本发明专利技术涉及基于UWB时间反演的障碍物识别及测距误差校正方法。采用至少两个带能量峰值点信号参数可识别的节点对信号通过障碍物时对产生的信号影响来识别障碍物的材质和厚度。根据不同属性的障碍物对信号的影响不同得出能量系数和幅值系数，计算出其相应材质系数，建立多信息融合数学模型，以此识别障碍物的材质和厚度。本发明专利技术的另一个目的是根据识别的障碍物的属性自动校正误差，在障碍物材质厚度数据库的基础上，建立相应的材质误差校正数据模型并且录入数据库，据此得出校正误差，从而提高定位测距精度。本发明专利技术的系统使用方便，环境自适应能力强，不仅能够识别障碍物而且能够对障碍物造成的误差进行校正，系统的成本也非常低。
【技术实现步骤摘要】
基于UWB时间反演的障碍物材质识别及测距误差校正方法
本专利技术涉及基于UWB时间反演的障碍物材质识别及测距误差校正方法，属UWB通信
，特别涉及UWB时间反演技术室内障碍物材质的识别以及识别后对定位测距误差的校正。
技术介绍
近年来，随着无线通信技术的不断发展，室内定位技术应用也来越广泛。室内定位技术对于监狱、医院、消防的应用具有十分重要的意义。超声波、红外线和蓝牙等传统的室内定位技术经过一段时间的发展遇到了很大的瓶颈，在系统成本、稳定性、定位精度等方面不能完全满足用户需求。UWB技术是利用脉冲信号进行高速无线数据传输的短程通信技术，具备高传输速率、低发射功率、结构简单、低成本、抗干扰能力强、安全性高，因UWB设备具有很强的穿透能力，如墙壁等，较其他技术有明显优点，是现今室内定位领域的首选技术，用于探测雷达可在紧急情况下迅速找到藏在墙后或者是被埋在废墟中的人或重要物件；UWB探测成像系统可以用于提高建筑和家庭维修行业的安全性；基于UWB技术的精确定位业务具备实时室内外精确跟踪能力，定位精度可达厘米级。在室内精确定位方面对GPS起到一个很好的补充。由于室内环境复杂多变，其中非视距传播(NLOS)的干扰很大，所以研究室内复杂环境下高精度的定位算法很有必要。现有传统的RSSI测距方法在简单的视距(LOS)环境下尚能达到一定的精度，但是随着环境的恶化，障碍物的材质种类多样，单凭NLOS下的RSSI值无法区分如此多的障碍物属性，无法识别障碍物，从而导致定位精度不够。最新出现的多传感器信息融合的障碍物材质识别方法(如专利技术专利“基于多传感器信息融合的障碍物材质识别方法”,申请号：201511028339.3)，需要至少三种传感器，利用不同传感器的数据互补和冗余，从各自独立的测量空间获取信息，通过融合技术对目标障碍物材质进行识别。其不足之处是：算法复杂、运算时间长和成本较高的诸多缺点。专利技术专利“基于UWB技术的室内定位方法”(申请号：201610509724.8)包括上位机和三个UWB基站，采用时隙型S-ALOHA算法与第一至第三UWB基站进行无线通信的若干待定位标签，再通过上位机对获得的信息进行计算，并结合第一至第三UWB基站实际位置，实现对所述待定位标签的位置定位。然而采用该方法并未考虑障碍物的影响，不能对目标障碍物材质进行识别。综上所述，基于穿透障碍物的RSSI值材质识别并不准确，多传感器信息融合的障碍物材质识别方法运算成本和设备成本较高，采用三个UWB基站室内精确定位方法不能对目标障碍物材质进行识别。因此，一种基于UWB技术，既能实现室内目标物的精确定位，又能准确识别障碍物材质，特别的，识别之后还可对测距误差进一步校正的方法成为必需。
技术实现思路
本专利技术目的是针对
技术介绍
所述问题，设计一种基于UWB时间反演的障碍物材质识别及测距误差校正方法。采用该方法，既能准确识别障碍物材质，特别的，识别之后还可对测距误差进一步校正，以实现室内目标物的高精度定位。按本专利技术所述方法构建的障碍物识别以及测距误差校正系统，使用方便，环境自适应能力强，系统构建成本低。本专利技术是针对在室内或有障碍物环境下，两个UWB节点之间传递信号时不可避免的遇到障碍物，根据节点接收信号的能量和峰值判断该障碍物的材质，同时根据障碍物的材质属性，对测距误差进行误差校正。理论上，时间反演是指对采集到的信号，在时域上将其反转的一种逆序处理方法，时间反演技术的时间聚焦性和空间聚焦性结合UWB对环境有着良好的适应能力，能够较好的抑制多径影响，可以很好的聚集信号能量，减少能量损耗。因此本专利技术采用以UWB的时间反演技术为基础展开：首先设置：UWB节点A和UWB节点B，所述UWB节点A和UWB节点B均是能量和峰值可测的UWB节点，其次是在UWB节点A和UWB节点B之间分别置入不同材质、不同厚度的待测障碍物。再根据检测到的UWB节点A和UWB节点B的峰值点，按如下公式计算出幅度系数：公式(1)中，Asp代表SP点信道响应的峰值，tsp表示信道响应峰值对应的时间。进一步的，根据检测到的UWB节点A和UWB节点B的能量，按如下公式计算出能量系数：公式(2)中，EWTRmax是时间反演的聚焦峰能，是聚焦时间。更进一步的，根据公式(1)和公式(2)计算出的能量系数和幅度系数，按如下公式计算出所述待测障碍物的材质系数：公式(3)中，f是材质系数，f0是节点间无障碍物时的峰值点；本处将作为能量系数权值进一步拉开材质之间的区别。最后，利用Matlab软件，对收集数据进行拟合，得出相应的材质系数数学模型。测试结果表明：不同材质、不同厚度的障碍物，具有各不相同的材质系数，将这些材质系数数据逐次录入数据库后，UWB节点A和UWB节点B之间放入待测障碍物，即可通过与所述数据库进行比对后分析出其材质和厚度来。据此，本专利技术设计了如下技术方案：基于UWB时间反演的障碍物材质识别及测距误差校正方法，包括基于UWB的障碍物材质识别方法和测距误差校正方法；是针对在室内或有障碍物环境下，两个UWB节点之间传递信号时不可避免的遇到障碍物，根据UWB节点接收信号的能量和峰值，判断该障碍物的材质，同时根据障碍物的材质属性，对测距误差进行误差校正；其特征在于：所述基于UWB的障碍物材质识别和测距误差校正方法，包括三方面内容：一、构建不同类型障碍物材质属性的数据库；二、测试并识别待测障碍物的材质属性；三、根据误差校正数学模型计算障碍物造成的测距误差值，进行测距误差校正；所述构建不同类型障碍物材质属性的数据库，包括如下步骤：⑴设定至少二个UWB节点，构建测试不同障碍物的材质属性测试系统；所述UWB节点是具备能量和峰值可测量的UWB节点；⑵分别测试并计算不同障碍物各自的幅度系数、能量系数、材质系数；⑶根据步骤⑵所获得的不同障碍物的幅度系数、能量系数、材质系数，建立多信息融合数学模型；⑷将所述信息融合数学模型录入数据库，构建具有不同障碍物材质属性的数据库；所述测试并识别待测障碍物的材质属性，包括如下步骤：⑴将待测障碍物放入两个UWB节点之间，打开各UWB节点开始测试；⑵测试并计算所述障碍物的幅度系数、能量系数、材质系数；⑶根据所测障碍物的幅度系数、能量系数、材质系数，建立多信息融合数学模型；⑷匹配数据库中的多信息融合数学模型，得出待测障碍物的材质属性；⑸确定待测障碍物的材质；所述根据误差校正数学模型计算障碍物造成的测距误差值，进行测距误差校正，包括如下步骤：⑴据已确定的待测物体材质，建立误差校正数学模型，得出待测物体造成的距离误差值；⑵根据误差值，校正所测得的节点间测得距离；⑶确定两节点间距离，以实现更高精度的定位。进一步的，所述幅度系数的计算，按如下公式：公式(1)中，fAMC代表幅度系数，Asp代表sp点信道响应的峰值，tsp表示信道响应峰值对应的时间；所述能量系数的计算，按如下公式：公式(2)中，fENC代表能量系数，EWTRmax是时间反演的聚焦峰能，tsp是聚焦时间；所述材质系数的计算，按如下公式：公式(3)中，f是材质系数，f0是两个UWB节点间无物体时的峰值点。更进一步的，所述根据误差校正数学模型计算障碍物造成的测距误差值进行测距误差校正步骤中，误差校正数学模型采用matlab做多元线性回归本文档来自技高网...
【技术保护点】
基于UWB时间反演的障碍物材质识别及测距误差校正方法，包括基于UWB的障碍物材质识别方法和测距误差校正方法；是针对在室内或有障碍物环境下，两个UWB节点之间传递信号时不可避免的遇到障碍物，根据UWB节点接收信号的能量和峰值，判断该障碍物的材质，同时根据障碍物的材质属性，对测距误差进行误差校正；其特征在于：所述基于UWB的障碍物材质识别和测距误差校正方法，包括三方面内容：一、构建不同类型障碍物材质属性的数据库；二、测试并识别待测障碍物的材质属性；三、根据误差校正数学模型计算障碍物造成的测距偏差值，进行测距误差校正；所述构建不同类型障碍物材质属性的数据库，包括如下步骤：⑴设定至少二个UWB节点，构建测试不同障碍物的材质属性测试系统；⑵分别测试并计算不同障碍物各自的幅度系数、能量系数、材质系数；⑶根据上述所获得的不同障碍物的幅度系数、能量系数、材质系数，建立多信息融合数学模型；⑷将所述多信息融合数学模型录入数据库，构建具有不同障碍物材质属性的数据库；所述测试并识别待测障碍物的材质属性，包括如下步骤：⑴将待测障碍物放入两个UWB节点之间，打开各UWB节点开始测试；⑵测试并计算所述障碍物的幅度系数、能量系数、材质系数；⑶根据所测得的障碍物的系数，建立多信息融合数学模型；⑷匹配数据库中的多信息融合数学模型，得出待测障碍物的材质和厚度属性；⑸确定待测障碍物的材质和厚度；所述根据误差校正数学模型计算障碍物造成的测距偏差值进行测距误差校正，包括如下步骤：⑴据已确定的待测障碍物材质和厚度，建立误差校正数学模型，得出待测障碍物造成的距离误差值；⑵根据误差值，校正所测得的初步位置距离；⑶确定两节点间距离，以实现更高精度的定位。...
【技术特征摘要】
1.基于UWB时间反演的障碍物材质识别及测距误差校正方法，包括基于UWB的障碍物材质识别方法和测距误差校正方法；是针对在室内或有障碍物环境下，两个UWB节点之间传递信号时不可避免的遇到障碍物，根据UWB节点接收信号的能量和峰值，判断该障碍物的材质，同时根据障碍物的材质属性，对测距误差进行误差校正；其特征在于：所述基于UWB的障碍物材质识别和测距误差校正方法，包括三方面内容：一、构建不同类型障碍物材质属性的数据库；二、测试并识别待测障碍物的材质属性；三、根据误差校正数学模型计算障碍物造成的测距偏差值，进行测距误差校正；所述构建不同类型障碍物材质属性的数据库，包括如下步骤：⑴设定至少二个UWB节点，构建测试不同障碍物的材质属性测试系统；⑵分别测试并计算不同障碍物各自的幅度系数、能量系数、材质系数；⑶根据上述所获得的不同障碍物的幅度系数、能量系数、材质系数，建立多信息融合数学模型；⑷将所述多信息融合数学模型录入数据库，构建具有不同障碍物材质属性的数据库；所述测试并识别待测障碍物的材质属性，包括如下步骤：⑴将待测障碍物放入两个UWB节点之间，打开各UWB节点开始测试；⑵测试并计算所述障碍物的幅度系数、能量系数、材质系数；⑶根据所测得的障碍物的系数，建立多信息融合数学模型；⑷匹配数据库中的多信息融合数学模型，得出待测障碍物的材质和厚度属性；⑸确定待测障碍物的材质和厚度；所述根据误差校正数学模型计算障碍物造成的测距偏差值进行测距误差校正，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张铮，李绍军，鲁泽军，马志艳，苏军，徐巍，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42
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