[发明专利]基于UWB时间反演的障碍物材质识别及测距误差校正方法

摘要

本发明涉及基于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。

主权项

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时间反演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，对测距偏差值进行误差校正；其特征在于：所述基于UWB时间反演的障碍物材质识别方法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待测障碍物造成的测距偏差值，进行测距误差校正；所述一、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根据步骤⑵所获得的不同障碍物各自的幅度系数、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；所述二、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测试并计算所述待测障碍物的幅度系数、能量系数、材质系数；⑶根据所测试并计算出的待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和厚度属性；⑸确定待测障碍物的材质和厚度；所述三、根据误差校正数学模型计算待测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根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测距偏差值；⑵根据所得出的测距偏误值，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；所述幅度系数的计算，按如下公式：公式(1)中，f_AMC代表幅度系数，A_sp代表sp点信道响应的峰值，t_sp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，f_ENC代表能量系数，E_WTRmax是时间反演的聚焦能量的峰值，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节点间无障碍物时的峰值点。