在当今数字化时代，室内定位技术的应用需求日益增长。无论是大型商场中顾客的导航引导，还是工厂车间内人员与设备的精准管理，亦或是医院环境下对医护人员和重要资产的实时追踪，室内定位都发挥着关键作用。然而，传统的室内定位技术，如蓝牙、Wi-Fi 等，却存在着诸多痛点。
蓝牙定位主要依靠信号强度（RSSI）来估算距离，但其极易受到环境因素干扰。在人员密集区域，人体的遮挡会使信号强度大幅波动，导致定位精度通常只能达到 3 - 5 米甚至更差。例如在商场促销活动期间，大量顾客聚集，蓝牙定位几乎无法准确确定顾客位置。
Wi-Fi 定位同样面临挑战，其精度受限于信号在复杂室内环境中的多径传播。信号在墙壁、金属物体等表面多次反射，使得接收器难以分辨直射信号与反射信号，从而产生较大定位误差。在拥有众多隔断和设备的工厂车间，Wi-Fi 定位的误差可能达到数米，严重影响对人员和设备的精准管理。
此外，传统定位技术普遍存在数据刷新率低的问题。当被定位对象快速移动时，位置信息更新严重滞后，无法满足实时动态追踪的需求。比如在物流仓库中，快速穿梭的叉车，传统定位技术无法及时准确反馈其位置，影响物流调度效率。这些痛点严重制约了室内定位技术在各领域的深入应用与发展，亟待更先进的技术来解决。
UWB（Ultra-Wideband），即超宽带技术，作为一种新兴的无线通信与定位技术，近年来备受关注。它的历史可以追溯到 20 世纪 60 年代的脉冲通信研究，最初是作为一种通信技术出现，与 WiFi、蓝牙、Zigbee 等同属短距离无线通信技术。但随着技术发展，其极窄脉冲特性赋予的精确测距能力，使其在定位领域展现出独特优势。
UWB 工作在 3.1GHz 至 10.6GHz 的超宽频段（根据 FCC 定义），信号带宽至少 500MHz。与传统窄带无线技术不同，它不是通过传统的载波调制传输数据，而是发送和接收持续时间极短（通常小于 1 纳秒）的非正弦波窄脉冲。这些脉冲在时域上非常尖锐，在频域上则表现为超宽频谱。
UWB 定位技术的高精度特性源于其独特的信号形式和测距方法。其测距主要基于信号飞行时间（Time of Flight，TOF）测量，具体实现方法包括双向飞行时间法（TW - TOF）、到达时间差法（TDOA）和到达相位差法（PDOA）。
双向飞行时间法（TW - TOF）是 UWB 测距最常用的方法，它不要求收发双方严格时钟同步。工作原理是：节点 A 在本地时间 Ta1 发送测距请求脉冲，节点 B 在收到后在本地时间 Tb1 发送响应脉冲，节点 A 记录收到响应的时间 Ta2。由此可计算出信号往返飞行时间：，距离则为：D=c×Ttof，其中 c 为光速。TW - TOF 方法的精度可达厘米级，因为它直接测量电磁波传播时间，而光速是恒定已知的。实际系统中，为减少时钟偏移影响，常采用正反向测量取平均的策略。
到达时间差法（TDOA）通过测量信号到达不同基站的时间差来定位，需要至少三个已知位置的参考节点。标签发送的信号被各基站接收，通过比较到达时间差建立双曲线方程组求解标签位置。TDOA 的优势是标签只需发射信号，适合低功耗设备，但对基站间时间同步要求极高。
到达相位差法（PDOA）是一种新兴的测距方法，通过测量信号到达的相位差来计算角度和距离。最新的单基站二维定位方案采用 PDOA 算法，仅需一个基站即可实现 400 米覆盖范围内的二维定位，距离精度 ±30cm，角度误差 ±3°。
获得距离测量值后，UWB 系统通过三边测量法（Trilateration）、指纹定位法、传感器融合算法等计算目标位置。三边测量法是最基本的定位算法，通过测量目标到至少三个已知位置基站的距离，以各基站为圆心、测量距离为半径画圆，交点即为目标位置。在三维空间中需要四个基站。指纹定位法预先采集环境中各位置的信号特征建立数据库，实际定位时将实时信号特征与数据库匹配找出最可能的位置。这种方法可以缓解多径效应，但需要大量前期工作且环境变化会影响精度。传感器融合算法结合 UWB 与惯性测量单元（IMU）、视觉传感器等的数据，通过卡尔曼滤波等算法提高定位连续性和鲁棒性，这在遮挡严重的环境中特别有效。
为实现无死角覆盖，UWB 定位系统通常需要部署多个基站。通过合理规划基站位置，利用到达时间差（TDOA）或双向测距（TWR）等算法，实现对目标标签的三维定位。在大型仓库中，由于空间广阔且货物堆放复杂，信号容易受到遮挡。此时，通过在仓库的天花板、墙壁等位置均匀分布多个 UWB 基站，形成一个立体的信号覆盖网络。无论货物位于仓库的哪个角落，或是工作人员处于货架之间的任何位置，都能确保至少有三个基站可以接收到标签信号，从而通过算法精确计算出其位置坐标，消除信号盲区。
在一些信号难以到达的区域，如大型建筑物的内部深处、地下停车场的角落等，可以部署信号中继器或反射板。中继器能够接收并转发 UWB 信号，将信号强度较弱或无法直接到达的区域纳入覆盖范围。反射板则通过反射信号，改变信号传播方向，增加信号的覆盖角度。在医院的大型地下室停车场，由于结构复杂且上方有多层建筑遮挡，直接部署基站可能无法完全覆盖。通过在关键位置安装信号中继器和合理设置反射板，可以有效扩展信号覆盖范围，确保对车辆和人员的定位无死角。
天线的布局和选型对 UWB 定位终端的信号覆盖范围和强度有着重要影响。采用高增益定向天线，可以将信号集中在特定方向进行传输，增强信号在目标区域的强度，减少信号在其他方向的损耗，从而有效减少多径干扰。在狭长的走廊环境中，使用高增益定向天线沿着走廊方向进行部署，能够确保信号在走廊内的稳定传播，避免信号因在墙壁等障碍物上的反射而产生多径干扰，实现无死角覆盖。同时，合理调整天线的高度和角度，使其能够更好地适应不同的室内环境，进一步优化信号覆盖效果。
UWB 技术本身具有一定的抗干扰能力，其工作在超宽频段，信号脉冲极短，功率谱密度低。但在复杂的室内电磁环境中，仍可能受到强电设备、无线 AP、大功率天线等的干扰。为了进一步提升抗干扰性能，UWB 定位终端可以采用频率跳变功能（channel hopping），在不同的频段之间快速切换，避免长时间在受干扰频段工作。开启动态门限（信噪比 SNR 门限）滤除噪声数据，当接收到的信号信噪比低于设定门限时，判定该数据为噪声干扰数据并予以丢弃，确保定位数据的准确性和稳定性。在工厂车间，存在大量的电机、电焊机等强电设备，UWB 定位终端通过这些抗干扰设计，能够在复杂电磁环境中稳定运行，准确获取定位信息。
在基于 TDOA 等算法的 UWB 定位系统中，基站间的时钟同步精度对定位精度至关重要。如果基站时钟不同步，将导致信号到达时间测量误差，进而影响定位结果。为解决这一问题，可采用有线同步（如 Sync 线）连接基站，通过物理线缆传输精确的时钟信号，确保各基站时钟高度同步。也可采用无线同步协议并定期校准，利用高精度的时间同步算法，在一定时间间隔内对各基站时钟进行校准，将校时周期建议控制在 10ms 以内，以维持时钟同步精度，保障定位的高稳定性。
UWB 定位终端在实际工作中，测距数据可能会受到各种因素影响而出现抖动。为了获得稳定的位置信息，需要采用数据滤波和算法优化技术。使用卡尔曼滤波（Kalman Filter）对原始数据进行处理，它能够根据系统的状态方程和观测方程，对当前状态进行最优估计，有效平滑轨迹，消除数据抖动带来的影响。对于静态标签，可以采用时间窗口平均值计算方法，在一定时间窗口内对多次测量数据进行平均，得到更稳定的位置值。结合惯性测量单元（IMU）进行惯性补偿，当 UWB 信号受到临时遮挡或干扰时，IMU 可以根据物体的惯性运动特性，在短时间内继续提供相对准确的位置变化信息，与 UWB 数据融合后，提升动态场景下定位的稳定性和连续性。
