UWB技术的工作原理探讨

UWB技术的工作原理探讨

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了解：超宽带技术 (UWB) 是位置跟踪的最佳技术，您应该使用它。 不，谢谢你阅读这本书。

当然，只是开玩笑。 我们可以说 UWB 是当今可用的最好、最先进的定位技术，但是证明呢？ 要回答这个问题，我们需要透过现象看本质。

本章探讨了 UWB 技术的内部工作原理，并概述了 UWB 和窄带定位方法之间的差异。 此外，本章还解释了如何为不同的应用程序或用例场景选择最佳系统架构。

UWB 与窄带的比较

室内和室外定位应用有多种技术，但 UWB 是最准确、可靠和最具成本效益的； 它通常也更具可扩展性。 UWB 技术与最流行的窄带方法的比较可以清楚地说明这一点，这就是我们将在本节中做的事情。

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一切都取决于带宽

脉冲无线电 UWB 从一开始就设计用于实现高精度距离估计，同时进行双向通信。 这允许它收集传感器数据并控制执行器。

脉冲无线电是 UWB 信令的一种形式，其特性使其成为密集多径环境中定位和通信服务的理想选择。

除了定位功能外，Qorvo UWB 技术还符合 IEEE 802.15.4a 标准和最近发布的 IEEE 802.15.4z 标准。 因此，除了厘米级的测距精度，开发者还强调要确保技术稳定，不受各种干扰，可靠性更高。 低功耗和低成本，以及支持大量互连设备的能力，在制定标准时也被考虑在内。 工程师们制定了一个愿景标准：让每个连接的对象都“感知位置”。

联邦通信委员会 (FCC) 将 UWB 无线电频率范围定义为 3.1 GHz 至 10.6 GHz，最小信号带宽为 500 MHz（见图 2-1）。 与其他无线电技术不同，UWB 不使用幅度或频率调制对其信号传输的信息进行编码。 相比之下，UWB 使用非常窄的短脉冲串来使用二进制相移键控 (BPSK) 和/或脉冲位置调制 (BPM) 对数据进行编码。 窄脉冲的使用导致传输表现出宽带特性，允许增加范围，降低对窄带干扰的敏感性，以及在存在多径反射的情况下运行的能力。

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RSSI 的局限性

在当今的许多应用中，位置跟踪是使用接收信号强度指示器 (RSSI) 完成的。 在 RSSI 应用中，无线电信号的强度随自由空间中与发射器的距离的平方反比而变化，如图 2-2 所示。 信号强度随着信号远离源而减弱。

将 RSSI 与 Wi-Fi 和蓝牙 802.11 标准结合使用。 根据已知的发射端设备的发射功率，可以预测设备之间的距离。 然而，这些类型的测量也有缺点，我们将在接下来讨论。

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使用蓝牙进行位置跟踪

蓝牙位置跟踪，例如蓝牙低功耗 (BLE) 信标，在某些情况下可能很有效。 信标主要用于接近检测。 它们检测设备（例如手机）何时在范围内，并通过区分强信号强度和弱信号强度 (RSSI) 来估计距离。

这种方法的问题是信号强度不是距离的良好指标。 如果信号强度低，是不是说明手机离很远，还是说明和手机之间有一根巨大的柱子？ 如图 2-3 所示，每个信标与接收电话之间的视线 (LOS) 各不相同； 每个障碍物都会改变距离测量的整体精度。

设备 A 可以从会议室天花板上的信标接收到非常强的信号，但是墙壁大大削弱了会议室外附近角落信标的信号，这些信标与设备 A 的距离大致相同。 设备 B不在任何信标的 LOS 范围内，因此所有信号都明显衰减，而设备 C 在开放式办公室的几个信标的 LOS 范围内。 所以信号强度更强，因为衰减更少。

解决此问题的方法是使用一种称为“指纹识别”的方法。 安装在几米外固定位置的信标首先测量已知位置的其他信标的信号强度。 将这些信号强度信息保存在指纹识别数据库中。 然后，信标可以通过将其信号强度与指纹数据库中的数据进行比较来确定设备的距离和位置。 位置测量是根据最接近的匹配获得的。

指纹识别有很多版本，它们使用各种复杂的算法。 请记住，这些系统只是解决方法。 他们并没有真正解决像 UWB 这样的技术精度的距离测量问题。

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使用 Wi-Fi 进行位置跟踪

Wi-Fi 是室内定位应用最常用的无线电信号。 它仍然是使用最广泛的室内定位技术，并且经常与 BLE 结合使用。 Wi-Fi 的主要优点是它可以在大多数公共或私人场所使用。

然而，使用 Wi-Fi 信号强度估算距离面临与蓝牙相同的挑战。 一些公司开发了替代算法，试图使用 Wi-Fi 信号的飞行时间 (ToF) 或到达时间 (ToA) 来更准确地测量距离，但这不能直接使用标准 Wi-Fi 来完成硬件。

ToF 是一种通过将信号的 ToF 乘以光速来测量两个无线电收发器之间的距离的方法。 ToA 是无线电信号从发射器传输到远程接收器的时间点。

通过在网络中添加更多的信标手机磁力传感器坏了，可以在一定程度上提高 RSSI 指纹识别的准确性。 虽然精度可能会有所提高，但不会提高测量的整体可靠性。 此外，如果平面图有任何变化，指纹数据库也需要更新，这可能既费钱又费时。

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为什么 UWB 最适合室内定位跟踪

UWB 的固有特性意味着它可以实现比其他技术更准确的室内定位和距离测量。

如图 2-4 所示，UWB 脉冲（中图和右图）只有 2 纳秒 (ns) 宽，因此不受反射信号（多径）干扰和噪声的影响。 UWB 射频 (RF) 脉冲具有锐利的边缘，可以在存在日常环境中常见的信号反射和多径效应的情况下精确确定到达时间和距离。

当使用 UWB 作为解决方案时，反射信号（灰色）不会影响直接信号（蓝色）。 IR-UWB 信号（中和右）的上升和下降时间（边沿）比标准窄带信号（左）短，因此可以准确测量信号的到达时间。 这也有助于 UWB 信号在存在噪声和多径效应的情况下保持其完整性和结构。

即使在噪声条件下，如图 2-4（右侧）所示，2ns 宽脉冲无线电 UWB 脉冲的到达时间也几乎不受影响。 相反，如图 2-5 所示，窄带信号受噪声的影响很大。

我们已经使用窄带无线电技术试验了基于 ToF 的方法。 如图 2-6 所示，窄带信号对多径非常敏感，因为反射信号（深灰色）可以破坏性地与直接扭曲信号（浅灰色）结合，在接收器处生成最终信号（蓝色）。 这会影响信号何时超过阈值（用于测量 ToA），从而降低准确性。

UWB的精度优势是显而易见的。 UWB 完全有能力测量距离和位置，精度可达 5 到 10 厘米。 相比之下，蓝牙、Wi-Fi 和其他窄带无线电标准只能达到米级精度。 此外，由于UWB无线电脉冲极短，在多径效应下，直达信号不会与多径信号重叠手机磁力传感器坏了，因此不会破坏信号的完整性和强度。

由此可见UWB具有以下性质

UWB 系统注意事项回顾

在本节中，我们将简要介绍 UWB 的系统组件以及硬件和软件选择如何影响系统性能。

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锚和标签

要了解 UWB 系统，您需要了解锚点和标签这两个术语。 锚点通常是固定的 UWB 设备。 标签通常是指移动超宽带设备。 锚点和标签交换信息以确定两者之间的距离。 可以通过与多个锚点通信来确定标签的确切位置。

有些设备可以同时充当锚点和标签。 例如，当两部手机使用UWB计算彼此之间的距离时，它们可以在计算过程中转换角色，交替充当标签和锚点。

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存储单元和处理能力

典型的 UWB 设备需要一定程度的处理能力和特定功能。 对于简单的标签，处理器需要有少量的闪存（可编程非易失性存储器）和数据存储（易失性随机存取存储器，或 RAM）。 对于锚点应用程序，例如到达时间差 (TDoA) 中使用的应用程序，可能需要具有更多闪存、RAM 的处理器，并且在许多情况下可能需要数据回程。

图 2-7 显示了标签（带运动检测）或锚点（带回程接口，如以太网或 Wi-Fi 接口）的常见架构。 对于锚点，可能需要不同类型的处理器，具体取决于系统大小和工作负载/吞吐量要求。

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天线

另一个系统考虑因素是天线。 不同的应用需要不同的天线。 例如，标签通常使用小型全向天线。 根据拓扑结构，锚点可以使用定向天线。

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软件堆栈

UWB 通信组件和应用程序之间的关键互连是 UWB 软件堆栈，如图 2-8 所示。 软件堆栈有助于协调与外部设备的互操作性和共存性。 此外，软件可实现 UWB 通信组件与内部微控制器之间的通信。 例如，当控制智能手机和汽车之间的连接时，软件负责协调通信。

该软件还可以同时管理多个应用程序和用例。 例如，解决方案可能是控制扬声器、照明、供暖等的智能家居生态系统的一部分。 它可以与所有 UWB 标签和支持 UWB 的设备通信，同时使用位置信息来控制环境、锁定和解锁门、启用和禁用警报系统等。 UWB 软件堆栈可以同时处理所有这些不同的情况。

使用 UWB 软件堆栈可确保 UWB 通信组件满足不同应用的需求。 此外，从最终用户和整个系统设计的角度来看，利用该软件的许多功能可以使事情变得更容易。

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功能优先级

在某些应用场景中，需要对不同的功能进行优先排序。 例如，想象一个应用程序，其中电源管理和电池寿命比位置更新率或数据吞吐量更重要。 在这种情况下，可以使用软件通过将设备设置为在不使用时关闭以及在需要通信时打开来优化功耗。

另一种情况是传感器LOS信号不理想或来自不同的方向。 此时可以通过软件对结果进行平均，得到准确的距离信息； 软件还可以平滑比其他信号更嘈杂的信号。 为了获得更准确的结果，尤其是在快速移动的应用中，或添加有关设备方向的信息，该软件还可以将来自 UWB 芯片组的数据与其他数据相结合。

UWB拓扑比较与选择

UWB 利用 ToF 的概念，这是一种通过将信号的 ToF 乘以光速来测量两个无线电收发器之间的距离的方法。 基于这一基本原理，UWB定位技术可以根据目标应用的需要以不同的方式实现。

最佳拓扑主要由应用决定。 也就是说，设计工程师首先要匹配应用和拓扑。 可用的方法是：

哪种应用最适合每种拓扑结构？ 这些用例集中在三个不同的领域：基于接近度的访问控制、基于位置的服务和设备到设备（点对点）应用程序。 图 2-15 详细说明了 TWR、TDoA、反向 TDoA 和 PDoA 拓扑的最佳应用。