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（摘抄重点）
1 背景：

这是之前研一的时候一直在做的项目。老师好像从Decawave海南那边的研究所得到了一套不知道是要淘汰还是没有上市的定位测试系统。已经有了针对DW1000的外围硬件PCB设计，我们基于这些进行后续的开发。最终目标是完成一套能够在监狱使用，定位监狱服刑人员的系统。

这就意味着传统UWB所采用的窄脉冲和高频带天然会带来更高的距离分辨率。比如如果Wi-Fi的定位精度是3.0m-6.0m这样的米级，那UWB可能就是厘米级。

优势： UWB定位同时具有实时定位和精确定位的双重优点，定位的延迟时间远远小于蓝牙定位、WIFI定位等其他的室内定位技术。精度可以达到10cm左右，是室内高精度定位的首选。
UWB定位需要建设专用的定位网络，因此系统自身有着很好的可靠性。另外，由于UWB定位采用非常规的频谱，所以抗干扰能力比较强。

缺陷： 通信距离短，波束指向性强（需要波束明确指向接收源），现阶段成本高（核心芯片就两三家，几乎被Decawave垄断，说明市场也有限），遮挡问题、多径问题、多Tag问题没能很好的解决（NLOS，multi path，>1000 nodes）。

下位机嵌入式编程

基站Anchor
下位机基站的程序是整个系统中最复杂的部分。主要实现的功能：与上位机网络通讯、对DW1000的读写、一些简单的计算（双边测距时用到）。使用了ecos作为操作系统调度任务，而且ecos库里也已包含了LWIP库可用于网络通讯。

lwip介绍
lwip（Light Weight IP）是一个小型开源的TCP/IP协议栈，实现的重点是在保持TCP协议主要功能（包括TCP、UDP、ICMP、IP、ARP、DHCP）的基础上减少对RAM 的占用。lwIP协议栈主要关注的是怎么样减少内存的使用和代码的大小，这样就可以让lwIP适用于资源有限的小型平台例如嵌入式系统。为了简化处理过程和内存要求，lwIP对API进行了裁减，可以不需要复制一些数据。

CCP介绍
由于系统使用TDOA定位算法（后文会介绍），所以基站之间必须要保持时间同步。实现方式就是通过设置主从基站，主基站不断的发送CCP（clock calibration packets），从基站接收到CCP，他们都把CCP信息回传到上位机解算得到他们的同步时间。
关系如图所示：

具体的实现步骤、公式推导和计算方法可能会另开一篇文章专门讲，这里也不展开写了。

TWR介绍
TWR（Two Way Ranging）双边测距，通过两个基站间收发信号，解算出两个基站之间的距离关系。无需时间同步。具体原理也另开一篇讲吧。
关系如图所示：

公式不再列出来了，想了解可以去看下参考文献里的。
相关原理的论文也都已经录入知网，这里列几篇：
《无线时钟同步算法在UWB定位技术中的研究与应用》
《联合TDOA改进算法和卡尔曼滤波的UWB室内定位研究》
《基于UWB技术的TDOA定位算法的研究与实现》
《基于UWB的室内定位算法研究与应用》

遇到的问题

开始硬件情况未知的情况下打板买物料做出来，最后下程序测试，没想到真的跑了起来，还是感觉非常幸运和有成就感的。

有个比较大的问题是时间同步的时候，可能由于各基站的晶振或者别的硬件之间的个体差异，虽然有CCP，但计算出的同步时间还是不准。CCP每150ms发送一次，用本次收到CCP去同步完时间后，和150ms后再次收到CCP去同步完后时间比较并不完全一致，虽然差值只在皮秒级别，但对于光速来说还是不可接受的，会导致结果出现几米的误差。分析原因应该是150ms间两个晶振间出现了时钟漂移，虽然很小，但对结果还是有影响。而且观察这个漂移量，发现并没有什么规律，是个非线性的值。
针对这个问题，提出的解决方法是通过卡尔曼滤波来跟踪时钟的漂移。因为也涉及到原理和公式推导还有MATLAB仿真，这里也不张开讲了，也会另外再开一篇。

还有一个问题，罗老师那边提出一个想法，说能不能得知信号的强度，这样就能够根据信号的强度来估算收到的信号间到底有没有墙。我仔细查阅了DW1000的手册，发现还真有信号强度的信息，DW1000会有收到信号的质量信息，保存在一个寄存器里，算diagnosis信息的一部分，读出来然后通过给的公式计算即可得到估算的信号强度值。这个也会另外再开一篇写

另外代码的话，应该系统可能商用，而且没完结，我也没毕业，暂时不能上传，不能支持开源了。

参考文献：
https://www.zhihu.com/question/345471985/answer/836891220
https://www.jianshu.com/p/c20729a29938
相关百度百科

下面还有一些感觉需要学的csdn博客先贴出来
https://blog.csdn.net/jjwwwww/article/details/104932432?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-10.add_param_isCf&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-10.add_param_isCf

https://blog.csdn.net/weixin_35494590/article/details/80616981?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-3&spm=1001.2101.3001.4242

还有这个系列可以看一下了解一下
https://zhuanlan.zhihu.com/p/20744445