室內定位系統算法--無線時鐘同步的比較（基于距離相關的定位算法）

本博客參考論文：Comparison of wireless clock synchronization algorithms for indoor location systems

摘要 - 基于時間的定位系統的出現鋪平了道路引入許多令人興奮的應用程序的方式。但是，如果系統有一個，它們只能正常工作常見的時間觀念。 通常，同步是不切實際的所有接收器都使用電線，因此必須找到替代方法。本文概述了DW1000 ScenSor的使用802.15.4a收發器，作為測試平臺。 然后描述和比較幾種無線同步的方法定位系統中的傳感器。

關鍵詞 - 無線時鐘同步;? RTLS;? UWB

I. 引言

Decawave的DW1000 ScenSor是符合IEEE 802.15.4a標準的收發器，面向無線傳感器網絡（WSN）和實時定位系（RTLS）。該芯片使客戶能夠更換基于的專有解決方案具有基于標準的集成電路的分立元件。它建立在超寬帶（UWB）的優勢之上，例如未經許可的操作，多徑環境中的魯棒性，高精度測距和低功率傳輸。它受益于IC技術的低成本和小外形尺寸。完全相干的接收器架構確保了最大的通信范圍和定位精度。

該芯片實現了一致的符合802.15.4a標準的UWB PHY，包括所需的所有調制，解調和糾錯。大多數MAC功能必須由主處理器實現，主處理器可以通過SPI連接與芯片通信。為了支持自動幀的確認，地址過濾和循環冗余校驗（CRC）在芯片本身上實現。

集成電路采用TSMC CMOS 90 nm技術制造。

該芯片還包含必要的定時器和前沿檢測算法，以準確地為發送和接收消息添加時間戳。這允許它用于雙向測距和RTLS應用程序。

在下一節中，描述了芯片所基于的標準的主要特征。接下來是a示例應用的描述，基于到達時間差（TDOA）的RTLS。為了能夠計算時差，準確的時鐘同步是必要的。在最后幾節中討論并測試了無線實現這一方法的方法。

II 發送信號

802.15.4a標準[1]最初是IEEE 802.15.4標準的擴展，已被商業化為ZigBee [2]。它在2011年被合并為主要的802.15.4標準作為UWB PHY [3]。修正案的目標是為無線傳感器網絡提供更大的范圍，更低的功率，多路徑抗擾度，增強共存和精確測距能力。定義了兩個額外的物理層，一個基于啁啾擴頻，一個基于UWB。 DW1000使用UWB。

該標準定義了要傳輸的波形的格式，為實施者留下了很大的靈活性，特別是在接收器架構方面。任務組的目標之一是制定一個可由相干和非相干接收器實現的標準建筑。

A.幀格式

標準兼容幀由三個主要部分組成：同步頭（SHR），后跟PHY頭（PHR）和數據字段，見表I.

首先發送同步頭。其第一部分SYNC包括重復已知的前導序列，以使接收器能夠檢測傳輸和確定信道脈沖響應。對于每個頻帶，選擇具有最小互相關的多個代碼。這允許多個網絡以相同的頻率運行。

脈沖無線電收發器的一個優點是易于實現三元調制方案。該標準定義了一組三元前導碼，以便支持相干和非相干接收機。三元是指代碼由正向脈沖組成的事實，沒有脈沖和相位反轉脈沖。每個前導碼元素作為單個脈沖發送，間隔開相隔固定的距離。基帶示例如圖1所示

表I.IEEE 802.15.4 PHY幀格式

圖1.示例前導碼

非相干接收器需要使用信號靜音模式來檢測傳輸。相干接收機還可以使用信號的相位從與前導序列的相關性中獲得另外的6dB性能增益。這些代碼是一組被稱為Ipatov序列的代碼的成員，由Valery Ipatov于1980年發現三元碼及其幅度具有完美的周期自相關性。這意味著一旦存在了在檢測到傳輸之后，接收機可以使用前導碼的其余部分來重建用于基于前沿檢測的測距的信道脈沖響應，參見圖2。

SHR前導碼的第二部分是幀定界符（SFD）的開始，向接收器指示前導碼是即將結束，框架的數據部分的傳輸將隨之而來。與SYNC前言一樣，標準定義三元SFD序列。前導符號的不存在和存在的模式旨在由非相干接收器使用。然而，靜默期不向相干接收機提供額外信息。 Decawave包含了可選的非標準SFD序列發送一個符號，SFD模式包含在一些前同步碼符號的相位反轉序列中。這在相干接收機靈敏度方面提供了高達8 dB的顯著提升，見圖3.可用的SFD序列是在表II中給出（0對應于靜默，-1對應于相位反轉的前導碼符號，而1對應于正常的前導碼符號）。

SHR后調制格式發生變化。脈沖不再單獨傳輸，而是連續分組陣陣。突發序列和位置由偽隨機擴展碼確定，以便平坦化傳輸頻譜并改善網絡的共存。相干接收機可以使用相同的偽隨機碼進行解擴，以提高它們對噪聲的魯棒性。

要發送的信息由調制方案編碼，該調制方案是突發位置的組合調制（BPM）和二進制相移鍵控（BPSK）。每個符號包含兩位信息，一個位于突發位置，另一個位于其相位。在傳輸之前PHR和數據字段通過系統的速率?卷積編碼器。 系統輸出映射到

爆發的位置。 由于相干和非相干接收器都可以檢測到位置，因此兩者都能夠接收到包。 奇偶校驗位用于確定突發的相位。 相干接收器可實現卓越的性能利用這個額外的糾錯信息。

緊接在SFD之后的部分PHY頭（PHR）向接收器通知數據字段的長度以及用于傳輸它的數據速率。 由于此信息對于成功解碼數據至關重要，因此可通過單個錯誤糾正，雙錯誤檢測（SECDED）進行保護漢明碼。

最后，數據字段以PHR中指定的速率傳輸。 為了幫助接收器糾正錯誤，a系統的（63,55）Reid Solomon代碼在Galois字段6上應用于數據字段。

圖2.在AWGN信道中以-10dB的SNR累積1000個前導碼符號的互相關。

圖3.比較標準SFD模式與Decawave非標準SFD序列的850kb / s的靈敏度圖。

表二?DW1000上的SFD序列：

III。使用時間差異的方法由于DW1000可以精確測量信號的到達時間，因此非常適合確定發射機的位置。

考慮這項工作的典型情況是要定位發射器（標簽）的情況。將有在已知位置監聽標簽傳輸的幾個（4個或更多）接收器（錨）。

標簽需要盡可能小，輕便且便宜。因此，為它供電的電池將盡可能小它的時鐘將使用廉價的水晶。該標準規定在發射器和接收器中允許使用容差為±20 ppm的晶體。如果錨使用±1 ppm溫度控制晶體振蕩器（TCXO），則可以進一步放寬標簽上的公差。

可以測量錨點處的到達時間（TOA）。任何兩個錨點之間的TOA的差異定義a包含傳輸源的雙曲面。來自至少4個錨的至少3個雙曲線的交點足以將源定位在3維中。這是眾所周知的作為到達時差（TDOA）的方法。

實際上，測量噪聲意味著通常沒有單點交叉點，因此應該使用最佳擬合解決方案。有很多算法在討論文獻解決了這種多角化問題[4] [5]。這項工作中使用的算法是球面交叉法在[5]中概述。這是一個基于LMS的解決方案，只能使用4個錨點，盡管使用4個以上的錨點改善其表現。但是，不能保證產生有效的答案。有時解決方案很復雜數。在這種情況下，結果被丟棄。

如上所述，對標簽的限制對于TDOA方法不是問題。與時間相反基于飛行的系統，其中標簽需要與范圍內的每個錨點分別協商，一旦錨點本身可以 報告信號在公共時域到達其位置的時間，那么有足夠的信息來解決單個位置問題數據包傳輸標簽。這導致相當大的標簽功率節省。

基于TDOA的位置的主要錯誤來源包括：

通道損傷。定位系統假定標簽和錨之間存在視線。 如果沒有視線，則接收到的信號將經過障礙物或接收基于反射。 這將導致在較長的飛行時間內比在視線路線上。

錨定位置錯誤。提供的位置是相對于錨的位置。 如果他們不是他們被報道的地方那么那將是錯誤的。 此外，如果錨點位置的誤差足夠大與測量的TDOA不一致可能無法解決多點定位問題。

時鐘同步錯誤。每個錨報告所接收數據包的TOA。 只有在所有TOA都可以轉換為公共時間時，此信息才有意義域。時鐘同步問題就是那個問題在這里考慮。

IV C鎖定YNCHRONIZATION

無線傳感器網絡中的時鐘同步是一個廣泛研究的問題[6]。本文重點討論時鐘同步的影響關于位置表現。

每個錨都有自己獨立的時鐘源，用于測量來自標簽的數據包的TOA。每個由于時鐘振蕩器的容差不同，這些源將相對于彼此具有頻率誤差。此外，頻率誤差不是恒定的[7]。它們會隨著每個錨點的局部溫度變化而變化還有Allan方差等隨機誤差[8]。不同的啟動時間意味著時間零將不同每個錨。這意味著沒有兩個錨點會報告相對于公共時鐘的到達時間。

圖4說明了這個問題。在這種情況下，一個錨通過其時鐘測量每150ms發送一個分組。該圖顯示了另一個錨點的TOA變化。兩個錨都是靜止的。錨使用TCXO公差為±1 ppm。事實上，測量的頻率誤差為?-0.2 ppm（在150ms周期內變化約為-31ns）。如果光線以每厘秒約30cm的速度移動，則很明顯即使具有如此嚴格的容差，也需要時鐘同步算法來調整報告的到達時間，以便它們都相對于公共時鐘報告。執行多點定位。

不僅需要補償-0.2 ppm的主要頻率誤差。不斷發生的變化較小。 350s時相對較大的瞬態可以由小吃水（例如打開門）引起。同步算法必須具有足夠低的延遲，以對這些快速變化作出反應，同時忽略這些變化測量噪聲在圖中也很明顯。來自DW1000的測量噪聲是高斯分布的標準偏差在100到150ps范圍內。

圖4.具有150ms周期的時鐘同步分組的到達時間的變化

A.同步算法

這里考慮的所有算法都使用[6]的單向消息傳播方法，其中單個主數據定期廣播指示其本地時間的數據包。每個從屬錨接收該分組，并記錄每個從屬時鐘域中的到達時間。

主廣播的周期涉及時鐘同步性能和時鐘同步性能之間的權衡廣播包使用的播出時間量。這些數據包與要定位的標記共享信道。主廣播周期越短，關于錨時鐘的信息越多，但代價是標簽容量減少。這對于較低數據速率模式尤其重要，其中單個分組可能是幾毫秒長。

時鐘同步可以在錨本身上執行，或者所有數據都可以返回到中央服務器和那里進行的計算。

1）線性插值

線性插值只是緩沖所有接收數據包的TOA。通過在兩個連續時鐘的TOA之間線性插值來調整標簽閃爍同步包。這導致延遲，因為標簽的位置僅在下一個時鐘同步之后計算已經處理完畢。

該算法假設所有時鐘同步TOA都是正確的，因此它不會嘗試拒絕異常值或甚至忽略了測量噪音。由于這個原因，算法可能會遇到一些非常大的錯誤，并且必須使用檢測這些錯誤的方法。因此，當執行多點定位時，計算該估計位置的精確TDOA。如果TDOA與測量的TDA非常不同，則估計被拒絕并且多點定位被認為是失敗的。

2）PI控制

該算法使用經典的比例積分（PI）控制回路。驅動回路的誤差信號是實際到達時間與預期之間的差值抵達時間。環路濾波器的輸出是預期時間的下一個增量應該與的不同標稱間隔。圖5（a）顯示了完整的循環。只有k p和k i系數用于PI環路。圖5（b）顯示了將標簽閃爍的TOA從從屬錨點的時鐘域轉換為主節點的算法。頻率偏移是控制回路的積分值。

比例和積分系數（k p和k i）由具有記錄數據的窮舉搜索確定。選擇最小化預期TOA和實際TOA之間的均方誤差的系數，見表III。

3）PID控制

PI控制算法需要具有非常寬的帶寬以滿足低延遲要求。這顯著降低了其抗噪性。差分器添加了環路濾波器，以減少帶寬

同時保留低延遲。控制回路的其余部分保持不變（見圖5（a））和以前一樣，系數用記錄的數據調整，它們顯示在表IV中。

4）PII控制

減少算法延遲的另一種方法是增加環路濾波器的順序。介紹一個雙積分做到這一點，見圖5（a）。通常避免更高階的循環，因為可能難以確保它們保持穩定。但是，如果使用足夠的記錄數據調整系數，則風險會降低。表V顯示了調諧系數。

這次TOA調整算法中使用的頻率偏移是控制回路的兩個積分臂的總和。

表III?用于PI控制循環的C系數

表IV?用于PID控制循環的C系數

表V.用于PII控制環的C系數

圖5. PI，PID和PII概述（a）控制回路和（b）標簽閃爍時間調整。

5）卡爾曼濾波器

[9]中給出了卡爾曼濾波器的一個很好的介紹。 過濾器是一個遞歸系統，試圖估計狀態

其中wk和vk是分別代表過程噪聲和測量噪聲的高斯隨機變量。 矢量uk是控制輸入。

這項工作使用二維狀態向量（到達時間和時鐘偏差）和狀態轉移矩陣，A得到

V. E XPERIMENTAL S ETUP

性能實驗在6.5m×6.5m×2.7m的房間內進行，見圖6.這是一個相對較小的區域，但DW1000的到達時間估計的標準偏差不受該范圍的影響。沒有在房間里的障礙所以所有的通信渠道都是視線。標簽放置在由錨定的區域內的已知位置。位置性能在該區域之外降級，但這種降級不是由于時鐘同步問題。

在實驗期間，主設備正在以150ms的周期廣播時鐘同步分組。一切每個錨點看到的信息記錄在日志文件中。然后使用Matlab程序對該文件進行后處理。通過簡單地抽取同步信息來獲得較慢的同步時段。這可確保所有算法都使用完全相同的數據。

用于比較算法的性能指標是位置估計的R95xy和R95。這是圓的半徑，它包含xy平面（即地板）和所有3個維度上所有估計值的95％。這忽略了位置估計中的任何固定偏差。這是合理的，因為任何偏差錯誤的主要來源都是諸如錨點位置錯誤之類的問題。由于垂直較少，預計標簽高度的誤差將比其他兩個維度中的任何一個都差錨中的分離。

大多數數據是在錨點使用容差為±1ppm的TCXO作為時鐘源時收集的。為了進行比較，還收集了使用具有±20ppm容差的晶體的少量數據。

VI 結論

就位置精度而言，線性插值和卡爾曼濾波器都是明顯的贏家。表現隨著時鐘同步周期的增加，優雅地降級。線性插值方法確實受到多點定位通過率下降的顯著限制隨著同步周期的增加而顯著增加它還在位置估計中引入了顯著的延遲，這對于許多應用來說可能是不可接受的。卡爾曼濾波器沒有受到這種限制。

DW1000設備是IEEE 802.15.4a UWB標準的實現。它包含準確確定輸入信號到達時間的硬件。專有的SFD序列增加了靈敏度

接收器允許錨定器進一步分開。這使其非常適合用于無線同步室內實時定位系統。

R EFERENCES

[1] Standard IEEE 802.15.4a-2007, “Part 15.4: Wireless medium access control (MAC) and physical layer (PHY) specifications for low-rate wireless personal area networks (WPANs): Amendment to add alternate PHY, ”, March 2007

[2] ZigBee Alliance, “ZigBee specification,” ZigBee document 053474r06,version 1, 2006

[3] Standard IEEE 802.15.4-2011, “Part 15.4: Low-rate wireless personal area networks (LR-WPANs)”, September 2011.

[4] Petre Stoica and Jian Li, “Source Localization from Range-DifferenceMeasurements”, IEEE Signal Processing Magazine, November 2006.

[5] Julius O. Smith and Jonathan S. Abel, "Closed-Form Least-Squares Source Location Estimation from Range-Difference Measuerments", IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol. ASSP-35, pp. 1661-1669, Dec. 1987.

[6] Y.-C. Wu, Q. Chaudhari and E. Serpedin, “Clock synchronization of wireless sensor networks”, IEEE Signal Processing Magazine, vol. 28,pp 124-138, Jan. 2011.

[7] D. Dardari , A. Conti , U. J. Ferner , A. Giorgetti and M. Z. Win "Ranging with ultrawide bandwidth signals in multipath environments",Proc. IEEE, vol. 97, no. 2, pp.404 -426 2009.

[8] D. W. Allan "Time and frequency (time-domain) characterization, estimation and prediction of precision clocks and oscillators", IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control, vol. UFFC-34, no. 6,pp.647-654, Nov. 1987.

[9] G. Welch and G. Bishop, “An introduction to the Kalman filter”, 2000.

希望對你有幫助。

硬件開發 網絡

版權聲明：本文內容由網絡用戶投稿，版權歸原作者所有，本站不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。如果您發現本站中有涉嫌抄襲或描述失實的內容，請聯系我們jiasou666@gmail.com 處理，核實后本網站將在24小時內刪除侵權內容。