Hyperbolické určování polohy v UWB sítích s nevysílajícím tagem

Abstract

V běžných TDoA-UWB sítích uživatelské zařízení vysílá zprávu, která je přijata okolní infrastrukturou. Poloha zařízení je určena na základě shromážděných dat z této zprávy. Ihned po dokončení odhadu polohy je výsledek znám pouze infrastruktuře. Avšak pro účely navigace je nutné doručit odhad polohy co nejdříve i uživateli. Tato práce se soustředí na vývoj TDoA-UWB systému, který umožňuje uživatelům odhadnout svou vlastní polohu. Toho je dosaženo použitím infrastruktury k vysílání zpráv a změnou uživatelských zařízení na pasivní přijímače. Tento přístup však musí řešit problém spojený s driftem interních hodin uživatelských zařízení. Navrhované řešení využívá rozšířeného Kálmánova filtru a dosahuje nízkých chyb odhadu polohy. Část práce se také zabývá využitím distribuovaných výpočtů pro samostatný odhad polohy uzlů síťové infrastruktury. Diskutované algoritmy umožňují uzlům odhadnout vlastní polohy pomocí naměřených vzájemných vzdáleností a několika počátečních poloh.

In common TDoA-UWB networks the user device broadcasts a message, which is received by the surrounding infrastructure. The gathered data is then used to determine the position of the user. Therefore, the estimated position is immediately available to the infrastructure only. For the purposes of navigation, it is necessary to deliver the estimates to the users as soon as possible. The thesis aims to develop a TDoA-UWB system, where users are able to estimate their own positions. To achieve it, the infrastructure broadcasts messages and the user devices act as passive listeners. Such approach faces a challenge related to the clock drift of the user devices. A solution, which exploits the Extended Kalman filter and achieves low estimation errors, is developed within the thesis. The use of distributed computing for the self-estimation of the network infrastructure node positions is investigated as well. The presented algorithms allow the network nodes to estimate their positions based on the mutual distance measurements and several initial node positions.