使用支持蓝牙 5.1 的平台进行精确的资产跟踪和室内定位 - 第 1 部分

RF 测向技术

基于 RSSI 的射频 (RF) 测向功能可以按照信号强度提供距离估算。通过从不同点进行多次距离测量，可以达到更高的精度。RSSI 的一大关键优势是每部设备只需要一个天线，从而避免了天线阵列的复杂性、成本和尺寸问题。该技术的不足之处在于缺乏精度，其精度仅为 3 m - 5 m。

第二种常见的测向技术称为“到达时间”(ToA)，也就是无线电信号从单个发射器到单个远程接收器的行程时间。这种方法同样只要求每部设备一个天线，但不足之处是要求每部设备都搭载高精度的同步时钟。ToA 系统的定位精度可以接近 1 m。

随着蓝牙 5.1 规范的发布，蓝牙技术联盟 (SIG) 决定支持基于 AoA 和 AoD 的第三种测向技术。

使用 AoA 方法，接收设备可以跟踪单独对象的到达角，而使用 AoD 方法，接收设备可以使用来自多个信标的角度及其位置，计算自身在空间中的位置（图 1）。

图 1：在 AoA 测向方法（左）中，资产将其位置广播 (TX) 至 AoA 定位器，再由定位器测量信号的到达角。使用 AoD 方法（右），信标发射 AoD 信息，移动设备则接收 (RX) 信标信号并计算位置。在这两种情况下，接收设备都需要计算能力，以便计算发射器的方向。（图片来源：Silicon Labs）

之所以决定在蓝牙 5.1 中增加测向功能，部分原因是受到一些创业公司的影响，他们已经为低功耗蓝牙 (BLE) 产品提供了专有的 AoA 和 AoD 解决方案。借助蓝牙 5.1，开发人员能够通过核心规范更新，更容易地从 BLE 数据包提取“IQ”信号数据（同相和正交相位信息），从而更轻松地利用 RF 测向功能。这又让开发人员能够更轻松地实现定位服务应用。

例如，AoA 方法适合跟踪发射 BLE 的收发器。收发器使用一个天线发送支持测向的数据包，由多天线“定位器”接收数据包。定位器对来自信号数据包的 IQ 数据进行采样，同时在阵列中的每个有源天线之间切换，这样它可以检测信号的相差，这种相差是由于阵列中的每个天线与单一信号发射天线的距离差异导致的。然后，定位引擎利用相差信息来确定接收信号的角度，再确定发射器的方向（图 2）。

图 2：如果已知每个天线上的信号相位 (θ)、波长 (λ) 以及相邻天线间的距离 (d)，则可计算无线电信号的到达角。（图片来源：蓝牙 SIG）

若将来自两个或更多定位器的计算信号方向相结合，便可确定发射器位置（图 3）。

图 3：通过计算两个固定定位器的信号 AoA，可在三个维度上计算发射资产的位置。如果已知定位器的绝对坐标，还可计算发射资产的绝对坐标。（图片来源：Silicon Labs）

对于 AoD 方法，情况正好相反。在这种场景中，带有天线阵列的设备通过每个天线发送信号。当来自阵列中天线的每个信号数据包到达接收器的单个天线时，由于信号从发射器传输的距离不同，它相对于前一个信号存在相移（图 4）。

图 4：使用 AoD 方法，当来自阵列中天线的每个信号数据包到达接收器的单个天线时，由于信号从发射器传输的距离不同，它相对于前一个信号存在相移。（图片来源：蓝牙 SIG）

接收设备的天线从信号数据包提取 IQ 样本，并将其转发至定位引擎，然后定位引擎使用数据来确定接收信号的角度，再确定发射器的方向。此系统适合室内导航等应用，其中的发射器是固定的参考点，而接收器可能是消费者的智能手机。

蓝牙 5.1 更新

蓝牙 5.1 要求更改 RF 软件协议（或“堆栈”），还需要一些硬件（无线电）增强功能，这要取决于芯片制造商。首先，经过修订的协议为任何用于测向的蓝牙数据包添加了固定频率扩展信号 (CTE)。（数据包没有通过其他方式修改，因而可用于标准 BLE 通信。）

CTE 是一种没有经过调制的信号，以蓝牙载波频率加上 250 kHz 的频率发送（使用 BLE 的更高吞吐量模式时，则加上 500 kHz），持续 16 至 160 µs。该信号包括一个由 1 组成的“未白化”序列，传输时间足够长，让接收器能够提取 IQ 数据，而不会对调制产生干扰效果。由于 CTE 信号在最后发射，因此数据包的循环冗余校验 (CRC) 不受影响。

规范的第二个重要新增功能可让开发人员更简单地配置协议，以便执行 IQ 采样。这种配置包括设置采样定时和天线切换，这对于位置估算的精度至关重要。

虽然可以使用不同的 IQ 采样定时配置，但通常情况下，在每个天线的参考周期内，每隔 1 或 2 µs 记录一个 IQ 样本，结果记录在 BLE SoC 的随机存取存储器 (RAM) 中。接收信号的相位会发生变化，因为它是由阵列中的不同天线采样的，如图 5 所示。[1]

图 5：来自单个发射器的信号在到达不同距离外的天线时呈现不同的相位。（图片来源：蓝牙 SIG）

记录 IQ 样本只是构建定位服务应用的第一步。为了完成这个任务，开发人员必须为应用中的定位器和信标设计或选择最佳天线阵列，还必须掌握执行测向计算所需的复杂算法。

计算信号方向

用于测向的天线阵列通常分为三个阵列类型：均匀直线阵列 (ULA)、均匀矩形阵列 (URA) 和均匀圆形阵列 (UCA)。顾名思义，直线阵列是一维的，而矩形阵列和圆形阵列是二维的。ULA 最容易设计和实现，但其缺陷是必须假定所跟踪的设备始终在同一平面上移动，才能计算方位角。否则，精度就会受到影响。URA 和 UCA 则能够可靠地测量方位角和仰角（图 6）。

图 6：AoA 和 AoD 测向技术需要天线阵列，常见形式包括直线、矩形和圆形阵列。虽然每种类型的阵列都可以获取关于仰角和方位角的信息，但矩形和圆形阵列提供的方位数据更加可靠。（图片来源：Silicon Labs）

设计用于测向的天线阵列并不简单。例如，当天线放置在阵列中时，它们会通过互耦，干扰彼此的响应。为了考虑这些影响，估算算法通常需要预定义的阵列响应。例如，一种流行的商用算法在数学上假定阵列是由两个相同的子阵列形成的。幸运的是，对于那些缺乏天线专业知识的人员，可以使用具有指定特征的商用天线阵列产品。

有效的天线阵列可确保收集到精确的 IQ 样本。但是，原始数据不足以确定信号方向；这些数据必须进行处理，充分考虑多路径接收、信号极化和传播延迟、噪声和抖动。

由于 RF 测向并非新学科，因而已经有了一些成熟的数学方法，能够基于在实际应用中获取的 IQ 样本来估算到达角。问题的定义，即估算发射（窄带）信号到达接收阵列的到达角（出发角的计算也类似）非常简单，但解算它所需的数学计算却不那么简单。

基本来说，假定阵列中的每个天线有一组 IQ 样本数据，商用算法首先按照以下公式（假定信号存在相移，而且是缩放的正弦窄带信号）来计算数据矢量“x”：

 公式 1

其中“a”是天线阵列的数学模型（“导向矢量”），

“s”是传入信号，“n”是噪声项。

然后使用 x 和以下公式来生成 IQ 样本协方差矩阵“Rxx”：

 公式 2

这个样本协方差矩阵随后用作主要估算器算法的输入。用于频率估算和无线电测向的最流行且经过验证的算法之一，便是多重信号分类 (MUSIC)。从技术角度讲，MUSIC 利用协方差矩阵的特征向量分解和本征值，基于信号和噪声子空间的属性来估算 AoA。

使用的公式是：

 公式 3

其中“A”是包含本征值的对角矩阵，“V”是包含相应特征向量的矩阵。

一旦 V 隔离，即可在公式中使用它来生成伪谱，峰值出现在接收信号的到达角（公式 4）：

 公式 4

产生的频谱如下所示，峰值出现在传输信号到达的方向（图 7）。[2]

图 7：MUSIC 算法使用 IQ 样本生成具有峰值的功率伪谱，从而找到发射设备的位置。本例显示了一个 2-D 伪谱，其中的发射设备位于 50 度方位角和 45 度仰角。（图片来源：Silicon Labs）

运行测向算法的计算量很大，需要足够的 RAM 和闪存容量。

具有相应资源的商用蓝牙 5.1 产品已经上市。例如，Dialog Semiconductor 提供 DA14691 蓝牙 5 LE SoC，适用于定位服务应用。该芯片采用 Arm® Cortex®-M33 微处理器，提供 512 KB 的 RAM。Silicon Labs 发布了 EFR32BG13 BLE SoC 的蓝牙 5.1 堆栈，该芯片采用 Arm Cortex-M4 微处理器，提供 64 KB 的 RAM 和 512 KB 闪存。

Nordic Semiconductor 则更进一步，他们发布了全新“测向”硬件 nRF52811。这款 BLE SoC 可以兼容蓝牙 5.1，集成了 Arm Cortex M4 微处理器，并结合了来自 Nordic 的高端 nRF52840 无线 SoC 的多协议无线电。该芯片提供 192 KB 的闪存和 24 KB 的 RAM。

本系列文章的第 2 部分将解释如何使用基于这些 SoC 和堆栈的开发平台（结合其他组件，包括天线阵列、辅助微处理器和相关存储器，以及“定位引擎”固件），来实现定位服务应用，例如资产跟踪和 IPS。

总结

凭借蓝牙 5.1 近期采用的核心规范增强功能，用户能够更轻松地获取 IQ 数据。这些数据可用于馈送 RF 测向算法，从而计算蓝牙无线电发射的 AoA 或 AoD，然后利用这些信息，在两个或三个维度上估算发射器的位置。

虽然这些算法可为资产跟踪和 IPS 等实际定位服务应用奠定基础，但它们的精度要依赖于设计合理的天线阵列和经过验证的 RF 测向算法，还必须有足够的处理器和存储器资源来执行复杂的计算。

在本系列文章的第 2 部分，我们将论述，虽然开发并不简单，但随着商用蓝牙 5.1 测向平台、天线阵列和定位引擎固件的推出，设计人员能够更简单地开始构建厘米级精度的定位服务应用。