适用于室内和室外定位应用的技术有多种，但 UWB 最精确、最可靠且最具成本效益；通常也更具可扩展性。将 UWB 技术与最流行的窄带方法进行比较，可以清楚地说明这一点，这也是我们在本节要做的。

从一开始，脉冲无线电 UWB 的设计目的就是实现高精度测距估计，同时进行双向通信。这样它就可以收集传感器数据，并控制执行器。 

脉冲无线电是 UWB 信号的一种形式，它的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。 

除了其定位功能，Qorvo UWB 技术还符合 IEEE 802.15.4a 标准和近期发布的 IEEE 802.15.4z 标准。因此，除了厘米级测距精度，开发人员还强调要确保该技术稳定且不受各种干扰的影响，从而实现更高的可靠性。制定该标准时，还考虑了低功耗和低成本因素，以及支持大量互连设备的能力。工程师们在创建该标准时有一个愿景：让每个互连对象都具有“定位感知”能力。 

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，最低信号带宽为 500 MHz（参见图 2-1）。与其他无线电技术不同，UWB 并不使用幅度或频率调制来编码其信号传输的信息。相反，UWB 采用非常窄的短脉冲序列，利用二进制相移键控 (BPSK) 和/或脉位调制 (BPM) 对数据进行编码。使用窄脉冲导致传输表现出宽带宽特性，从而可以扩大范围，降低对窄带干扰的敏感度，并且能够在存在多路径反射的情况下运行。 

在当今的许多应用中，定位跟踪采用接收信号强度指示器 (RSSI) 实现。在 RSSI 应用中，无线电信号的强度随自由空间中与发射机距离的平方反比而变化，如图 2-2 所示。当信号远离信号源时，信号强度就会减弱。

将 RSSI 配合 Wi-Fi 和蓝牙 802.11 标准一起使用。根据已知的发射端设备的发射功率，就可以预测设备之间的距离。然而，这些类型的测量也存在缺陷，我们接下来会进行讨论。  

蓝牙定位跟踪，如蓝牙低功耗 (BLE) 信标，在某些情况下很有效。信标主要用于接近检测。它们会在设备（如电话）处于覆盖范围内时进行检测，并通过区分信号强度 (RSSI) 的强弱来估算距离。

这种方法的问题在于，信号强度并不能很好地反映距离。如果信号强度低，是意味着电话离信标很远，还是意味着信标和电话之间存在一个巨大的柱子？如图 2-3 所示，每个信标与接收电话之间的视线 (LOS) 有好有坏；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，但墙壁使会议室外部附近角落的信标信号明显减弱，而这两个信标与设备 A 的距离大致相同。设备 B 不在任何信标的 LOS 范围内，因此，所有信号都明显减弱，而设备 C 处于开放式办公室中多个信标的 LOS 范围内。所以信号强度更强，因为衰减更少。 

解决这个问题的变通方案就是使用一种叫做“指纹识别”的方法。先利用安装在几米远固定位置的信标测量已知位置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，信标通过比较其信号强度与指纹识别数据库中的数据，就可以确定设备的距离和位置。根据最接近的匹配即可获得位置测量结果。

指纹识别有许多版本，它们使用各种各样复杂的算法。请记住，这些系统只是变通方案。它们并不能以 UWB 等技术的精度真正解决距离测量问题。 

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 的主要优势在于，大多数公共或私人场所都提供 Wi-Fi。 

然而，使用 Wi-Fi 信号强度估算距离会面临与蓝牙相同的挑战。一些公司已经开发出替代算法，试图使用 Wi-Fi 信号的飞行时间 (ToF) 或到达时间 (ToA) 来更精确地测量距离，但这无法直接使用标准的 Wi-Fi 硬件实现。 

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距离的方法。ToA 是无线电信号从发射机到达远程接收机的时间点。 

通过在网络中添加更多信标，可以在一定程度上提高 RSSI 指纹识别的准确性。尽管精度可能会提高一点，但却无法提高测量的整体可靠性。此外，如果平面图有任何变化，指纹识别数据库也需要更新，这可能既耗费成本又耗时。 

UWB 的固有特性意味着，它可以实现比其他技术更精确的室内定位和距离测量。 

如图 2-4 所示，UWB 脉冲（中间和右侧图）只有 2 纳秒 (ns) 宽，因此不受反射信号（多路径）干扰和噪声的影响。UWB 射频 (RF) 脉冲边缘清晰，因此在存在日常环境中常见的信号反射和多路径效应的情况下仍能精确测定到达时间和距离。

将 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（中间和右侧）的上升和下降时间（边沿）比标准窄带信号（左侧）更短，因此可以精确地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 宽的脉冲无线电 UWB 脉冲的到达时间几乎未受影响。相比之下，如图 2-5 所示，窄带信号受到噪声的影响比较明显。

我们已使用窄带无线电技术对基于 ToF 的方法进行了试验。如图 2-6 所示，窄带信号对多路径非常敏感，因为反射信号（深灰色）可与直达经信号（浅灰色）进行具有破坏性的结合，从而在接收机端生成最终信号（蓝色）。这会影响信号超越阈值（用于测量 ToA）的时间，从而降低精度。

UWB 的精度优势非常明显。UWB 完全能够以 5 至 10 厘米的精度测量距离和位置。相比之下，蓝牙、Wi-Fi 以及其他窄带无线电标准只能实现米级精度。此外，由于 UWB 无线电脉冲极短，多径效应下，直达径信号不会与多径信号重叠，因此不会损坏信号完整性和强度。 

这表明，UWB 具有以下特性 

在本节中，我们来简要介绍一下 UWB 的系统组件，以及硬件和软件选择如何影响系统的性能。 

要了解 UWB 系统，您需要理解锚点和标签这两个术语。锚点通常就是固定的 UWB 设备。标签通常是指移动的 UWB 设备。锚点和标签可交换信息，以便确定两者之间的距离。标签的确切位置可通过与多个锚点通信来确定。 

一些设备即可作为锚点，也可作为标签。例如，当两个移动手机使用 UWB 来计算相互之间的距离时，它们可以在计算过程中转化角色，交替地用作标签和锚点。 

典型的 UWB 设备需要具备一定程度处理能力和特定功能。对于简单的标签，要求处理器具有少量的闪存（可编程非易失性存储器）和数据存储器（易失性随机存取存储器，或 RAM）。对于锚点应用，比如到达时间差 (TDoA) 中使用的锚点，可能需要具有更多闪存和 RAM 的处理器，在许多情况下还需要数据回传。 

图 2-7 显示了标签（具有运动检测）或锚点（具有回传接口，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，具体取决于系统规模和工作负载/吞吐量需求。

另一个系统考虑因素就是天线。不同的应用会需要不同的天线。例如，标签通常使用小型全向性天线。锚点则可能要使用定向天线，具体取决于拓扑结构。

UWB 通信组件和应用之间的重要互连就是 UWB 软件栈，如图 2-8 所示。软件栈有助于协调与外部设备的互操作性和共存。此外，软件可实现 UWB 通信组件和内部微控制器之间的通信。例如，在控制智能手机和汽车之间的连接时，软件负责协调通信。 

软件还可以同时管理多个应用和用例。例如，某个解决方案可能是控制扬声器、照明装置、加热系统等智能家居生态系统的组成部分。它可以与所有 UWB 标签和 UWB 支持设备通信，同时利用位置信息控制环境、锁门和开门、启用和禁用报警系统等。UWB 软件栈可同时处理所有这些不同的情况。

使用 UWB 软件栈可确保 UWB 通信组件满足不同应用的需求。此外，从最终用户和整体系统设计角度来说，利用该软件的许多功能可以让事情变得更简单。 

在一些应用场景下，不同功能需要进行优先级排序。例如，假设在某个应用中，电源管理和电池使用寿命很重要，比位置更新速率或数据吞吐量更重要。在这种情况下，可使用软件优化功耗，将设备设置为不用时关闭，需要通信时开启。 

另一种情况就是，传感器 LOS 信号不理想或是来自不同的方向。此时，可使用软件将结果平均，以获得精确的距离信息；软件还可以平滑处理比其他信号更嘈杂的信号。为了获得更精确的结果（尤其是在快速移动应用中），或为了添加有关设备方向的信息，软件还可以将来自 UWB 芯片组的数据与来自惯性测量装置（包括加速计、陀螺仪和磁力计等）的数据整合在一起。

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距离的方法。基于这个基本原理，可根据目标应用的需求以不同的方式实现 UWB 定位技术。 

最佳拓扑结构主要由应用决定。这也就是说，设计工程师首先要将应用和拓扑结构匹配。可供选择的方法有： 

• 双向测距 (TWR)：如图 2-9 所示，TWR 方法可通过测定 UWB 射频信号的 ToF，然后将该时间乘以光速来计算标签与锚点之间的距离。汽车无钥门禁系统就是使用 TWR 方法的一个应用示例 TWR 可生成一个安全空间，类似于一个安全气泡，同时确保在应用的时候，这个气泡保持高精度的安全控制。

  

  
  

  如果您在两个设备之间实施 TWR 方案，则可以获得设备之间的距离信息。在 TWR 方案的基础上，您还可以在移动标签和固定锚点之间实现 2D 甚至 3D 位置测量；称为“三边测量法”。 

  采用 TWR 方法，可交换三条消息。标签通过发送一条含已知锚点地址的轮询消息启动 TWR。锚点记录轮询接收时间，并回复响应消息。在收到响应消息后，标签记录时间并编写最后一条消息。锚点可利用最后一条消息中的信息确定 UWB 信号的 ToF。 

  TWR 方法也可用于图 2-10 和图 2-11 所示的 2D/3D 资产场景。图 2-10 显示使用监听器的双向测距，而图 2-11 显示使用数据标签回程的 TWR。如图 2-11 所示，数据回传可以使用多种方法（如 Wi-Fi、NB-IoT、LTE-M 等）实现，通过这些方法将数据传输至云。

      

• 到达时间差 (TDoA) 和反向 TDoA：TDoA 和反向 TDoA 方法类似于 GPS。在已知的固定场所部署了多个参考点，称为“锚点”，且这些锚点在时间方面实现了紧密同步。如果为 TDoA，移动设备将闪烁（也就是定期发送信息），当锚点接收到信标信号时，将基于共同的同步时基标记时间戳。然后，多个锚点的时间戳将转发至中央定位引擎，中央定位引擎将根据每个锚点的信标信号 TDoA 运行多点定位算法。最后将得到移动设备的 2D 或 3D 位置，如图 2-12 所示。反向 TDoA 更像 GPS。在该系统中，锚点发送同步信标（具有固定/已知偏移，以避免发生碰撞），移动设备利用 TDoA 和多点定位算法来计算其位置，如图 2-13 所示。

• 到达相位差 (PDoA)：另一个 UWB 拓扑就是 PDoA。PDoA 可将两个设备之间的距离与两者之间的方位测量结合在一起，如图 2-14 所示。利用距离和方位的组合信息，可在没有任何其他基础设施的情况下计算出两个设备的相对位置。为此，其中一个设备必须配备至少 2 根天线，并且能够测量每根天线处到达信号载波的相位差。相位完全不受天线变形的影响，并且可实现优于 10°的测量精度，从而可以在不到 5°的情况下确定发射器的方位。

对于每种拓扑结构，分别最适合哪种应用？这些用例主要侧重于三个不同的领域：感应式门禁、定位服务和设备对设备（点对点）应用。图 2-15 详细介绍了 TWR、TDoA、反向 TDoA 和 PDoA 拓扑结构的最佳应用。