UWB通讯技术

用户1750537

发布于 2025-08-29 18:33:41

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UWB（Ultra-Wideband）案例分析：基于UWB的室内定位系统

案例背景

超宽带（UWB）是一种短距离无线通信技术，具有高精度定位能力，常用于室内定位、资产跟踪和导航。本案例实现一个简单的 UWB 室内定位系统，使用基站与移动标签（Tag）通信计算位置信息。

需求说明

定位精度：厘米级。
标签设备：通过 UWB 与基站通信，并广播自己的位置请求。
基站：多个 UWB 基站参与定位，通过三角定位算法计算标签的位置。
平台：基于 Decawave DWM1000 模块，使用 STM32 进行开发。

实现思路

使用 DWM1000 模块搭建 UWB 通信。
移动标签发送测距请求，基站之间协同完成时间差测距（TDoA）。
基站将测距数据上传到 PC，计算标签的二维/三维位置。

系统架构

标签（Tag）：负责广播测距请求，并接收定位结果。
基站（Anchor）：
- 与标签通信，完成时间同步和测距。
- 数据通过 UART 或网络发送到定位引擎（如 PC）。
定位引擎：基于 TDoA 算法计算标签位置。

代码实现

硬件配置

模块：Decawave DWM1000。
微控制器：STM32F103。
开发环境：Keil 或 PlatformIO。

标签（Tag）代码

#include "dw1000.h"
#include "stm32f1xx_hal.h"

#define TAG_ID 1
uint8_t tx_buffer[16]; // 发送缓冲区

void setup() {
    // 初始化 DWM1000 模块
    dw1000_init();
    // 配置为标签角色
    dw1000_set_role(DW_ROLE_TAG);
}

void loop() {
    // 构建测距请求数据包
    tx_buffer[0] = TAG_ID; // 标签 ID
    tx_buffer[1] = 0x01;   // 请求类型
    // 发送广播测距请求
    if (dw1000_send(tx_buffer, sizeof(tx_buffer)) == DW_SUCCESS) {
        printf("测距请求已发送\n");
    } else {
        printf("测距请求发送失败\n");
    }
    // 每 1 秒发送一次
    HAL_Delay(1000);
}

基站（Anchor）代码

#include "dw1000.h"
#include "stm32f1xx_hal.h"

#define ANCHOR_ID 1
uint8_t rx_buffer[16]; // 接收缓冲区
uint8_t tx_buffer[16]; // 回复缓冲区

void setup() {
    // 初始化 DWM1000 模块
    dw1000_init();
    // 配置为基站角色
    dw1000_set_role(DW_ROLE_ANCHOR);
}

void loop() {
    // 等待接收数据包
    if (dw1000_receive(rx_buffer, sizeof(rx_buffer)) == DW_SUCCESS) {
        printf("接收到数据包\n");

        // 如果是测距请求
        if (rx_buffer[1] == 0x01) {
            uint32_t timestamp = dw1000_get_rx_timestamp(); // 获取接收时间戳
            printf("接收时间戳: %lu\n", timestamp);

            // 回复测距数据
            tx_buffer[0] = ANCHOR_ID;  // 基站 ID
            memcpy(&tx_buffer[1], &timestamp, sizeof(timestamp));
            dw1000_send(tx_buffer, sizeof(tx_buffer));
            printf("测距数据已发送\n");
        }
    }
}

定位引擎（PC 端 Python 实现）

PC 上运行定位算法，计算标签的实际位置。

import numpy as np

# 基站位置 (x, y, z)
anchors = [
    (0, 0, 0),     # Anchor 1
    (5, 0, 0),     # Anchor 2
    (0, 5, 0),     # Anchor 3
    (5, 5, 0)      # Anchor 4
]

# 从基站接收到的时间差
time_differences = [2.45e-9, 1.23e-9, -3.67e-9, 0.0]  # 单位：秒

# UWB 信号传播速度
speed_of_light = 299792458  # m/s

def calculate_position(anchors, time_differences):
    """使用TDoA算法计算标签位置"""
    distances = [td * speed_of_light for td in time_differences]

    # 构造矩阵 A 和 b
    A = []
    b = []
    for i in range(1, len(anchors)):
        x1, y1, z1 = anchors[0]
        x2, y2, z2 = anchors[i]
        d1, d2 = distances[0], distances[i]
        
        A.append([2*(x2-x1), 2*(y2-y1), 2*(z2-z1)])
        b.append(d1**2 - d2**2 + x2**2 - x1**2 + y2**2 - y1**2 + z2**2 - z1**2)

    A = np.array(A)
    b = np.array(b)
    
    # 计算位置
    position = np.linalg.lstsq(A, b, rcond=None)[0]
    return position

# 计算标签位置
position = calculate_position(anchors, time_differences)
print(f"标签位置: x={position[0]:.2f}, y={position[1]:.2f}, z={position[2]:.2f}")