一、引言
在科技飞速发展的当下，无人机技术取得了显著进步，广泛应用于诸多领域，如航拍测绘、物流配送、农业植保、安防监控等。在这些应用场景中，精准定位对于无人机而言至关重要，其定位精度直接关乎任务的执行效果与安全性。传统的定位技术，如全球卫星导航系统（GNSS），虽然在开阔环境中能够提供较为准确的定位信息，但在复杂环境下，如城市峡谷、室内环境、密林区域等，面临着信号遮挡、多路径效应等问题，导致定位精度严重下降，无法满足无人机在这些场景中的应用需求。
超宽带（UWB）技术作为一种新兴的无线通信技术，凭借其独特的技术特性，为无人机在复杂环境下实现精准定位带来了新的契机。UWB 技术通过发送和接收纳秒级甚至皮秒级的非正弦波窄脉冲信号来传输信息，具有带宽极宽、信号功率谱密度低、抗多径能力强、定位精度高等显著优势。将 UWB 技术应用于无人机定位系统，并与多基站多模块融合组网相结合，能够有效提升无人机在各种复杂环境下的定位性能，拓展无人机的应用范围，推动相关领域的进一步发展。
二、UWB 技术概述
2.1 UWB 技术的原理
UWB 技术与传统通信技术存在本质区别，它不依赖正弦波载波来传输信息，而是利用纳秒（ns）至皮秒（ps）级的非正弦波窄脉冲进行数据传递。这些极窄脉冲具有丰富的频谱成分，其带宽通常在 500MHz 以上，甚至可达数 GHz，远超过传统通信系统的带宽。UWB 信号的产生方式主要有冲激无线电（IR）和直接序列扩频（DSSS）两种。在 IR-UWB 系统中，仅需产生一个时间短至 nS 级以下的脉冲，便可通过天线进行发送，需要传送的信息可以通过改变脉冲的幅度、时间、相位进行加载，进而实现信息传输。
在定位方面，UWB 技术主要基于飞行时间（TOF）原理来计算目标之间的距离。常见的测距方法包括双向飞行时间法（TW-TOF）、单向飞行时间法（TOF）和双侧单向测距（SS-TWR）。双向飞行时间法通过两个异步收发机之间的信号往返时间差来计算距离，能够有效消除时钟同步误差，提高测距精度；单向飞行时间法通过测量信号从发射到接收的时间差来计算距离，适用于单向测距场景；双侧单向测距则结合了单向测距的便捷性和双向测距的精度。
2.2 UWB 技术的特点
高精度定位：由于 UWB 信号带宽极宽，能够提供亚厘米级甚至毫米级的测距精度，这对于无人机编队飞行、精准避障、自主着陆等任务至关重要。例如，在无人机编队飞行中，高精度的定位能够确保无人机之间保持精确的相对位置，实现整齐划一的队形控制和动态调整。
抗干扰能力强：UWB 信号功率谱密度低，且带宽极宽，能够有效抑制多径效应和其他干扰源的影响。在复杂的电磁环境中，如城市环境中存在大量的电磁干扰，UWB 技术能够像一位坚定的行者，不受外界干扰，稳定地完成数据传输和定位任务，保证测距的稳定性。
低功耗：UWB 模块通常具有低能耗特性，这对于无人机这种对功耗较为敏感的设备来说非常重要。低功耗有助于延长无人机的续航时间，使其能够在一次充电或一次燃油补给的情况下执行更长时间的任务。
高安全性：由于 UWB 信号强度较低，不易被外界侦测到，适合无人机等需要隐蔽操作的场景。在一些特殊应用中，如军事侦察、秘密监测等，无人机利用 UWB 技术能够在不被轻易发现的情况下完成任务，提高了任务的安全性和保密性。
信号穿透性好：UWB 信号具有较强的穿透能力，能够穿透墙壁、树木等障碍物，在一定程度上解决了信号遮挡的问题。这使得无人机在室内环境、密林区域等复杂场景下也能够实现较为可靠的定位。
三、无人机多基站多模块融合组网架构
3.1 多基站部署方案
在无人机定位系统中，多基站的部署方式对定位精度和覆盖范围有着关键影响。常见的基站部署方案有三角定位法、四边定位法和蜂窝状部署法等。
三角定位法是通过在三个不同位置设置基站，利用 UWB 技术测量无人机与各个基站之间的距离，根据三角形的几何原理计算出无人机的位置。这种方法适用于对定位精度要求较高且覆盖范围相对较小的场景，例如室内无人机表演场地。其优点是计算相对简单，所需基站数量较少；缺点是覆盖范围有限，若基站布局不合理，可能会出现定位盲区。
四边定位法在四个角设置基站，构建四边形区域。相比三角定位法，四边定位法能够扩大覆盖范围，提高定位的稳定性。在一些大型仓库、工厂等室内环境中，四边定位法能够更好地满足无人机的定位需求。但该方法需要更多的基站，成本相对较高，且对基站的同步要求更为严格。
蜂窝状部署法借鉴了移动通信基站的部署方式，将多个基站按照蜂窝状布局进行设置。这种部署方式能够实现大面积的无缝覆盖，适用于城市环境监测、大型物流园区等场景。蜂窝状部署法的优点是覆盖范围广、定位精度均匀；缺点是基站数量众多，部署和维护成本高，系统复杂度大。
在实际应用中，需要根据具体的场景需求和环境特点，综合考虑成本、精度、覆盖范围等因素，选择合适的基站部署方案。例如，在室内小型无人机编队表演场景中，三角定位法可能是较为合适的选择；而在城市规模的无人机物流配送场景中，蜂窝状部署法更能满足需求。
3.2 多模块融合方式
为了进一步提高无人机的定位性能，UWB 模块通常需要与其他传感器模块进行融合。常见的与 UWB 模块融合的传感器包括惯性导航系统（INS）、全球卫星导航系统（GNSS）、视觉传感器和激光雷达等。
UWB 模块与惯性导航系统（INS）结合，可以提供更精确的无人机定位信息。INS 能够实时测量无人机的加速度和角速度，通过积分运算得到无人机的姿态和位置信息。然而，INS 存在误差随时间累积的问题。在室内或复杂环境中，UWB 模块通过测量无人机与基站之间的距离，辅助 INS 算法修正误差，抑制误差的累积，从而提高定位精度。例如，在无人机进入室内环境后，GNSS 信号受到遮挡无法使用，此时 UWB-INS 融合系统能够继续为无人机提供准确的定位信息，确保无人机能够在室内环境中安全飞行。
结合视觉传感器和 UWB 模块，可以进一步提升无人机在视觉挑战环境中的定位能力。视觉传感器能够获取无人机周围环境的图像信息，通过图像识别和处理技术，提取环境特征点，计算无人机相对于这些特征点的位置和姿态。UWB 模块则提供无人机与基站之间的精确距离信息。两者融合后，视觉传感器可以利用 UWB 的距离信息对自身的定位结果进行校准，而 UWB 模块也可以借助视觉传感器的环境感知能力，更好地应对多径效应等问题。例如，在光线较暗或纹理特征不明显的环境中，单独使用视觉传感器可能会出现定位不准确的情况，此时 UWB 模块的加入能够有效提升定位的可靠性。
UWB 模块与激光雷达的融合也能为无人机带来更强大的定位和避障能力。激光雷达通过发射激光束并测量反射光的时间来获取周围环境的三维点云信息，能够精确感知无人机周围障碍物的位置和形状。UWB 模块提供无人机的精确位置信息。在无人机飞行过程中，激光雷达的点云数据可以与 UWB 的定位信息相结合，实现更精准的路径规划和避障。例如，在无人机穿越狭窄通道或复杂障碍物区域时，激光雷达能够实时检测到障碍物的位置，UWB 模块则确保无人机准确知道自身的位置，两者协同工作，帮助无人机安全通过复杂区域。
四、UWB 技术在无人机精准定位中的应用场景
4.1 无人机编队飞行
在无人机编队飞行应用中，UWB 技术发挥着关键作用。无人机编队飞行要求各无人机之间保持精确的相对位置，以实现整齐美观的编队效果和高效的协同作业。UWB 模块能够提供亚厘米级甚至毫米级的高精度测距，通过精确测量无人机之间的相对位置，实现队形控制和动态调整。
利用 UWB 模块进行两点间测距，结合惯性导航系统（INS）和 GPS 数据，计算无人机的相对位置。在多无人机系统中，通过 UWB 模块实现无人机之间的实时通信和协作控制，从而提高编队飞行的稳定性和效率。例如，在大型无人机灯光秀表演中，成百上千架无人机需要按照预设的图案和轨迹进行飞行，UWB 技术能够确保每架无人机都能准确知道自己与其他无人机的相对位置，实现精确的编队飞行，呈现出绚丽多彩的灯光表演效果。
4.2 室内无人机定位与导航
室内环境由于存在大量的墙壁、障碍物等，GNSS 信号受到严重遮挡，无法为无人机提供有效的定位服务。UWB 技术凭借其抗多径能力强、信号穿透性好等优势，成为室内无人机定位与导航的理想选择。
通过在室内环境中合理部署 UWB 基站，无人机搭载 UWB 模块可以实时测量与基站之间的距离，从而确定自身在室内的位置。结合其他传感器，如视觉传感器、惯性导航系统等，无人机能够实现高精度的室内定位与导航。例如，在室内物流配送场景中，无人机需要在仓库内准确地飞行到指定货架位置取货和送货，UWB 技术能够帮助无人机在复杂的室内环境中实现精准定位，高效完成配送任务。
4.3 复杂环境下的无人机作业
在复杂环境，如城市峡谷、密林区域等，传统定位技术面临诸多挑战，而 UWB 技术为无人机在这些环境下的作业提供了可靠的解决方案。
在城市峡谷中，高楼大厦林立，GNSS 信号容易受到遮挡和反射，产生多路径效应，导致定位精度严重下降。UWB 信号带宽极宽，能够有效抑制多径效应的影响，为无人机提供稳定的定位服务。无人机可以利用 UWB 技术在城市峡谷中准确飞行，执行电力巡检、安防监控等任务。
在密林区域，卫星信号同样受到严重遮挡，且树木等障碍物对信号的吸收和散射作用明显。UWB 信号具有较强的穿透能力，能够在一定程度上穿透树木等障碍物，实现无人机与基站之间的通信和测距。通过空地协同的方式，利用无人机携带 GNSS/UWB 集成化载荷升空作为空中基站，并通过 PPP-RTK 技术对基站位置进行实时标定，配合密林中 UWB 标签组网测距，能够完成密林中 UWB 标签定位，满足森林资源管理、野外救援、森林巡护等应用的高精度定位需求。
五、技术挑战与解决方案
5.1 多径效应问题
在复杂环境中，UWB 信号可能受到反射、折射等多径效应的影响。这些反射信号会与直接路径信号（直达信号）同时到达接收器，从而产生多径干扰，导致测距误差增大，影响无人机的定位精度。
为了解决多径效应问题，研究者提出了多种解决方案。一方面，可以通过改进信号处理算法来减少多径误差。例如，采用到达时间差（TDOA）算法，通过测量信号到达不同基站的时间差来确定无人机的位置，该算法能够在一定程度上分离多径信号，提高定位精度。另一方面，可以利用多天线技术，如智能天线阵列，通过对不同天线接收到的信号进行加权处理，增强直达信号的强度，抑制多径信号的干扰。此外，还可以结合其他传感器的数据，如视觉传感器的环境信息，对 UWB 的定位结果进行辅助修正，进一步提高定位精度。
5.2 系统复杂度与成本
无人机多基站多模块融合组网精准定位系统涉及多个基站的部署、多种传感器模块的集成以及复杂的数据处理算法，这导致系统复杂度较高，成本也相应增加。
为了降低系统复杂度和成本，首先在硬件设计方面，可以采用集成度更高的芯片和模块，减少硬件组件的数量，降低硬件成本和功耗。例如，研发将 UWB 模块与其他传感器模块集成在一起的一体化芯片，既能减少电路板的面积，又能降低系统的功耗和成本。其次，在算法优化方面，设计高效的定位算法和数据融合算法，减少计算量和数据传输量。例如，采用轻量化的神经网络架构，在保证定位精度的前提下，降低算法的计算复杂度，使其能够在资源有限的无人机设备上快速运行。此外，在基站部署方面，合理规划基站布局，尽量减少基站数量，同时保证定位精度和覆盖范围，从而降低基站建设和维护成本。
5.3 通信延迟与可靠性
在无人机定位系统中，通信延迟和可靠性直接影响无人机的飞行安全和任务执行效果。UWB 通信虽然具有高速率、低功耗等优点，但在多基站多模块融合组网的复杂环境下，仍然可能存在通信延迟和丢包等问题。
为了提高通信延迟与可靠性，首先在通信协议方面，采用高效的通信协议，优化数据传输流程，减少数据传输的冗余和延迟。例如，采用时分复用（TDM）和频分复用（FDM）相结合的方式，合理分配通信资源，提高通信效率。其次，在网络架构方面，构建可靠的通信网络，采用冗余链路和备份机制，确保在部分链路出现故障时，通信仍能正常进行。例如，在基站之间建立多条通信链路，当一条链路出现故障时，自动切换到其他备用链路。此外，还可以通过增加信号强度、优化天线设计等方式，提高信号的传输质量和可靠性，减少丢包现象的发生。