s 传输下该算法的确能够达到理想的定位精度( 真实值为初始 值的t a y l o r 算法) ，但在n l o s 环境下该算法定位性能仍然受到初始值的计算结果 准确性较差以及算法不收敛等因素的影响。 为了能够实现一种真正符合室内定位环境要求的无线定位算法，我们需要考虑 研究一种可以对不同定位技术进行融合的联合定位算法，以求解决单一定位方式的 缺陷，滤波算法由于其已经成功运用于室外定位技术的研究中，并取得了一定的研 究理论成果；因此基于滤波算法的联合定位技术便理所当然的成为研究室内联合定 位算法中的一种有效算法。在解决非线性问题时，e k f 以较短滤波时间、较高滤波 精度使其余大部分非线性滤波器望成莫及，然而在处理高度非线性问题时其滤波精 度相对于p f 却不如人意【8 】，因此，本文在充分考虑室内复杂环境特点的情况下， 通过研究一种u w bt o a 估计的滤波算法跟踪定位效果；通过仿真验证其跟踪定位 效果在稳定性方面不足的基础上，给出一种联合u w b r f i d 的滤波算法。通过仿 真对比分析证明了联合u w b 与r f i d 的滤波算法在定位精度与定位稳定性方面都 较单一滤波算法具有较大的提高。 1 2 国内外研究现状 随着人们对室内无线定位需求的提高；例如：机器人定位、环境监测、医疗监 护、建筑等诸多领域，室内无线定位技术都有着极其广阔的应用前景。在建筑工程 领域，建筑场地的安全问题随着社会对人权意识的提高其关注度也随之大大提高； 在工业领域，监测员工安全、控制公路交通以及现在蓬勃发展的物流和随之相配套 的工厂库存设施，使用无线定位技术则是一个新的发展点；在高度危险的工业安全 监管方面，采矿、金属冶炼和海上石油开采这些高危的行业来说，如何保障从业人 员的安全同样是一个非常重要的事情。无线定位技术的运用则可以为管理提供辅 助，避免这些事故的发生。在美国的技术评论杂志在论述未来新兴十大技术时， 更是将室内无线定位技术列为一项未来新兴的技术。近年来，出现了许多新开发的 室内定位技术。由于他们解决问题的侧重点不同，或者各自使用的环境参数不同， 2 重庆邮电大学硕士论文 第一章绪论 具体的设计也有很多不同。目前，主要的室内定位技术有以下几种【8 j 。 1 ) 光跟踪定位技术 该技术要求所跟踪目标和探测器之间线性可视，这就局限了应用范围。在视频 监视系统中，往往在环境中安装多台摄像设备，连接到一台或几台视频监控器上， 对观察对象进行实时动态地监控，有的甚至可以进行必要的数据储存。光定位技术 也被应用于机器人系统，通过红外线摄像机和红外线发光二极管的一系列协同配 合，达到定位的目的。但是要实现高精度的光定位技术，配备要求比较复杂。 2 ) 超声波定位技术 超声波定位系统由若干个应答器和一个主测距器组成，主测距器放置在被测物 体上在微机指令信号的作用下向位置固定的应答器发射同频率的无线电信号，应答 器在收到无线电信号后同时向主测距器发射超声波信号，得到主测距器与各个应答 器之间的距离。当同时有三个或三个以上不在同一直线上的应答器做出回应时，可 以根据相关计算确定出被测物体所在的二维坐标系下的位置。但是这类系统需要大 量的底层硬件设施投资成本太高，无法大面积推广： 3 ) 射频识别技术( r f i d ) 典型的r f i d 系统包括：读卡器( r e a d e r ) 、电子标签( t a g ) 、主机( h o s t ) 及数据库。 当系统要进行物体识别工作时，主机通过有线或无线方式下达控制命令给r e a d e r ， r e a d e r 接收到控制命令后，其内部的控制器会通过r f 收发器发送出某一频率的无 线电波能量，当t a g 内的天线感应到无线电波能量时，会传回含有自身种类识别码 标志、制造商标志的识别资料给r e a d e r ，最后传回主机进行识别与管理。该系统用 活性参考标签t a g 替代离线数据采集，其动态参考信息能够实时捕捉环境变化，提 高定位精度和可信度。活性参考标签t a g 的应用免去了每个测试点数百次的人工数 据采集，且能更好的适应室内环境的波动，提高定位精度。 4 ) 蓝牙技术 该技术是一种短距离低功耗的无线传输技术，支持点到点的话音和数据业务。 在室内安装适当的蓝牙局域网接入点，把网络配置成基于多用户的基础网络连接模 式，就可以获得用户的位置信息，实现蓝牙技术定位的目的。采用该技术作室内短 距离定位，其优点是容易发现设备，且信号传输不受视距的影响，缺点是目前蓝牙 设备比较昂贵。 5 ) 超宽带技术 超宽带系统具有功耗低、带宽非常宽的特点。超宽带技术在民用领域的商业价 值已经引起了国际社会的普遍重视，尤其在2 0 0 2 年2 月美国联邦通信委员会正式 允许超宽带技术用于民用后，关于超宽带的研究日益增多。由于现在频谱资源匾乏， 超宽带凭借其宽频带扩展特性为我们展示了良好的频谱利用率。超宽带既要和现有 3 重庆邮电大学硕士论文第一章绪论 商用频段共同使用，又要做到互不干扰。u w b 信号在实现高性能通信的同时也具 有内在的高精度距离分辨能力，为此i e e e 专门成立了t g 4 任务小组，为 i e e e 8 0 2 1 5 4 无线个人局域网( w a p n ) 标准提供物理层的具体实现，该方案要求必 须具备位置感知功能，且定位精度要求高，某些特殊情况下甚至要求准确到厘米数 量级。这一需求进一步推动了超宽带的无线定位技术的研究，使各种无线定位技术 和定位算法成为研究热点。 1 3 文章的主要内容及结构安排 本论文首先分析了无线定位算法的基本原理以及目前用于室内定位的几种技 术。系统阐述了室内环境中定位目标的运动模型。然后介绍了e k f ( e x t e n d e dk a l m a n f i l t e r ，扩展卡尔曼滤波器) 、p f ( p a r t i c l ef i l t e r ，粒子滤波器) 用于室内定位算法的 基本原理。紧接着，分析了基于u w bt o a 估计的e k f 、p f 跟踪定位算法，并通 过仿真分析说明单一的滤波算法虽然能够较好实现室内定位的要求，但在定位稳定 性与定位精度方面仍然存在很多的不足。因此，本论文在充分考虑r f i d 定位技术 较低的系统成本以及简单的布局方式等优势的基础上，给出一种基于u w b 和r f i d 的联合滤波算法，通过仿真验证在复杂的室内环境中，联合u w b 和r f i d 的滤波 定位算法能够解决单一定位方式的缺陷，并且在定位稳定性和定位精度方面都有较 大的改善。 论文的结构安排如下： 第一章：简介室内定位技术研究背景、国内外研究现状和论文的结构安排。 第二章：阐述了无线定位技术的基本原理，简单介绍了u w b 与r f i d 室内定位 技术的特点。然后系统讨论了几种室内环境的定位跟踪模型。 第三章：分别介绍了e k f 和p f 跟踪定位算法原理，给出了一种基于e k f 、p f 的u w bt o a 估计的室内定位跟踪滤波算法。并通过仿真分析了单一测量的滤波算 法在室内定位效果中的不足。 第四章：给出一种联合u w b l r f i d 定位技术的e k f 、p f 跟踪定位算法，并通 过仿真验证其联合的滤波算法在定位精度与定位稳定度方面能够达到弥补单一滤 波算法缺陷的目的。 第五章：对全文工作的整体总结以及未来工作的展望。 4 重庆邮电大学硕士论文第二章室内无线定位原理与定位跟踪模型 2 1 引言 第二章室内无线定位原理与定位跟踪模型 最早的无线定位技术的研究始于2 0 世纪6 0 年代，其主要目的是为了航海的远 程导航要求而设定的；之后的无线定位技术主要应用于公共交通管理、货物运输、 出租车管理以及医疗的紧急服务等范围i l 】；在市场利益及其政策发展等因素的驱动 下，基于蜂窝网络无线定位技术逐渐成为室外定位的研究潮流。 蜂窝网定位中，根据定位需要的不同可以将无线定位方案分成基于网络的定 位、基于目标本身的定位和g p s 进行辅助定位，基于定位目标的定位方式可以分 为：基于角度测量( a o a ) 定位方案、基于信号波到达时间( t o a ) 或者到达时 间差( t d o a ) 的定位方案以及基于接收信号强度( r s s ) 定位方法【l u ；蜂窝移动 通信环境使得定位目标与参与定位的基站之间存在非视距( n l o s ) 传播，多径效 应、测距误差等影响定位精度的因素，因此，传统的定位方式根本无法满足人们 对于定位的需求；这就对定位算法的实时性提出了更为苛刻的要求。 相对于室外环境的室内定位中，由于室内环境更为复杂、多变的环境因素使得 即便是已经成功运用于室外环境的定位算法仍然不能实现很好的室内定位，所以 我们必须采用相对适合的无线定位新技术以解决室内环境下的定位问题。就目前 室内定位的研究现状来说，比较流行的定位技术研究主要集中在【7 】：超声波定位技 术、蓝牙技术、无线局域网定位技术、红外线技术、室内g p s 定位技术、射频识 别( r f i d ) 技术和超宽带( u w b ) 室内定位技术，其中，u w b 在到达较高定位 精度下仍然能够保证抗干扰能力强、结构简单、传输速率高以及功耗低等特点非 常适用于复杂的室内环境。已有研究表明u w b 定位精度可以达到厘米级i s l ；r f i d 技术由于其非接触非视距等优点也成为室内定位的优选定位技术，研究表明r f i d 系统可以在几毫秒内得到厘米级的定位精度信息，其传输范围大、成本低的特点 同样备受关注。 2 2 无线定位原理 2 2 1 基于t o a 测量的定位原理 假设以三个基站硒、硷、峨所在的位置为圆心，移动台与三个基站的距离 5 重庆邮电大学硕士论文第二章室内无线定位原理与定位跟踪模型 为半径画圆，则三圆的交点即为目标移动台所在的位置【9 】，在不存在测量误差的理 想情况下，设移动台到基站a s , 的直线距离为r ，则移动台位置( 而，) 与基站位置 ( 薯，y j ) 之间满足如下关系式： ( 薯一) 2 + ( 乃一y o ) 2 = 群 ( 2 1 ) 式( 2 1 ) 中的r 可以通过测量从移动台发出的信号以直线到达基站的时间，l ( t o a ) ，得到目标移动台与基站的距离冠【研；其中，c 为电磁波空中的传播速度， 即足= c 。对于i = 1 ，2 ，3 ，由式可以得到： f ( 五一x o ) 2 + ( m y o ) 2 = ( 恐- x o ) 2 + ( 耽- y o ) 2 = 【( 而一x o ) 2 + ( 乃一y o ) 2 = ( 2 2 ) 通过求解式( 2 2 ) ，就可以得到移动台的位兰i ( x o ，y o ) ，t o a 测量定位原理又 称为三圆定位法。如图所示，图2 1 为测距误差为0 时的理想情况，图2 2 为存在 测距误差的情况。 定位目标位置m s 域 图2 1 理想情况下的t o a 定位图2 2 存在测距误差的t o a 定位 结合图2 1 图2 2 ，可以看出基站与移动台之间需要非常精确的时钟才能达到 准确的定位效果，时钟同步精度与时间测量的误差是影响定位精度的关键因素， 倘若无法做到精确同步的时延估计，则定位误差将会随着时延估计的不准确而加 大。 2 2 2 基于t d o a 测量的定位原理 目前，蜂窝网定位中除使用基于到达时间的圆周定位方式( t o a ) 外，还较多 6 重庆邮电大学硕士论文第二章室内无线定位原理与定位跟踪模型 的用到了基于到达时间差即双曲线定位法( t d o a ) 1 7 1 ，通过对比t o a 测量公式 变形后的t d o a 定位法与三圆定位方法可以发现：由于当两个接收机之间的多径 传播所引起的误差因有相同的反射体而具有相关性的时候，使用双曲线定位方法 能较好的提高定位精度。 ，t d o a 测量的定位原理即是：以对应的两个基站作为焦点的一对双曲线，定位 目标位于该双曲线上，通过联立多组t d o a 测量值的双曲线方程，由多条双曲线的 交点即为方程的解f 9 】，该解( 多条双曲线的交点) 即为目标移动台的估计位置；如 图2 3 所示，移动台m s 分别是以基站8 s , 、礁和8 s l 、飓为焦点的两双曲线相交 的位置作为估计位置。 图2 3 双曲线定位法 双曲线测量定位的原理就是当两基站b s , 和飓与移动台之间的距离差为 垦。= 垦一冠的时候，移动台是以基站的坐标为双曲线的焦点、与两焦点之间的距 离差为足。的双曲线上，通过测量信号到达基站b s , 和基站飓的时间差值f ，则 距离差值r 2 = c h 。；其中c 为电磁波的传播速率。最基本的双曲线定位法至少需 要三个基站 s l ，假定有3 个基站参与定位，则可以列出2 个方程的方程组，即：移动 台m s 的位置坐标( ，) 和基站坐标( 毛，咒) ( f = 1 ，2 ，3 ) 可以通过式( 2 3 ) 表示： 式( 2 3 ) 中由于已知基站位置坐标，通过求解对方程两边的平方即可以得到 两个未知数而、。 7 重庆邮电大学硕士论文 第二章室内无线定位原理与定位跟踪模型 2 2 3 基于a o a 测量的定位原理 通过测量定位目标到基站之间的方向角确定目标位置坐标。当存在直达路径的 时候，最先到达的信号都是延直达路径到达的，因此可以利用多基站的智能天线 矩阵测量从定位目标最先到达信号的到达角度，从而实施定位目标进的估计【1 9 1 ， 假设基站砖和基站硷分别测量得到从定位目标到达信号的到达角度q 和岛，如 图2 4 所示： 由图可列方程组： m s o ，力 图2 4 角度测量定位法 m o t ) ：必 x 一而 ( 2 4 ) t a i l ( b ) = y - y x x 一而 求解式( 2 4 ) 的联立方程就能够大致确定移动台位置坐标( 而，) 。基于角度 测量值的原理较为简单，但该方法需要使用天线阵列或者增加基站部署的密度， 并且容易受到非视距( n l o s ) 误差的干扰1 2 川；在一定程度上，a o a 定位方法增 加了不必要的系统成本与开销；在室内定位中，由于多径密集的特点较为明显， 物体的散射、衍射特性对角度定位的精度提出了严峻的挑战。因此，基于角度测 量的定位方式不适合多径密集的室内定位环境： 2 2 4 基于r s s 的定位原理 基于接收信号强度的定位方式r s s ( r e c e i v es i g n a ls t r e n g t h ) 是通过测量几个 已知位置接收机与目标发射机的信号强度值，继而利用已知的信道衰落模型以及 发射信号的场强值来估算收发信号机器之间的距离【8 】；r s s 定位根据某一参考信号 8 重庆邮电大学硕士论文第二章室内无线定位原理与定位跟踪模型 的衰落程度进行判断目标位置与信号源之间的距离，当计算得到已知位置坐标与 定位坐标的位置后以基于到达时间的定位方式来测算自身位置坐标。 接收到的信号功率在自由的空间中仅与距离有关，设只为发射功率值，g f 为发 射端增益，g ，为接收端增益，g f 、g ，为已知常数；因为在自由空间中任意一点的 接收功率只与其距离有关；所以，当发射功率一定的时候，信号的接收功率可以 表示为1 2 1 】： p a d ) = c g f g r ( 啬) 2 ( 2 5 ) 一般情况下采用式( 2 5 ) 来计算测量距离，其中，d o 是参考距离，e ( d o ) 为d o 处测得的信号功率。 c ( d ) = p ( 哦) 洋) 2( 2 6 ) 2 3u w b 室内定位技术特点 根据2 0 0 2 年美国f c c 对u w b 的定义，u w b 信号为相对带宽大于等于0 2 o 2 5 或绝对带宽大于5 0 0 m h z 的无线电信号1 2 s 】；实际的应用中，脉冲无线电( i r - u w b ) 是最常用的u w b 信号产生方式。它采用极短脉冲间隔( 通常为纳秒级) 在低速应 用中具有系统实现简单、成本低、功耗小、抗多径能力强、时间空间的分辨率高 等特点【2 l 】。 f c c 规定u w b 工作的频段为3 1 1 0 6 g h z ，对室内外u w b 的应用辐射频谱密度 进行了严格限制，满足市场对高效频谱利用率的u w b 技术需要的同时保护现有系 统( g p s 系统、蜂窝网系统) 不被u w b 系统干扰。如图2 5 所示，为超宽带信号与 窄带信号在频率分配上的一个比较： 图2 5 超宽带信号与窄带信号比较 9 姓 2 重庆邮电大学硕士论文第二章室内无线定位原理与定位跟踪模型 由于u w b 技术具有上述的这些优势，所以它能够提高较高的时间估计，可以 很好的适应于诸如t o a 、t d o a 等无线定位的测距技术。又因为u w b 脉冲信号对 障碍物具有极强穿透性的特点使它能够很好的用于n l o s 传输的室内定位中。此 外，u w b 信号能够很好的鉴别由于障碍物阻挡所造成衰减的反射信号与直射信号 在脉冲波形上的区别，因此，u w b 具有良好的抗多径衰落特点。所以在室内定位 的技术中，u w b 有着不可比拟的优势。 虽然u w b 在室内定位技术中有一定的优势，但其自身的不足也使得u w b 室内 定位技术的发展受到严重的限制： 1 、在室内环境中，由于u w b 信号占据极大的频率带宽，而室内环境中信号的 传输功率又受至i j f c c 规定的严格限制。这使得u w b 信号容易对其他信号产生干扰。 f c c 规定的在室内环境中，u w b 信号的带宽限制在0 9 6 - - 1 6 1 g h z ，这个带宽恰恰 又是g p s 的工作频段。因此，由于频率的限制，脉冲无线电只适用于短距离的通信。 2 、当u w b 用于室内定位中时，测量信息( t o a 、t d o a ) 的获取都需要将 导频脉冲信号与接收信号做相关运算，基于到达时间( t o a ) 定位则需要让接收 信号与本地模板信号求相关，将峰值信号所对应的时刻作为t o a 估计值【2 8 l ；由于 多径干扰以及n l o s 误差的影响使得u w b 接收信号时延扩展非常厉害，从而产 生较大测量误差。如果仍然采用峰值检测所对应的估计值进行定位运算，所求得 的定位结果将会大大的偏离真实值。 2 4r f i d 室内定位技术特点 基本的r f i d 系统由3 部分组成 2 2 1 ，其系统工作原理如图2 6 所示。 ( 1 ) 标签( t a g ) - 由耦合元件及芯片组成、内置与射频天线通信的天线； ( 2 ) 读写器( r e a d e r ) ：读取、写入参考标签信息的器件； ( 3 ) 天线( a n t e n n a ) ：传递标签、读写器之间的射频信号； 信息服务中心 图2 6r f i d 系统工作原理图 根据r f i d 系统组成的描述，读写器通过天线向电子标签发出微波查询信号， 1 0 重庆邮电大学硕士论文第二章室内无线定位原理与定位跟踪模型 电子标签被读写器微波能量激活，当电子标签接收到微波信号后应答并发出带有 电子标签物体的数据信息回波信号，读写器接收并解析这些与该携带电子标签物 体的相关信息，从而建立了读写器与物体之间的通信联系1 2 2 。 将r f i d 技术用于室内定位中，其每一个r f i d 参考标签都配有自己的i d 识别 号并且存储于相关的数据库中。读写器能够根据这些i d 识别号读取r f i d 参考标 签的信息。r f i d 参考标签可以分为主动式标签和被动式标签两种；主动式参考标 签自身带有电池，能够自动的激发能量将信号传输给读写器。被动式标签自身不 带有电池，只能依靠读写器激发能量将自身的信息通过回波的形式反射给读写器。 因此，被动式参考标签由于其低成本、布设简单等优势被广泛的利用在室内定位 中。采用r f i d 室内定位技术的极大优势是读写器可以通过自动识别参考标签数据 信息的方式建立通信连接；一旦获取r f i d 参考标签的数据信息，则读写器便可以 根据参考标签的坐标建立定位算法。这种方式用在室内定位环境中的一个极大好 处是定位目标不受室内n l o s 和多径效应的影响。缺点是由于读写器是通过信号 回波的方式获取r f i d 参考标签信息的，从而无形中加大了测量误差，采用这种方 式不利于室内环境中的目标跟踪估计。因此，r f i d 室内定位技术多用于室内环境 中的静止的单点定位方式。 2 5 联合定位技术特点 在复杂的室内环境中，由于众多障碍物和墙面的阻挡使得n l o s 和多径效应在 室内定位中表现得尤为突出，对于定位目标，我们很难通过一般的测量方式获得 高精度的定位估计。换句话说，我们通过距离测量或者与定位目标位置相关的测 量方式都存在着极大的误差。另外，在室内环境中，当参与测量的某个参考节点 出现故障的时将更加影响我们对测量位置的估计。因此，为满足适应于室内环境 较高定位精度与较好定位稳定度的要求，众多的联合定位技术纷纷应用于室内定 位中。 目前，基于联合定位技术的研究多是通过将不同形式的观测量有效的融合从而 达到提高定位精度的目的( 如：t o a o a ，t d o a t o a ，t o a t d o a a o a ) 。联 合定位技术源于这样一种思想：首先，当某种测量方式由于某种原因暂时无法满 足对目标进行定位估计的需要时，定位系统可以依靠另外的测量方式来弥补目标 的定位估计需要。其次，当对定位目标进行定位估计时的每一种测量方式都能够 很好的满足于目标定位的需要时，定位系统通过融合其他的测量方式从而更好的 目标定位估计的需要。这就需要我们研究一种联合的定位算法，通过联合不同定 重庆邮电大学硕士论文第二章室内无线定位原理与定位跟踪模型 位技术的方式以期到达改善或提高定位性能的要求。本文的重点也就是基于这样 的思想而提出来的。 2 6 室内定位跟踪模型 目标跟踪定位算法的好坏和复杂度很大程度上取决于运动模型的选取。根据运 动学的原理，我们可以把定位目标看作是二维空间中的运动质点，在满足一定的 观测时间内可以对质点的运动描述建立相应的运动模型。由于运动的目标其运动 状态具有一定的相关性，常常满足一定的统计规律，并不是完全随机的，因此它 会对目标估计提供一些有用的信息。一般情况下，我们的思路是选取合适的运动 模型和观测模型，与之对应的是建立与目标运动状态吻合的状态方程和观测方程， 然后用滤波算法进行目标位置的定位解算【3 0 j 。在室内环境中，定位目标的运动速 度往往是极其缓慢的。因此，对于慢速运动的目标，我们可以把它看成静止或是 匀速直线的运动模型。通常情况下，定位目标的运动模型可以通过一般形式表示： 五+ l = 4 戤+ 毋+ g 石( 2 7 ) 式( 2 7 ) 中，五置表示时刻忌+ l 和时刻七的状态向量。以表示目标状态 在时刻k 的随机噪声，通常用加速度表示。疋为目标状态七时刻的不确定的噪声干 扰，通常表示为服从随机分布的随机噪声。4 | 、尾和q 为联系时间间隔f 的状 态过渡矩阵。下面我们就简单介绍下几种常用的室内运动模型。 2 6 1 单一位置模型 由于在室内环境中，定位目标通常是以静止或则缓慢移动方式运动，所以它的 运动状态可以通过简单的位置模型( p o s i t i o nm o d e l ) 表述。则后一时刻的状态矢 量通过前一时刻的状态矢量加上一个随机噪声表示： + p k + l = 见+ 六( 2 8 ) 式( 2 8 ) 中仇表示在k 时刻的状态位置矢量。只考虑二维空间中的目标运动 状态，所以状态矢量见可表示为见= 【以，以】1 。以、以分别表示二维空间中定位 目标在x 轴与y 轴的坐标。如前所诉，兀为随机噪声干扰。通常将它设为高斯白噪 声且服从高斯分布。单一的位置模型很好的模拟了室内定位目标的运动方式。在 室内环境中，当定位目标处于静止或微小运动状态的时候，对于运动状态的建模， 单一的位置模型比其它任何运动模型都要好且实现简单。但是对于稍微大量运动 的室内定位目标，仅靠单一位置模型无法满足室内定位目标的位置需求。因此， 我们需要研究更为切合实际的运动状态模型。 1 2 重庆邮电大学硕士论文第二章室内无线定位原理与定位跟踪模型 2 6 2 位置速度模型 由于室内环境中，即使定位目标有一定量的运动状态，但它的运动方式也是比 较单一缓慢的。相比单一的位置模型而言，位置速度模型能够较好的模拟室内环 境中定位目标的匀速运动方式。所以，定位目标的运动状态可以用离散的匀速运 动模型( p o s i t i o n v e l o c i t ym o d e l ) 来表述。考虑的目标的运动状态同样会受到一定 程度的随机噪声干扰。因此可以写出状态矢量： 鼍= i 见r ( 2 9 ) 式( 2 9 ) 中，p k = 【，以】1 为二维空间中的位置坐标，唯= i 、l 。为二维 空间中x 轴与y 轴的速度矢量。因此状态矢量也可以表示为一般的形式： x 产 石( 后) y ( 七) v x ( k ) b ( j i ) ( 2 1 0 ) x k n = a k x k + mk f t q 1 1 ) ，以= 乏 k + 差厶 五 q - 2 ， 2 x 2 的单位矩阵。五为系统状态噪声，假设是服从高斯分布的。将上述状态方程 五+ 。= lo ，o o10 ， 0 0l0 o0ol l f 2 i 丁 五+ l 0 i & lo o 缸2 2 0 a t ( 2 1 3 ) 式( 2 1 3 ) 中的状态噪声五可以通过高斯白噪声的方差仃2 表示。 q = e c 九以r ，= 气仃2 a 以r = 仃2 差厶 差厶 r c 2 4 ， 重庆邮电大学硕士论文 第二章室内无线定位原理与定位跟踪模型 2 6 3 位置速度_ 力口速度模型 在室内定位的环境中，同样存在诸如室外环境相对速度较快，运动轨迹较为复 杂的运动状态。这时，室内定位目标的运动状态就不能依靠简单的运动模型所表 示。各种不同的运动状态都需要考虑进去，如匀速运动、加速运动、变速运动等 等。为此，我们选用一种位置速度力日速度模型( p o s i t i o n - v e l o c i t y a c c e l e r a t i o n ) 来表述室内环境中加速运动状态的定位目标运动模型。仍然考虑定位目标运动状 态会受到随机噪声的干扰，这里我们同样假设随机噪声是相互独立的高斯白噪声。 除了加入随机的噪声外，我们在式( 2 9 ) 中引入了加速度分量。因此，我们同样 可以写出状态矢量： 五= 【p k a kr( 2 1 5 ) 同样地，式( 2 1 5 ) 中，p k = 【h ，以】2 为二维空问中的坐标位置；唯= l 、l 为二维空间中x 轴与y 轴的速度矢量；q 气 2 表示二维空间中x 轴与y 轴 的加速度分量。因此，状态矢量表示为一般形式： 五= 儿匕_ qq 2 ( 2 1 6 ) 通过状态矢量写出状态方程： 。 五+ 。= 4 五+ 反q + q 五 ( 2 1 7 ) 根据式( 2 1 7 ) 将状杰方程写成矩阵的形式： l 厶 l 五+ t = ld 2 id 2 f 2 ， ， 2 & 1 2 厶 x t 七 f 2 ， 2 & 1 2 厶 q + 址3 ， i ： 出2 ， _ 厂f 2 & 1 2 式( 2 1 8 ) 中，五同样为系统状态噪声且服从高斯分布。因此，状态噪声的协 方差矩阵同样可以表示为： q = e 反反r = 反仃2 反r = 仃2 1 4 r 2 ， 2 & 1 2 厶 ( 2 1 9 ) 重庆邮电大学硕士论文 第二章室内无线定位原理与定位跟踪模型 通过对室内运动模型的描述我们知道：根据合理的数学建模和适合的运动模型 的选取，我们可以选择与之对应的状态方程和观测方程，然后使用滤波算法对定 位目标的位置进行迭代定位估计。 2 7 本章小结 本章首先介绍了无线定位技术的基本概念、基本原理，然后概述了两种目前研 究比较热门的用于室内定位的技术：r f i d 室内定位技术和u w b 室内定位技术。 通过对两者工作原理以及用于室内定位技术特点等概念的阐述，引出了两者用于 室内定位的优势的结论。紧接着介绍了适合于室内环境定位目标的几种定位模型， 为第三章考虑采用滤波算法所利用的运动模型打下理论基础。 1 5 重庆邮电大学硕士论文第三章基于滤波估计的u w b 定位跟踪算法 3 1 引言 第三章基于滤波估计的u w b 定位跟踪算法 跟踪算法是对定位目标位置运动变化的坐标进行实时定位的一种算法。与静态 环境中的目标位置估计不同，跟踪算法是一种动态的定位方法。它需要对定位目标 的每一时刻进行位置估计。所以，其定位精度不但取决于目标位置的运动模型、估 计时间、测量精度等因素，还与跟踪定位算法密切联系。在复杂的室内环境中，定 位目标的运动范围受到严重限制。由于室内环境较多障碍物的阻挡，定位目标无法 高速运动。因此，定位目