UWB(超宽带)定位技术是一种基于无线电通信的高精度定位方法，其工作原理主要是通过发送短时间、大带宽的信号脉冲，并测量回传信号的时延、频率和相位信息来实现目标物体的精确定位。这种技术利用超宽带脉冲信号，具有极高的时间分辨率，从而能够提供厘米级甚至毫米级的定位精度。
UWB定位技术的工作原理包括几个关键步骤：首先，基站发送一系列短暂的、宽频带的脉冲信号;然后，这些信号在空间中传播并与物体相互作用;接着，通过测量信号的传播时间差来计算距离，结合定位算法实现目标的三维定位。常用的定位算法包括到达时间(TOA)、到达时间差(TDOA)和到达角度(AOA)等。
UWB定位系统通常由UWB基站和UWB标签构成，通过三角测量实现对多个目标的高精度定位和跟踪。系统架构分为位置感知层、网络传输层和定位应用层，包括定位引擎服务器、智能终端、交换机、UWB基站、UWB标签、UWB模块、软件接口等。
UWB定位技术在多个领域有广泛应用，例如室内导航、智能家居、工业自动化、人员跟踪、无人驾驶和物联网等。在室内环境中，UWB定位技术能够穿透墙壁和其他障碍物进行精确定位，这使得它在复杂环境下的应用具有显著优势。此外，UWB定位技术还具备抗干扰能力强、低功耗等特点，使其成为未来精确定位的主流方案。
尽管UWB定位技术具有高精度和强穿透能力，但在人体遮挡的情况下可能会降低精度，因此需要成熟稳定的算法和系统级方案来保证精度。未来的研究将致力于提高定位精度、扩展应用范围以及解决实际问题。
一、 UWB定位技术在人体遮挡情况下的精度降低
UWB(超宽带)定位技术在人体遮挡情况下的精度降低主要是由于非视距(NLoS)条件的影响。当人体遮挡了UWB信号的直接路径时，信号会通过衍射或反射到达接收器，导致信号传播路径复杂化，从而产生较大的测距误差。这种误差在高角度φ值下尤为显著，因为衍射波的衰减更严重，使得反射路径更容易被识别为初始路径，从而影响定位结果。
具体来说，人体遮挡会导致信号检测延迟，引入正偏差的测距估计，这直接影响了定位精度。此外，标签天线与人体的距离、标签放置位置以及环境因素都会对范围误差产生影响。例如，标签放置在头部时对范围误差的影响较小，而在胸部或腹部时影响最大。
为了提高UWB定位技术在人体遮挡情况下的精度，可以采用以下算法或系统级方案：
基于IMU的HBS缓解方法：通过惯性测量单元(IMU)和高斯混合模型(GMM)来缓解人体阴影(HBS)对UWB定位的影响。该方法利用IMU提供的姿态和航向参考系统(AHRS)数据，结合UWB跟踪算法估计的位置，以估计人体与标签之间的相对方向。然后选择合适的GMM作为跟踪算法的似然函数，以提高定位精度。
鲁棒范围误差模型：结合粒子滤波器(PF)和高斯混合滤波器(GSF)算法，使用基于IMU的策略来估计人体与标签之间的相对方向，并选择合适的GMM来缓解HBS引起的测距误差。这种方法在动态测量中表现优异，实现了37%的p75误差减少。
自适应扩展卡尔曼滤波算法：设计一种基于锚定视距/非视距信息图的鲁棒自适应扩展卡尔曼滤波算法，该算法能有效排除空间非视距的影响，并优化随机误差，从而提高定位精度。实验结果表明，在复杂室内非视距环境中，该算法的定位精度优于0.32米。
地图辅助定位：利用地图匹配(MM)算法和地图辅助(MA)算法，通过空间几何、语义和特征点等信息来指导和修改室内定位过程中的定位效果。这种方法可以减少定位估计中的误差，并提高导航解决方案的准确性。
二、 UWB定位技术与其他高精度定位技术对比?
UWB(超宽带)定位技术与其他高精度定位技术(如GPS、蓝牙低功耗(BLE)定位)相比，具有以下独特优势和局限性：
1. 独特优势：
- 高精度定位：UWB能够实现厘米级甚至更高的定位精度，这使得它在需要高精度的应用场景中表现出色。例如，在室内环境中，UWB可以将设备和物体精确定位至小于10厘米的范围内。
- 实时性：UWB的刷新率高达每秒200至1000次，能够实时更新位置信息，非常适合快速移动对象的定位。
- 抗多径效应：由于UWB脉冲具有很短的时间特性，可以有效减少多径信道引起的互符号干扰(ISI)，从而提高信号质量。这一特性使得UWB在复杂多径环境中仍能完成定位，而其他无线方式则难以做到这一点。
- 低功耗：UWB技术在传输单位字节的时间要更短，因此具备比蓝牙传输更低的功耗。此外，UWB设备通常采用低发射功率，进一步降低了能耗。
- 安全性：UWB支持PHY层加密，增加了数据包发送和接收的安全性和可靠性。IEEE 802.15.4z规范定义了额外的物理层部分，用于数据包的发送和接收，包括加密、随机数生成等技术，提高了外部攻击者访问或操纵UWB通信的难度。
- 兼容性与无干扰频谱：UWB工作在远离繁忙ISM频段(如2.4GHz)的频谱部分，避免了与其他无线传输的干扰，与卫星导航、Wi-Fi、蓝牙等流行无线格式共存。
2. 局限性：
- 应用范围限制：尽管UWB在室内定位中表现出色，但其射频范围通常为50至70米，而蓝牙和Wi-Fi的定位应用范围仅为10至20米。这意味着UWB更适合于较小范围内的精确定位。
- 成本问题：虽然UWB设备的复杂度低且成本低，但在某些高端应用场景中，其初期部署和维护成本可能仍然较高。
- 数据传输量限制：虽然UWB适用于传输数据量小、传输时间短的场景，但如果需要传输大量数据(例如图形以及多媒体等)，其平均功耗会高于蓝牙与Wi-Fi。
- 环境适应性：尽管UWB具有较强的抗干扰能力，但在极端环境下(如强电磁干扰环境)的表现仍需进一步验证。
UWB定位技术凭借其高精度、实时性、抗多径效应和低功耗等优势，在许多高精度定位需求的应用场景中具有显著优势。
三、 在室内导航、智能家居等应用中，UWB定位技术的实际部署案例
在室内导航、智能家居等应用中，UWB(超宽带)定位技术已经得到了广泛的实际部署。以下是几个具体的案例及其遇到的主要挑战和解决方案：
1. 工业版解决方案：
案例描述：深圳空循环科技有限公司基于UWB技术开发了一套室内定位系统，该系统具有IP68防护等级，适用于恶劣环境，并且通过深度开发UWB协议栈实现了低成本、低功耗的定位方案。
主要挑战：在工业环境中，设备需要具备高防护等级以应对复杂的物理条件。
解决方案：通过硬件和软件的全栈开发，实现了超低功耗和超长续航性能，同时减少了基站部署数量，降低了落地成本。
2. 基于Unity的毫米级定位系统：
案例描述：研究人员利用UWB技术与Unity跨平台开发引擎结合，实现了毫米级的室内定位精度，并通过MQTT协议获取详细的IMU数据。
主要挑战：在实时提供视觉信息的同时，保持毫米级的精确位置是一个重大挑战。
解决方案：通过细调定位和UWB参数选择，确保了系统在0.15毫米至115毫米范围内的准确定位。此外，结合多边形定位算法和TWR无线网络协议，提高了系统的鲁棒性和准确性。
3. 移动传感器作为空中锚点的方法：
案例描述：一种创新方法利用移动传感器作为空中锚点，以提高室内定位的灵活性和适应性。
主要挑战：传统固定锚点基础设施昂贵且在意外事件中容易损坏。
解决方案：使用移动UWB传感器，可以在任何数量或区域无限制地部署，同时在意外事件中也能轻松利用。此外，结合机器学习算法来识别非视距条件或减少定位误差。
4. 基于IMU和UWB融合的定位系统：
案例描述：多项研究探讨了UWB与IMU的融合定位系统，如基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的最优融合算法，以及低精度微型惯性测量单元(MIMU)/UWB集成定位方案。
主要挑战：UWB技术在非视距(NLOS)环境下的性能下降以及信号干扰问题。
解决方案：通过动态自适应协方差卡尔曼滤波器结合UWB定位与惯性测量传感器融合，提高了系统的鲁棒性和精度。
5. 基于视觉SLAM的室内导航系统：
案例描述：研究者们还探讨了UWB技术与视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)结合的应用，用于室内移动机器人导航和障碍物检测。
主要挑战：UWB在现实世界环境中进行视觉渲染方面的局限性。
解决方案：通过与IMU和其他传感器技术的集成，提高了定位系统的准确性和鲁棒性。
这些案例展示了UWB技术在室内导航和智能家居等领域的广泛应用，并揭示了其在实际部署过程中所面临的挑战。
四、 UWB定位技术的最新研究进展
超宽带(UWB)定位技术近年来在提高定位精度和扩展应用范围方面取得了显著进展。以下是一些最新的研究进展和技术方法：
1. 设备和系统校准：
通过消除设备级的系统误差(如时钟频率偏移、接收信号强度(RSSI)和硬件延迟)，显著提高了测距精度。例如，平均测距误差从0.15米减少到0.007米，3σ误差范围从0.277米减少到约0.103米。
在系统级，利用锚之间的冗余距离测量，自动计算锚的相对位置，并采用非线性最小二乘法提供最大似然估计(MLE)，进一步提高了标签定位的准确性。
2. 卡尔曼滤波和其他数据增强方法：
使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)和扩展无偏有限脉冲响应(EFIR)滤波器，结合时间变化的加权因子，实现了更优化和鲁棒的结果。
在非视距(NLOS)条件下，结合高斯分布和伽马分布的粒子滤波器被用于改善UWB设备的定位精度。
3. 多标签和接收器配置优化：
在施工现场放置静态参考标签，优化参考点和接收器的几何配置，提升了UWB传感器的定位测量精度。
