一种基于TDOA算法的UWB基站高精度时间同步装置的制作方法

一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置
技术领域
1.本发明属于定位技术领域，具体涉及一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置。


背景技术：

2.移动定位服务在人们的生活中发挥着越来越重要的作用，如停车场中车辆的定位、医院中患者的定位、火灾现场中受困人员的定位等。其在给人们提供便利的同时，也为定位系统的性能提出了更高的要求，uwb的定位原理和卫星导航定位原理很相似。uwb的定位原理是通过在室内布置4个已知坐标的uwb定位基站，需要定位的人员或者设备携带定位标签，标签按照一定的频率发射脉冲，不断和四个已知位置的基站进行测距，通过tdoa算法精确的计算定位标签的位置，然而市面上各种的uwb基站定位仍存在各种各样的问题。
3.如授权公告号为cn105897330a所公开的一种用于uwb高精度定位系统的信号同步方法，其虽然实现了时间同步信号传输需要专用电缆的工程难题，通过共用数据传输的网线，同时实现了定位数据和同步信号的传输，实现了同步信号逐级转发，有效的将定位基站级联入定位系统，能够组成数量大，规模大的定位系统，通过系统组建时的一整套测量方法，精确地测量出各个基站由于线路长短不同，内部电路转换时间同步信号所带来的延时不同，并加以修正，实现基站间高精度的同步控制，大大提高了定位精度，但是并未解决现有uwb基站之间存在的不能够有效的实现多种方式通讯传输，无法有效的提高数据信息的传输安全性，以及不能够有效的实现对定位处理的问题，为此我们提出一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置，uwb系统中包括有位置感知层、网络传输层和定位应用层；
6.所述位置感知层中包括有uwb模块，所述uwb模块中包括有uwb基站组，所述uwb基站组中包括有若干个uwb基站点，所述uwb模块中还包括有uwb标签，所述uwb标签中均包括有脉冲信号发生器和通讯信号发生器，所述脉冲信号发生器和所述通讯信号发生器上均电性连接有通讯天线，所述uwb基站组用于实现对所述uwb标签进行识别，并且实现对uwb标签进行定位，所述uwb标签通过脉冲信号发生器实现与所述uwb基站组进行定时的发送脉冲信号，便于所述uwb基站组中的每一个所述基站点能够根据时间差对所述uwb标签进行定位计算处理；
7.所述网络传输层采用的是5g通讯，所述5g通讯中包括有poe交换机，所述poe交换机与所述uwb模块中的所述uwb基站组中的每一个所述uwb基站点进行通讯连接，所述5g通讯中还包括有5g基站，所述5g基站中包括有有线通讯传输和无线通讯传输，所述5g通讯用
于实现所述位置感知层和所述定位应用层进行通讯连接，所述5g通讯还用于实现对所述uwb模块中的各个所述uwb基站点进行通讯连接；
8.所述定位应用层中包括有数据模块，所述数据模块中包括有定位服务器、数据服务器、呈现服务器、安全防火墙、边缘云计算和运用设备，所述定位服务器通过若干个所述uwb基站点在接收到所述uwb标签的脉冲信号后进行定位计算，所述定位服务器采用的算法是tdoa定位原理，所述数据服务器用于实现对数据信息进行存储，并且实现对数据型信息进行融合处理，所述呈现服务器用于实现对数据位置信息在地图上进行显示，所述运用设备用于实现对地图上的位置信息进行显示，包括有终端计算和移动设备，便于实现对所述uwb标签的位置进行显示；
9.所述网络传输层上还电性连接有数据安全单元，所述数据安全单元中包括有数据处理模块，所述数据处理模块上电性连接有数据加密单元，所述数据处理模块用于实现对数据信息进行计算处理，所述数据加密单元用于实现对数据信息进行加密处理。
10.优选的，所述uwb基站组中的每一个所述uwb基站点中均包括有晶体震荡器，用于产生时钟频率，所述晶体振荡器在产生时间频率的时候，通过有线同步和无线同步进行调节时间；
11.所述有线同步即每一个所述uwb基站点都用同一个表，也就是同步控制器，所述同步控制器通过有线通信的方式，将时间信息传输到每个基站，使每个基站处于同一时间体系，实现时间同步；
12.所述无线同步就是各个所述uwb基站点通过不断的相互交换本队时钟信息，最终达到并且保持全局时间协调一致，也就是说所述uwb基站点之间每隔一段时间进行信号交互，调整自身时间与其他基站保持一致。
13.优选的，所述脉冲信号发生器和所述通讯信号发生器上均电性连接有通讯天线，所述通讯天线中包括有增益电路，所述通讯天线用于实现增加所述脉冲信号发生器和所述通讯信号发生器的信号强度，提高所述uwb标签和所述uwb基站点之间的稳定性通讯连接。
14.优选的，所述无线通讯传输上电性连接有通讯天线，所述通讯天线中包括有增益电路，所述通讯天线用于实现增加所述脉冲信号发生器和所述通讯信号发生器的信号强度，提高所述uwb基站点之间和所述位置感知层与所述定位应用层之间的稳定性通讯连接。
15.优选的，所述数据处理模块中包括有用于接收数据信息的获取电路，包括有同于实现对数据信息进行模数转换的转换电路，包括有用于实现对数据信息进行放大处理的增益电路，包括有用于实现对数据信息进行滤除杂波的滤波电路。
16.优选的，所述滤波电路采用的是二阶iir低通滤波或者是fir滤波器，
17.所述二阶iir低通滤波的计算公式如下：
[0018][0019]
y(n)为输出数据，xn为输入数据，a和b为滤波器的系数，n为滤波次数，k＝0为该次处理的数据信息，k＝1为下次处理的数据信息，n-k为数据信息的位置；
[0020]
所述fir滤波器采用的是有限长单位冲激响应滤波器，一个m阶fir滤波器的定义如下：
[0021]
长度为m的fir输出对应于输入时间序列z(n)的关系由一种有限卷积和的形式给
出：
[0022][0023]
上式表达的是一个m-1阶的fir滤波器，它有m个抽头，因此有m个乘法器，m-1个累加器组成，每一个抽头需要消耗逻辑资源的乘法器累加器单元；
[0024]
其中z(n)为输入信号，h(j)为fir滤波系数，v(n)为经过滤波后的信号。
[0025]
优选的，所述数据加密模块采用的是采用的是rsa算法、ecc加密法、md5、idea或者sha1；
[0026]
并且采用的算法之一是哈希算法：哈希算法的定义如下：
[0027]
一个哈希函数(输出长度为l)由两个ppt上的算法(gen，h)构成；
[0028]
gen：一个概率算法，以一个安全参数1n作为输入，然后输出密钥s，假设安全参数1n隐含在s中；
[0029]
h：将一个密钥s以及一个01串x∈{0，1}*作为输入，然后输出hs(x)∈{0，1}l(n)，其中的n是隐含在s中的安全参数；
[0030]
即h是定义在输入固定为x∈{0，1}l'(n)并且l'(n)》l(n)，则称这种哈希函数是一个固定长度的哈希函数，并且称算法h为压缩函数；
[0031]
哈希函数的安全性：
[0032]
抗第二原像：给定一个s以及一个随机的x，对于一个ppt上的敌手计算上很难求出x'≠x满足hs(x')＝hs(x)；
[0033]
抗原像：给定一个s以及一个随机的y，对于一个ppt上的敌手计算上很难求出一个满足hs(x)＝y的x值。
[0034]
优选的，所述tdoa定位原理实时定位系统通常由一系列已知坐标的所述uwb基站点和一个未知坐标的所述uwb标签组成，tdoa定位通过测量信号飞行时间差估计所述uwb标签与不同所述uwb基站点之间的距离差，从而解算用户标签的坐标；
[0035]
定义p＝[x,y,z]
t
为所述uwb标签的坐标，pi＝[xi,yi,zi]
t
,i＝1,2,
…
,n为所述uwb基站点的坐标，其中n为所述uwb基站点的数量，则所述uwb标签与所述uwb基站点之间信号飞行的真实时间表示为：
[0036][0037]
其中c为光速；
[0038]
考虑到噪声的影响，在实际系统中所述uwb标签与所述uwb基站点之间信号飞行时间的测量值为：
[0039][0040]
其中，ni表示服从高斯分布的测量噪声，所述uwb标签与第i个基站和第j个基站距离差的测量值由下式给出：
[0041][0042]
优选的，所述tdoa定位过程中，选取一个所述uwb基站点作为参考主基站，并且所述uwb标签与其它所述uwb基站点和参考主基站的所述uwb基站点之间的距离差，得到：
[0043][0044]
其中同时，我们有
[0045][0046]
根据极大似然法原理，求得所述uwb标签的坐标表示为：
[0047][0048]
优选的，所述边缘云计算采用的算法是ai智能算法，所述ai智能算法的神经网络输入神经元信息和对应的权重矩阵w来决定的，w
t
x
t
，x是一个向量，w是一个权重矩阵，通过w来将x转换成另外的向量；
[0049]
前一个时刻的隐藏层神经元向当前时刻的神经元的信息传递，其值有s
t-1
和对应的权重矩阵u来决定，u
tst-1
，s
t-1
是一个向量，u是一个权重矩阵，通过u来将s
t-1
转换成另外的向量；
[0050]
主要是当前时刻的神经元h
t
，将上述两个部分的输入整合，激活生成当前时刻隐藏层神经元的输出，整合的过程就是向量相加：w
t
x
t
+u
tst-1
；
[0051]
在假设激活函数为f，则激活后生成当前时刻神经元的值：s
t
＝f(w
t
x
t
+u
tst-1
)；
[0052]
信息传递主要是将当前时刻隐藏层神经元的值传递到当前时刻的输出神经元中去：
[0053]ot
＝g(v
tst
)；
[0054]
则向前的公式如下：
[0055]st
＝f(w
t
x
t
+u
tst-1
),o
t
＝g(v
tst
)＝g(v
t
f(w
t
x
t
+u
tst-1
))；
[0056]
在整个神经网络中，一共包含的三中权重矩阵，第一个矩阵是w，给矩阵的维度为(n，k)，n表示隐藏层神经元值的向量维度，k表示输入神经单元的向量的维度，第二个权重矩阵是v，该矩阵的维度为(l，n)，其中p表示输出层的神经元的向量维度，第三个是权重矩阵u，该矩阵的维度是(n，n)。
[0057]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0058]
本发明在使用的时候，通过多种通讯方式进行数据传输，能够有效的实现对时间同步，即通过脉冲信息连接标签和基站之间，实现对标签进行定位处理，然后通过有线通讯或者无线通讯实现对数据信息进行传输，并且实现对各个基站之间进行通讯，便于保持各个基站之间的时间同步，以及在数据信息进行传输的时候，通过数据安全单元对数据信息进行处理，有效的提高数据信息的安全性和精准性，且采用多个服务器实现对数据信息进行处理或者实现定位处理，提高系统的控制，并且实现对标签进行快速的定位处理。
附图说明
[0059]
图1为本发明的系统结构示意图。
具体实施方式
[0060]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0061]
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置，uwb系统中包括有位置感知层、网络传输层和定位应用层；
[0062]
所述位置感知层中包括有uwb模块，所述uwb模块中包括有uwb基站组，所述uwb基站组中包括有若干个uwb基站点，所述uwb模块中还包括有uwb标签，所述uwb标签中均包括有脉冲信号发生器和通讯信号发生器，所述脉冲信号发生器和所述通讯信号发生器上均电性连接有通讯天线，所述uwb基站组用于实现对所述uwb标签进行识别，并且实现对uwb标签进行定位，所述uwb标签通过脉冲信号发生器实现与所述uwb基站组进行定时的发送脉冲信号，便于所述uwb基站组中的每一个所述基站点能够根据时间差对所述uwb标签进行定位计算处理；
[0063]
所述网络传输层采用的是5g通讯，所述5g通讯中包括有poe交换机，所述poe交换机与所述uwb模块中的所述uwb基站组中的每一个所述uwb基站点进行通讯连接，所述5g通讯中还包括有5g基站，所述5g基站中包括有有线通讯传输和无线通讯传输，所述5g通讯用于实现所述位置感知层和所述定位应用层进行通讯连接，所述5g通讯还用于实现对所述uwb模块中的各个所述uwb基站点进行通讯连接；
[0064]
所述定位应用层中包括有数据模块，所述数据模块中包括有定位服务器、数据服务器、呈现服务器、安全防火墙、边缘云计算和运用设备，所述定位服务器通过若干个所述uwb基站点在接收到所述uwb标签的脉冲信号后进行定位计算，所述定位服务器采用的算法是tdoa定位原理，所述数据服务器用于实现对数据信息进行存储，并且实现对数据型信息进行融合处理，所述呈现服务器用于实现对数据位置信息在地图上进行显示，所述运用设备用于实现对地图上的位置信息进行显示，包括有终端计算和移动设备，便于实现对所述uwb标签的位置进行显示；
[0065]
所述网络传输层上还电性连接有数据安全单元，所述数据安全单元中包括有数据处理模块，所述数据处理模块上电性连接有数据加密单元，所述数据处理模块用于实现对数据信息进行计算处理，所述数据加密单元用于实现对数据信息进行加密处理。
[0066]
为了实现对各个uwb基站点的时间进行同步处理，本实施例中，优选的，所述uwb基站组中的每一个所述uwb基站点中均包括有晶体震荡器，用于产生时钟频率，所述晶体振荡器在产生时间频率的时候，通过有线同步和无线同步进行调节时间；
[0067]
所述有线同步即每一个所述uwb基站点都用同一个表，也就是同步控制器，所述同步控制器通过有线通信的方式，将时间信息传输到每个基站，使每个基站处于同一时间体系，实现时间同步；
[0068]
所述无线同步就是各个所述uwb基站点通过不断的相互交换本队时钟信息，最终达到并且保持全局时间协调一致，也就是说所述uwb基站点之间每隔一段时间进行信号交互，调整自身时间与其他基站保持一致。
[0069]
为了使得uwb标签和uwb基站点之间能够实现连接，便于实现对uwb标签进行定位
处理，本实施例中，优选的，所述脉冲信号发生器和所述通讯信号发生器上均电性连接有通讯天线，所述通讯天线中包括有增益电路，所述通讯天线用于实现增加所述脉冲信号发生器和所述通讯信号发生器的信号强度，提高所述uwb标签和所述uwb基站点之间的稳定性通讯连接。
[0070]
为了实现对uwb基站点之间和位置感知层与定位应用层之间的稳定性通讯连接，本实施例中，优选的，所述无线通讯传输上电性连接有通讯天线，所述通讯天线中包括有增益电路，所述通讯天线用于实现增加所述脉冲信号发生器和所述通讯信号发生器的信号强度，提高所述uwb基站点之间和所述位置感知层与所述定位应用层之间的稳定性通讯连接。
[0071]
为了实现对数据信息进行计算处理，提高数据信息的精准度和安全性，本实施例中，优选的，所述数据处理模块中包括有用于接收数据信息的获取电路，包括有同于实现对数据信息进行模数转换的转换电路，包括有用于实现对数据信息进行放大处理的增益电路，包括有用于实现对数据信息进行滤除杂波的滤波电路。
[0072]
为了实现对数据信息的中杂波进行有效的滤除，本实施例中，优选的，所述滤波电路采用的是二阶iir低通滤波或者是fir滤波器，
[0073]
所述二阶iir低通滤波的计算公式如下：
[0074][0075]
y(n)为输出数据，xn为输入数据，a和b为滤波器的系数，n为滤波次数，k＝0为该次处理的数据信息，k＝1为下次处理的数据信息，n-k为数据信息的位置；
[0076]
所述fir滤波器采用的是有限长单位冲激响应滤波器，一个m阶fir滤波器的定义如下：
[0077]
长度为m的fir输出对应于输入时间序列z(n)的关系由一种有限卷积和的形式给出：
[0078][0079]
上式表达的是一个m-1阶的fir滤波器，它有m个抽头，因此有m个乘法器，m-1个累加器组成，每一个抽头需要消耗逻辑资源的乘法器累加器单元；
[0080]
其中z(n)为输入信号，h(j)为fir滤波系数，v(n)为经过滤波后的信号。
[0081]
为了实现对数据信息进行加密处理，便于实现安全传输，本实施例中，优选的，所述数据加密模块采用的是采用的是rsa算法、ecc加密法、md5、idea或者sha1；
[0082]
并且采用的算法之一是哈希算法：哈希算法的定义如下：
[0083]
一个哈希函数(输出长度为l)由两个ppt上的算法(gen，h)构成；
[0084]
gen：一个概率算法，以一个安全参数1n作为输入，然后输出密钥s，假设安全参数1n隐含在s中；
[0085]
h：将一个密钥s以及一个01串x∈{0，1}*作为输入，然后输出hs(x)∈{0，1}l(n)，其中的n是隐含在s中的安全参数；
[0086]
即h是定义在输入固定为x∈{0，1}l'(n)并且l'(n)》l(n)，则称这种哈希函数是一个固定长度的哈希函数，并且称算法h为压缩函数；
[0087]
哈希函数的安全性：
[0088]
抗第二原像：给定一个s以及一个随机的x，对于一个ppt上的敌手计算上很难求出x'≠x满足hs(x')＝hs(x)；
[0089]
抗原像：给定一个s以及一个随机的y，对于一个ppt上的敌手计算上很难求出一个满足hs(x)＝y的x值。
[0090]
为了实现对uwb标签进行精准的定位计算，本实施例中，优选的，所述tdoa定位原理实时定位系统通常由一系列已知坐标的所述uwb基站点和一个未知坐标的所述uwb标签组成，tdoa定位通过测量信号飞行时间差估计所述uwb标签与不同所述uwb基站点之间的距离差，从而解算用户标签的坐标；
[0091]
定义p＝[x,y,z]
t
为所述uwb标签的坐标，pi＝[xi,yi,zi]
t
,i＝1,2,
…
,n为所述uwb基站点的坐标，其中n为所述uwb基站点的数量，则所述uwb标签与所述uwb基站点之间信号飞行的真实时间表示为：
[0092][0093]
其中c为光速；
[0094]
考虑到噪声的影响，在实际系统中所述uwb标签与所述uwb基站点之间信号飞行时间的测量值为：
[0095][0096]
其中，ni表示服从高斯分布的测量噪声，所述uwb标签与第i个基站和第j个基站距离差的测量值由下式给出：
[0097][0098]
所述tdoa定位过程中，选取一个所述uwb基站点作为参考主基站，并且所述uwb标签与其它所述uwb基站点和参考主基站的所述uwb基站点之间的距离差，得到：
[0099][0100]
其中同时，我们有
[0101][0102]
根据极大似然法原理，求得所述uwb标签的坐标表示为：
[0103][0104]
为了实现对uwb标签的定位信息进行计算处理，本实施例中，优选的，所述边缘云计算采用的算法是ai智能算法，所述ai智能算法的神经网络输入神经元信息和对应的权重矩阵w来决定的，w
t
x
t
，x是一个向量，w是一个权重矩阵，通过w来将x转换成另外的向量；
[0105]
前一个时刻的隐藏层神经元向当前时刻的神经元的信息传递，其值有s
t-1
和对应的权重矩阵u来决定，u
tst-1
，s
t-1
是一个向量，u是一个权重矩阵，通过u来将s
t-1
转换成另外
的向量；
[0106]
主要是当前时刻的神经元h
t
，将上述两个部分的输入整合，激活生成当前时刻隐藏层神经元的输出，整合的过程就是向量相加：w
t
x
t
+u
tst-1
；
[0107]
在假设激活函数为f，则激活后生成当前时刻神经元的值：s
t
＝f(w
t
x
t
+u
tst-1
)；
[0108]
信息传递主要是将当前时刻隐藏层神经元的值传递到当前时刻的输出神经元中去：
[0109]ot
＝g(v
tst
)；
[0110]
则向前的公式如下：
[0111]st
＝f(w
t
x
t
+u
tst-1
),o
t
＝g(v
tst
)＝g(v
t
f(w
t
x
t
+u
tst-1
))；
[0112]
在整个神经网络中，一共包含的三中权重矩阵，第一个矩阵是w，给矩阵的维度为(n，k)，n表示隐藏层神经元值的向量维度，k表示输入神经单元的向量的维度，第二个权重矩阵是v，该矩阵的维度为(l，n)，其中p表示输出层的神经元的向量维度，第三个是权重矩阵u，该矩阵的维度是(n，n)。
[0113]
本发明的工作原理及使用流程：在使用的时候，通过位置感知层中的uwb模块实现对uwb基站组中的各个uwb基站点和uwb标签进行连接，即通过uwb标签中的脉冲信号发生器和通讯天线实现与uwb基站点进行连接，使得uwb基站点通过网络传输层中的5g通讯进行数据传输，即通过poe交换机实现对uwb模块中的数据信息进行接收，然后通过5g基站汇总的有线通讯传输或者无线通讯传输实现数据信息的发送，且在数据信息在进行传输的时候，通过数据安全单元实现对数据信息进行计算处理，即通过数据处理模块实现对数据信息进行分析计算处理，然后通过数据加密模块进行加密处理，提高数据信息在进行传输时候的稳定性和安全性，定位应用层的数据模块在接收到网络传输层的数据信息后，通过数据服务器进行接收数据信息，然后通过定位服务器实现对uwb标签的位置进行计算处理，然后通过呈现服务器在地图中进行标注，并且再将数据信息在运用设备上进行显示，或者是将数据信息传输给uwb标签，以及在数据模块中包括有安全防火墙，可以有效的实现对系统进行安全防护，提高系统的安全性，以及在系统较为繁忙的时候，通过边缘云计算对定位信息进行计算处理，且定位服务器中采用的算法是tdoa定位原理，有效的实现对uwb标签进行精准的定位计算处理。
[0114]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

技术特征：
1.一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置，其特征在于，uwb系统中包括有位置感知层、网络传输层和定位应用层；所述位置感知层中包括有uwb模块，所述uwb模块中包括有uwb基站组，所述uwb基站组中包括有若干个uwb基站点，所述uwb模块中还包括有uwb标签，所述uwb标签中均包括有脉冲信号发生器和通讯信号发生器，所述脉冲信号发生器和所述通讯信号发生器上均电性连接有通讯天线，所述uwb基站组用于实现对所述uwb标签进行识别，并且实现对uwb标签进行定位，所述uwb标签通过脉冲信号发生器实现与所述uwb基站组进行定时的发送脉冲信号，便于所述uwb基站组中的每一个所述基站点能够根据时间差对所述uwb标签进行定位计算处理；所述网络传输层采用的是5g通讯，所述5g通讯中包括有poe交换机，所述poe交换机与所述uwb模块中的所述uwb基站组中的每一个所述uwb基站点进行通讯连接，所述5g通讯中还包括有5g基站，所述5g基站中包括有有线通讯传输和无线通讯传输，所述5g通讯用于实现所述位置感知层和所述定位应用层进行通讯连接，所述5g通讯还用于实现对所述uwb模块中的各个所述uwb基站点进行通讯连接；所述定位应用层中包括有数据模块，所述数据模块中包括有定位服务器、数据服务器、呈现服务器、安全防火墙、边缘云计算和运用设备，所述定位服务器通过若干个所述uwb基站点在接收到所述uwb标签的脉冲信号后进行定位计算，所述定位服务器采用的算法是tdoa定位原理，所述数据服务器用于实现对数据信息进行存储，并且实现对数据型信息进行融合处理，所述呈现服务器用于实现对数据位置信息在地图上进行显示，所述运用设备用于实现对地图上的位置信息进行显示，包括有终端计算和移动设备，便于实现对所述uwb标签的位置进行显示；所述网络传输层上还电性连接有数据安全单元，所述数据安全单元中包括有数据处理模块，所述数据处理模块上电性连接有数据加密单元，所述数据处理模块用于实现对数据信息进行计算处理，所述数据加密单元用于实现对数据信息进行加密处理。2.根据权利要求1所述的一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置，其特征在于：所述uwb基站组中的每一个所述uwb基站点中均包括有晶体震荡器，用于产生时钟频率，所述晶体振荡器在产生时间频率的时候，通过有线同步和无线同步进行调节时间；所述有线同步即每一个所述uwb基站点都用同一个表，也就是同步控制器，所述同步控制器通过有线通信的方式，将时间信息传输到每个基站，使每个基站处于同一时间体系，实现时间同步；所述无线同步就是各个所述uwb基站点通过不断的相互交换本队时钟信息，最终达到并且保持全局时间协调一致，也就是说所述uwb基站点之间每隔一段时间进行信号交互，调整自身时间与其他基站保持一致。3.根据权利要求1所述的一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置，其特征在于：所述脉冲信号发生器和所述通讯信号发生器上均电性连接有通讯天线，所述通讯天线中包括有增益电路，所述通讯天线用于实现增加所述脉冲信号发生器和所述通讯信号发生器的信号强度，提高所述uwb标签和所述uwb基站点之间的稳定性通讯连接。4.根据权利要求1所述的一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置，其特征在于：所述无线通讯传输上电性连接有通讯天线，所述通讯天线中包括有增益电路，所述通讯
天线用于实现增加所述脉冲信号发生器和所述通讯信号发生器的信号强度，提高所述uwb基站点之间和所述位置感知层与所述定位应用层之间的稳定性通讯连接。5.根据权利要求1所述的一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置，其特征在于：所述数据处理模块中包括有用于接收数据信息的获取电路，包括有同于实现对数据信息进行模数转换的转换电路，包括有用于实现对数据信息进行放大处理的增益电路，包括有用于实现对数据信息进行滤除杂波的滤波电路。6.根据权利要求5所述的一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置，其特征在于：所述滤波电路采用的是二阶iir低通滤波或者是fir滤波器，所述二阶iir低通滤波的计算公式如下：y(n)为输出数据，x
n
为输入数据，a和b为滤波器的系数，n为滤波次数，k＝0为该次处理的数据信息，k＝1为下次处理的数据信息，n-k为数据信息的位置；所述fir滤波器采用的是有限长单位冲激响应滤波器，一个m阶fir滤波器的定义如下：长度为m的fir输出对应于输入时间序列z(n)的关系由一种有限卷积和的形式给出：上式表达的是一个m-1阶的fir滤波器，它有m个抽头，因此有m个乘法器，m-1个累加器组成，每一个抽头需要消耗逻辑资源的乘法器累加器单元；其中z(n)为输入信号，h(j)为fir滤波系数，v(n)为经过滤波后的信号。7.根据权利要求1所述的一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置，其特征在于：所述数据加密模块采用的是采用的是rsa算法、ecc加密法、md5、idea或者sha1；并且采用的算法之一是哈希算法：哈希算法的定义如下：一个哈希函数(输出长度为l)由两个ppt上的算法(gen，h)构成；gen：一个概率算法，以一个安全参数1n作为输入，然后输出密钥s，假设安全参数1n隐含在s中；h：将一个密钥s以及一个01串x∈{0，1}*作为输入，然后输出hs(x)∈{0，1}l(n)，其中的n是隐含在s中的安全参数；即h是定义在输入固定为x∈{0，1}l'(n)并且l'(n)>l(n)，则称这种哈希函数是一个固定长度的哈希函数，并且称算法h为压缩函数；哈希函数的安全性：抗第二原像：给定一个s以及一个随机的x，对于一个ppt上的敌手计算上很难求出x'≠x满足hs(x')＝hs(x)；抗原像：给定一个s以及一个随机的y，对于一个ppt上的敌手计算上很难求出一个满足hs(x)＝y的x值。8.根据权利要求1所述的一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置，其特征在于：所述tdoa定位原理实时定位系统通常由一系列已知坐标的所述uwb基站点和一个未知坐标的所述uwb标签组成，tdoa定位通过测量信号飞行时间差估计所述uwb标签与不同所述
uwb基站点之间的距离差，从而解算用户标签的坐标；定义p＝[x,y,z]
t
为所述uwb标签的坐标，p
i
＝[x
i
,y
i
,z
i
]
t
,i＝1,2,
…
,n为所述uwb基站点的坐标，其中n为所述uwb基站点的数量，则所述uwb标签与所述uwb基站点之间信号飞行的真实时间表示为：其中c为光速；考虑到噪声的影响，在实际系统中所述uwb标签与所述uwb基站点之间信号飞行时间的测量值为：其中，n
i
表示服从高斯分布的测量噪声，所述uwb标签与第i个基站和第j个基站距离差的测量值由下式给出：9.根据权利要求1所述的一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置，其特征在于：所述tdoa定位过程中，选取一个所述uwb基站点作为参考主基站，并且所述uwb标签与其它所述uwb基站点和参考主基站的所述uwb基站点之间的距离差，得到：其中同时，我们有根据极大似然法原理，求得所述uwb标签的坐标表示为：10.根据权利要求1所述的一种基于tdoa算法的uwb基站高精度时间同步装置，其特征在于：所述边缘云计算采用的算法是ai智能算法，所述ai智能算法的神经网络输入神经元信息和对应的权重矩阵w来决定的，w
t
x
t
，x是一个向量，w是一个权重矩阵，通过w来将x转换成另外的向量；前一个时刻的隐藏层神经元向当前时刻的神经元的信息传递，其值有s
t-1
和对应的权重矩阵u来决定，u
t
s
t-1
，s
t-1
是一个向量，u是一个权重矩阵，通过u来将s
t-1
转换成另外的向量；主要是当前时刻的神经元h
t
，将上述两个部分的输入整合，激活生成当前时刻隐藏层神经元的输出，整合的过程就是向量相加：w
t
x
t
+u
t
s
t-1
；在假设激活函数为f，则激活后生成当前时刻神经元的值：s
t
＝f(w
t
x
t
+u
t
s
t-1
)；信息传递主要是将当前时刻隐藏层神经元的值传递到当前时刻的输出神经元中去：o
t
＝g(v
t
s
t
)；
则向前的公式如下：s
t
＝f(w
t
x
t
+u
t
s
t-1
),o
t
＝g(v
t
s
t
)＝g(v
t
f(w
t
x
t
+u
t
s
t-1
))；在整个神经网络中，一共包含的三中权重矩阵，第一个矩阵是w，给矩阵的维度为(n，k)，n表示隐藏层神经元值的向量维度，k表示输入神经单元的向量的维度，第二个权重矩阵是v，该矩阵的维度为(l，n)，其中p表示输出层的神经元的向量维度，第三个是权重矩阵u，该矩阵的维度是(n，n)。

技术总结
本发明公开了一种基于TDOA算法的UWB基站高精度时间同步装置；UWB系统中包括有位置感知层、网络传输层和定位应用层；位置感知层中包括有UWB模块，UWB模块中包括有UWB基站组，UWB模块中还包括有UWB标签；网络传输层采用的是5G通讯，5G通讯中包括有POE交换机；定位应用层中包括有数据模块，数据模块中包括有定位服务器、数据服务器、呈现服务器、安全防火墙、边缘云计算和运用设备；网络传输层上还电性连接有数据安全单元，数据安全单元中包括有数据处理模块和数据加密单元。本发明通过多种通讯方式进行数据传输，能够实现时间同步，数据安全单元提高数据信息的安全性和精准性，多个服务器对数据处理。器对数据处理。器对数据处理。


技术研发人员：施剑
受保护的技术使用者：苏州准迹智能科技有限公司
技术研发日：2023.07.11
技术公布日：2023/9/20