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      AoA/AoD運(yùn)用藍(lán)牙技術(shù),給室內(nèi)定位帶來全新框架

      2019-08-08 10:56:04 信馳達(dá)科技

              藍(lán)牙到達(dá)角(AoA)和出發(fā)角(AoD)技術(shù)給室內(nèi)定位標(biāo)準(zhǔn)帶來新框架。利用此技術(shù),室內(nèi)定位的基本問題可分為判斷射頻信號(hào)的到達(dá)角和離開角。現(xiàn)在有很多企業(yè)開始在AoA/AoD上投入研發(fā)力量。例如深圳信馳達(dá)將會(huì)在AoA/AoD上,投入研發(fā)力量進(jìn)行實(shí)驗(yàn)與測(cè)試。

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              定位功能是戶外應(yīng)用需求中備受關(guān)注的功能,定位技術(shù)中不乏有很多實(shí)用的應(yīng)用,例如在世界各地被廣泛運(yùn)用的GPS。

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              在室內(nèi)環(huán)境無法使用GPS等衛(wèi)星定位時(shí),需要更精確的室內(nèi)定位技術(shù)。使用室內(nèi)定位技術(shù)作為衛(wèi)星定位的輔助定位,可以有效解決衛(wèi)星信號(hào)到達(dá)地面時(shí)穿越建筑困難的問題,最終定位物體當(dāng)前所處的位置。藍(lán)牙5.0標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布以來,越來越多基于藍(lán)牙5.0的應(yīng)用被開發(fā)出來。現(xiàn)在,室內(nèi)定位技術(shù)AoA/AoD建立室內(nèi)定位新框架,利用藍(lán)牙尋向算法,使室內(nèi)定位更加精準(zhǔn)簡(jiǎn)單。

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              藍(lán)牙AoA/AoD技術(shù)使用外部追蹤系統(tǒng)測(cè)量某個(gè)對(duì)象的位置或角度,追蹤設(shè)備在室內(nèi)環(huán)境中的位置。這種定位系統(tǒng)可以運(yùn)用于倉(cāng)庫(kù)的物流追蹤或商場(chǎng)顧客位置追蹤,人們可以將其用于定位尋路。
              AoA技術(shù)以接收器和發(fā)射器為基礎(chǔ)。例如,一個(gè)多天線線性數(shù)組的設(shè)備作為接收器,另一個(gè)單天線的設(shè)備作為發(fā)射器,假設(shè)無線電波作為平面波面而非球形。如果在空中發(fā)送正弦波的發(fā)射器,位于與數(shù)組線垂直的法線,則數(shù)組中的每個(gè)天線將接收相同相位的輸入訊號(hào)。如果發(fā)射器不在法線,則接收天線將測(cè)量信道之間的相位差,利用相位差信息估算到達(dá)角度。

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        到達(dá)角(AoA) 

              無線電波以300,000km/s的光速傳播。采用大約2.4GHz頻率時(shí),相應(yīng)波長(zhǎng)約0.125m。大多數(shù)估計(jì)算法中,兩個(gè)相鄰天線之間的最大距離是半波長(zhǎng)。許多算法都須滿足這項(xiàng)條件,否則將導(dǎo)致失真。理論上并沒有最短距離限制,但實(shí)際上,最小尺寸受限于數(shù)組的機(jī)械尺寸,譬如天線各組件之間的相互耦合。
              對(duì)于出發(fā)角,測(cè)量相位差的基本原理是相同的,但裝置角色互換。在AoD中,被追蹤的裝置僅使用一個(gè)單天線,而發(fā)射器裝置則使用多天線。發(fā)射裝置依序轉(zhuǎn)換發(fā)射天線,讓接收側(cè)了解到天線數(shù)組架構(gòu)并轉(zhuǎn)換序列。從應(yīng)用的角度,能發(fā)現(xiàn)這兩種技術(shù)之間存在明顯差異。在AoD中,接收裝置根據(jù)多個(gè)目標(biāo)角度和位置計(jì)算本身在空間中的位置。在AoA中,接收裝置追蹤各個(gè)對(duì)象的到達(dá)角度。

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              出發(fā)角(AoD) 

              在藍(lán)牙AoA與AoD中,相關(guān)的控制數(shù)據(jù)通過傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)信道傳輸。通常這些技術(shù)能測(cè)量出精確的角度和0.5公尺左右的定位精度,且高度依賴定位系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。

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              此外,訊號(hào)噪聲、頻率抖動(dòng)和信號(hào)傳輸延遲,也會(huì)對(duì)角度估算法造成很多影響。根據(jù)系統(tǒng)規(guī)模,如果在嵌入式系統(tǒng)中,對(duì)于RAM尤其是CPU的要求可能非常嚴(yán)格,許多高效能的角度估算法需要具備強(qiáng)大處理能力的CPU才能執(zhí)行。
              現(xiàn)在的室內(nèi)定位技術(shù)中,很多運(yùn)用的是RSSI進(jìn)行定位。接收訊號(hào)強(qiáng)度指示(RSSI)測(cè)量接收訊號(hào)的訊號(hào)強(qiáng)度來獲得RX和TX之間的近似距離。該信息可運(yùn)用于來自不同發(fā)射器位置的多點(diǎn)距離測(cè)量,三角定位接收器的位置。此技術(shù)中,每個(gè)裝置只需要一個(gè)天線,在室內(nèi)環(huán)境卻通常不夠準(zhǔn)確。

      圖片關(guān)鍵詞
       

              利用到達(dá)時(shí)間/飛行時(shí)間(ToA/ToF),可測(cè)量RX和TX之間的訊號(hào)傳輸時(shí)間,并計(jì)算兩端點(diǎn)的距離。再用此距離三角定位接收器的位置。
              AoA/AoD是新興技術(shù),可用于資產(chǎn)追蹤以及室內(nèi)定位和尋路。這些相位基礎(chǔ)的尋向系統(tǒng),需要天線數(shù)組、RF開關(guān)來運(yùn)行估計(jì)算法。設(shè)計(jì)適合的天線數(shù)組和角度估計(jì)算法,對(duì)RTLS系統(tǒng)至關(guān)重要。而效能強(qiáng)大的估計(jì)算法在運(yùn)算上通常不便宜。其他定位技術(shù)包括RSSI基礎(chǔ)方法和ToA基礎(chǔ)方法,但目前,只有相位基礎(chǔ)的AoA/AoD在藍(lán)牙中具有標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)。
              藍(lán)牙室內(nèi)定位功能在市面上已有很多成熟的案例,例如在零售領(lǐng)域,將傳統(tǒng)的燈具切換成具備藍(lán)牙Beacon能力的智能燈后,可以幫助客戶和員工在商場(chǎng)里導(dǎo)航,并更快、更容易地找到商品。商家也可以利用藍(lán)牙信標(biāo)進(jìn)行個(gè)性化促銷,以創(chuàng)造更好的購(gòu)物者體驗(yàn),增加銷售額。
              藍(lán)牙室內(nèi)定位功能也能給用戶帶來更有趣味的體驗(yàn),在博物館里,具備藍(lán)牙功能的LED模組和傳感器可以檢測(cè)溫度和濕度水平,以幫助保護(hù)無價(jià)的藝術(shù)品,同時(shí)減少維護(hù)和日常開銷。這些智能設(shè)備可以提供興趣點(diǎn)信息和尋路服務(wù),以增強(qiáng)游客體驗(yàn)。
              信馳達(dá)在AoA/AoD技術(shù)應(yīng)用的投入,勢(shì)必將會(huì)為室內(nèi)定位應(yīng)用方案帶來更多更合適的選擇。


              如需了解更多,請(qǐng)聯(lián)系深圳市信馳達(dá)科技有限公司。聯(lián)系方式:0755-86329829

              附:AoA/AoD估計(jì)算法原理 
              透過尋向剖析AoA/AoD理論
              角度估算方法和天線數(shù)組對(duì)定位系統(tǒng)的正常運(yùn)作至關(guān)重要。定位尋向(Direction Finding)理論的歷史可追溯至一百多年前,試圖采用定向天線解決這個(gè)問題,而當(dāng)時(shí)顯然是單純的模擬系統(tǒng)。接下來的數(shù)年中,測(cè)試方法轉(zhuǎn)移到數(shù)字世界,但基本原理仍然非常類似。這些尋向方法已被廣泛的應(yīng)用,例如醫(yī)療器材、安全和軍事設(shè)備。
              在本段落中,將討論一些典型天線數(shù)組和估計(jì)算法的基礎(chǔ)概念。藉由尋向,進(jìn)而涉及估算到達(dá)角和出發(fā)角的基本問題。
              天線數(shù)組
              用于尋向的天線數(shù)組可分為幾種類型。這里討論的是最普遍的均勻線性數(shù)組(ULA)、均勻矩形數(shù)組(URA)和均勻圓形數(shù)組(UCA)。線性數(shù)組是一維數(shù)組,這是指數(shù)組中所有天線皆位于一條在線,而矩形和圓形數(shù)組則是二維數(shù)組,意味天線分布于兩個(gè)維度(在一個(gè)平面上)。透過一維天線數(shù)組,假設(shè)被追蹤的裝置始終在同一平面上移動(dòng),便能可靠測(cè)量出方位角。但透過二維數(shù)組,能進(jìn)一步測(cè)量出3D半空間中的方位角和仰角。假若數(shù)組擴(kuò)展成完整的3D數(shù)組(天線分布于三個(gè)直角坐標(biāo)上),便能測(cè)量完整的3D空間。
              設(shè)計(jì)用于尋向的天線數(shù)組不是一項(xiàng)簡(jiǎn)單的任務(wù)。天線置于數(shù)組中時(shí)會(huì)彼此影響,這稱為互相耦合。多數(shù)情況下,設(shè)計(jì)者無法控制發(fā)射端的極化。這為設(shè)計(jì)人員帶來額外的挑戰(zhàn)。在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)應(yīng)用中,通常默認(rèn)這些裝置很小,甚至在高頻段中運(yùn)作。估計(jì)算法通常具備某些數(shù)組特性,例如ESPRIT估計(jì)算法,數(shù)學(xué)假設(shè)上數(shù)組被分為兩組相同的子數(shù)組。
              角度估計(jì)算法
              接下來,看看輸入IQ數(shù)據(jù)來估算到達(dá)角的數(shù)學(xué)/算法問題。問題定義很簡(jiǎn)單:估算發(fā)射(窄頻)訊號(hào)抵達(dá)接收數(shù)組的到達(dá)角。雖然這項(xiàng)陳述看似微不足道,但是對(duì)這個(gè)問題而言,尋找到一個(gè)強(qiáng)效(且在現(xiàn)實(shí)中運(yùn)行)的解決方案并不容易,強(qiáng)大的硬件處理能力也相當(dāng)關(guān)鍵。
              接下來,將介紹兩種不同解決方法。第一種是基本的,經(jīng)典波束成形器。第二種是較先進(jìn)的技術(shù),多重訊號(hào)分類(MUSIC)。在此不會(huì)用任何定理或原因驗(yàn)證這些方法的工作原理,僅用高視野來探討算法如何運(yùn)作。
              經(jīng)典波束成形器
              從均勻線性數(shù)組的數(shù)學(xué)模型談起。假設(shè)每個(gè)天線對(duì)應(yīng)一個(gè)IQ樣本的數(shù)據(jù)向量稱為x。在測(cè)量中,每個(gè)天線都可以看到相移(可能為0)加上一些噪聲n,所以x可以計(jì)算時(shí)間函數(shù)t:

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              其中,s代表空中的發(fā)射訊號(hào),a是天線數(shù)組的導(dǎo)引向量。
       

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              d是相鄰天線之間的距離;λ是訊號(hào)波長(zhǎng);m是天線數(shù)組中的組件數(shù)量,θ代表到達(dá)角。

              導(dǎo)引向量(2)描述各個(gè)天線上的訊號(hào),因?yàn)榈竭_(dá)發(fā)射器的距離變化而相移。藉由(1),可以計(jì)算出所謂的樣本共變異數(shù)矩陣Rxx近似值:

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              H代表Hermitian轉(zhuǎn)置矩陣。

              可看到樣本共變異數(shù)矩陣(3)將作為估計(jì)算法的輸入數(shù)據(jù)。

              經(jīng)典波束成形器的概念是最大化輸出功率作為角度的函數(shù),類似機(jī)械雷達(dá)的運(yùn)作方式。若要將功率最大化,最終可得出以下公式:

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              為了找出到達(dá)角,須要代入到達(dá)角θ并計(jì)算功率P的最大值。產(chǎn)生最大功率的角度或θ對(duì)應(yīng)的到達(dá)角。

              多重訊號(hào)分類(MUSIC)

              這種估計(jì)算法是所謂的子空間估算,其中盛行的一種算法稱為MUSIC(多重訊號(hào)分類)。這個(gè)算法的概念是對(duì)共變異數(shù)矩陣Rxx進(jìn)行特征分解:

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              其中,A是包含特征值的對(duì)角矩陣,V是包含Rxx的對(duì)應(yīng)特征向量。

              假設(shè),嘗試計(jì)算一個(gè)發(fā)射器采用n天線線性數(shù)組的到達(dá)角。可以證明,Rxx的特征向量或者屬于所謂的噪聲子空間或?qū)儆谟嵦?hào)子空間。如果特征值按升冪排序,對(duì)應(yīng)的n-1特征向量跨越噪聲子空間,該子空間與訊號(hào)子空間正交。從正交信息,可以計(jì)算偽頻譜P:

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              在經(jīng)典波束成形器中,不斷代入期望θ值來計(jì)算P的最大值,其對(duì)應(yīng)于我們期望測(cè)量的到達(dá)角(參數(shù)θ)。

              理想情況下,MUSIC在良好的SNR環(huán)境中具有出色的分辨率,而且非常準(zhǔn)確。另一方面,當(dāng)輸入訊號(hào)高度相關(guān)時(shí),特別在室內(nèi)環(huán)境中,效能較弱。多徑效應(yīng)使偽頻譜失真,導(dǎo)致在錯(cuò)誤的位置產(chǎn)生最大值。

              空間平滑化

              空間平滑化是解決由多徑(產(chǎn)生相干訊號(hào)時(shí))所引發(fā)問題的一種方法。可以證明,利用原始共變異數(shù)矩陣的子數(shù)組可以計(jì)算出平均共變異數(shù)矩陣,讓訊號(hào)共變異數(shù)矩陣「去相干」。對(duì)于二維數(shù)組,公式可寫成:

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              其中,MS和NS分別是x和y軸上的子數(shù)組數(shù),Rmn代表(m,n):子數(shù)組共變異數(shù)矩陣。

              由公式得到的共變異數(shù)矩陣便是共變異數(shù)矩陣的「去相干」版本,輸入到MUSIC算法便能產(chǎn)生正確結(jié)果。空間平滑化的缺點(diǎn)是它縮減了共變異數(shù)矩陣的大小,降低估算的準(zhǔn)確性。
       


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