基于无载波脉冲UWB通信的室内高精度定位系统（3 / 4）

，并将结果数据打包成合法数据包传送回去。为了使测量出来的结果更加精确，程序在计算结果的过程中进行了适当的数据拟合，并通过实验结果对拟合参数进行了合理的修正。

4.2定位算法

系统使用改进优化后的定位算法，mcu会持续对测算的结果进行矫正，用矫正的基站标签节点的测量结果预测目标的位置。结合优化后的toda算法，将其与卡尔曼滤波算法合理地结合后可以计算出良好的定位坐标，采用此算法可以快速地预测出标签节点的具体坐标，最终实现理想的定位效果。

4.3上位机设计

定位系统的上位机软件开发中，我们使用python中的一个图形界面库编写。pyqt5提供了一种特殊的安全类型来替代传统的回调方式，该类型为信号槽方式，这一特殊功能大大提高了ui界面中各個组件之间的协调性，使图形界面的布局开发过程简单明了。系统稳定运行时，pc端接收并解析来自标签的数据包，将解析出来的基础数据分配给2d绘图线程。上位机程序与mcu程序可相互配合，可以在线修改mcu程序内置的固定参数，也可通过有线的方式对基站与标签实现在线固件升级等操作。

5测试与误差分析

5.1误差曲线拟合与补偿

在进行实验测试的过程中，发现在通信过程中偶尔会出现几个测量数据差距较大的情况，使实际的定位结果产生较大误差。为了减小类似的误差，对模块进行再次校准，对定位算法优化，之后对实验数据进行拟合。结果如图2所示。

5.2测试结果分析

在实验室内搭建完成定位实验的环境，通过多次的实验所得到的数据对实验结果进行分析，再将定位算法、滤波算法中的具体参数进行了多次调整并优化控制器的程序，最终成功使定位系统稳定高效地运转，测距定位效果与抗干扰能力都达到预期的精度。

6结论

本文设计的系统针对的是目前复杂的室内环境，而传统定位系统具有不易携带、设备成本高、体积大、定位精度较低等方面的问题，本文设计的定位系统可以有效解决以上问题。

取得的主要研究成果如下：①本文分析了多种定位算法的优劣，在传统定位算法基础上进行了适当的优化，并对优化后的算法在matlab中进行了模拟测试，采用卡尔曼滤波对传输数据进行处理，同时，提高了系统定位精度。②定位系统的硬件核心是dwm1000模块，辅以stm32