于宙 莫浩杰 張靖宇 馬溢澤 陳濟(jì)軒
摘? ?要:為了實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)集群的室內(nèi)相對(duì)定位,文章特意研究DecaWave公司生產(chǎn)的DWM1000模塊的定位和濾波算法,以確保集群在正常運(yùn)行狀態(tài)時(shí)獲得更穩(wěn)定的位置坐標(biāo)信息。首先,確定多種常用的測(cè)距定位技術(shù),通過(guò)分析與論證,最終確定TOA方式為較為穩(wěn)定的測(cè)距定位方式。其次,由于測(cè)距時(shí)間會(huì)對(duì)測(cè)距誤差產(chǎn)生影響,提出一種SDS-TWR優(yōu)化測(cè)距算法,并進(jìn)行相關(guān)的仿真實(shí)驗(yàn)來(lái)減小得到的定位數(shù)據(jù)的誤差,另外該算法還可以減小時(shí)鐘漂移的影響,得到更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。最后,為了消除穩(wěn)態(tài)定位誤差,討論了RAIM算法剔除故障基站的方法,結(jié)合實(shí)驗(yàn)與仿真圖進(jìn)行論證,確定誤差消除方案的可行性。
關(guān)鍵詞:無(wú)人機(jī)集群;DWM1000;TOA;定位
現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展,導(dǎo)航定位的精度逐漸提高[1],定位的方式逐步增多,為基于相對(duì)位置定位的無(wú)人機(jī)集群技術(shù)提供了研究支持。目前,因?yàn)镈WM1000的傳輸功率、傳輸數(shù)據(jù)速率和它的工作帶寬都是當(dāng)前測(cè)距領(lǐng)域的佼佼者,所以,這種技術(shù)正在被廣泛地應(yīng)用在各個(gè)方面,DWM 1000非常適合無(wú)人機(jī)集群定位平臺(tái)的構(gòu)建。
1? ? TOA 測(cè)距技術(shù)
到達(dá)時(shí)間(Time of Arrival,TOA)距離測(cè)量技術(shù)又稱為T(mén)OF,主要測(cè)距原理是通過(guò)測(cè)量信號(hào)的傳輸時(shí)間來(lái)計(jì)算距離,無(wú)人機(jī)集群方面主要是測(cè)量主機(jī)發(fā)送信號(hào)到從機(jī)接收信號(hào)的時(shí)間進(jìn)行測(cè)距[2]。
圖1為T(mén)OA測(cè)距最小標(biāo)準(zhǔn)差和信噪比的關(guān)系曲線,圖2為最小標(biāo)準(zhǔn)差和有效帶寬之間的關(guān)系曲線。從這兩個(gè)圖中可以看出:增大信號(hào)的帶寬是一種比較好的將最小標(biāo)準(zhǔn)差降低的方法,除此以外,通過(guò)降低信噪比也能達(dá)到這個(gè)效果,這是兩種降低誤差比較好的方式[3]。
其克拉美羅下限測(cè)為m:
其中,β表示傳輸信號(hào)的帶寬,C代表光速其值取,那么可以得到:
2? ? SDS-TWR算法及其誤差分析
本研究設(shè)計(jì)出一種新的算法來(lái)消除時(shí)延導(dǎo)致的誤差,優(yōu)化算法示意如圖3所示,大致思想為兩個(gè)這種相互發(fā)送信號(hào)時(shí)不立即發(fā)送應(yīng)答信號(hào),而是經(jīng)過(guò)規(guī)定的一段時(shí)間重新再發(fā)送信號(hào)。
兩次發(fā)送信號(hào)來(lái)回的時(shí)間間隔分別為:
其中,tround2表示對(duì)信號(hào)的發(fā)射時(shí)間進(jìn)行重新發(fā)送的時(shí)間,再經(jīng)過(guò)信號(hào)之間數(shù)據(jù)交換的時(shí)間,得到下列等式:
由于tround1,treplyA可以從A的定時(shí)器獲得而tround2和treplyB可以從B的定時(shí)器獲得,則TOF可以由上式計(jì)算得出結(jié)果:
考慮到時(shí)鐘漂移的影響,測(cè)量的TOF為:
則,真實(shí)TOF與測(cè)量TOF之間的誤差為:
因?yàn)閠round1-treplyA遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于TOF,則誤差可以簡(jiǎn)化為:
假定treplyA=treply,Δtreply=treplyA-treplyB,則上式可以簡(jiǎn)化為:
所以設(shè)置相同的時(shí)間間隔的話,測(cè)距誤差有很大可能會(huì)受到Δtreply的影響,所以時(shí)鐘飄移對(duì)測(cè)距結(jié)果產(chǎn)生的誤差可以忽略不計(jì)[4]。
3? ? 定位誤差消除
因?yàn)閷?shí)驗(yàn)條件等因素的限制,多主機(jī)故障去除實(shí)驗(yàn)中設(shè)置了5個(gè)從機(jī)。在正常情況下定位誤差值在30 cm左右,本次實(shí)驗(yàn)用物體遮擋其中一個(gè)從機(jī)的天線,將其作為故障從機(jī)使用。首先,進(jìn)行無(wú)接收機(jī)自體完好性監(jiān)控(Receiver Autonomous Integrity Monitoring,RAIM)算法的測(cè)距定位,記錄定位結(jié)果。而后加入RAIM算法重新進(jìn)行測(cè)距定位并記錄定位結(jié)果,計(jì)算定位誤差,所得結(jié)果如圖4—5所示。
由圖4可以看出,未使用RAIM算法與使用RAIM算法去除故障主機(jī)得出的定位結(jié)果相比有較大的偏差,未使用RAIM算法的測(cè)距結(jié)果與實(shí)際距離相差更大。同時(shí)由圖5能夠發(fā)現(xiàn),加入RAIM算法去除故障主機(jī)之后的定位誤差基本在18 cm以內(nèi),只有極個(gè)別的達(dá)到了27 cm以上。而未加入RAIM算法使用了錯(cuò)誤的測(cè)距信息進(jìn)行定位解算,因此,其定位誤差絕大多數(shù)在40 cm以上。所以,當(dāng)主機(jī)遇到突發(fā)問(wèn)題或者出現(xiàn)不可抗的問(wèn)題引發(fā)故障的時(shí)候,應(yīng)該尋找另外一種算法進(jìn)行故障主機(jī)檢測(cè),使測(cè)距定位結(jié)果更準(zhǔn)確,在這里使用RAIM去除故障主機(jī)的影響來(lái)減小誤差值。加入RAIM算法之后的定位算法使用了4個(gè)主機(jī)的測(cè)距數(shù)據(jù)信息進(jìn)行定位,而之前未設(shè)置故障主機(jī)的定位算法使用了完整的5個(gè)主機(jī)的測(cè)距信息進(jìn)行定位。從圖4—5可以看出,參與運(yùn)算的主機(jī)數(shù)越多,定位結(jié)果越精確[5]。
[參考文獻(xiàn)]
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[5]陶偲.基于UWB的室內(nèi)SDS-TWR測(cè)距算法優(yōu)化和定位算法融合的研究[D].武漢:華中師范大學(xué),2016.
Abstract:In order to realize the relative indoor positioning of UAV cluster, the paper studies the positioning and filtering algorithm of DWM1000 module produced by DecaWave Company to ensure that the cluster can obtain more stable position coordinate information in normal operation. First of all, a variety of common ranging and positioning techniques are determined. Through analysis and argumentation, the TOA method is determined to be a more stable method. Secondly, a SDSTWR optimization ranging algorithm is proposed to reduce the error of positioning data, in order to reduce the influence of clock drift and get more accurate data. Finally, in order to eliminate the steady-state positioning error, the method of eliminating the fault base station by RAIM algorithm is discussed, and the feasibility of the error elimination scheme is determined by combining the experiment and simulation diagram.
Key words:UAV cluster; DWM1000; TOA; positioning