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(lái)新框架。利用此技術(shù)，室內(nèi)定位的基本問(wèn)題可分為判斷射頻信號(hào)的到達(dá)角和離開(kāi)角?，F(xiàn)在有很多企業(yè)開(kāi)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。

 

        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。

 

        在室內(nèi)環(huán)境無(wú)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(wèn)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(lái)，越來(lái)越多基于藍(lán)牙5.0的應(yīng)用被開(kāi)發(fā)出來(lái)?，F(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。

 

        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(wú)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。

        無(wú)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(méi)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。

        在藍(lán)牙AoA與AoD中，相關(guān)的控制數(shù)據(jù)通過(guò)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)。

 

        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(lái)獲得RX和TX之間的近似距離。該信息可運(yùn)用于來(lái)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。

 

        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(kāi)關(guān)來(lái)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(lái)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(wú)價(jià)的藝術(shù)品，同時(shí)減少維護(hù)和日常開(kāi)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(lái)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(guò)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(wèn)題，而當(dāng)時(shí)顯然是單純的模擬系統(tǒng)。接下來(lái)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(wèn)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(guò)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(guò)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(wú)法控制發(fā)射端的極化。這為設(shè)計(jì)人員帶來(lái)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(lái)，看看輸入IQ數(shù)據(jù)來(lái)估算到達(dá)角的數(shù)學(xué)/算法問(wèn)題。問(wèn)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(wèn)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(lái)，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(lái)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：

 

        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。
 

 

        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：

 

        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：

 

        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：

 

        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?？梢宰C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：

 

        在經(jīng)典波束成形器中，不斷代入期望θ值來(lái)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(wèn)題的一種方法?？梢宰C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(xiě)成：

 

        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?？臻g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。