全面室外超宽带数据集：LOS/NLOS环境下的静态与动态测量及其在实时定位中的应用价值

本研究针对超宽带(UWB)技术在室外复杂环境中的定位性能问题，提供了包含静态和动态场景的全面数据集。研究人员通过系统测量天线高度、障碍物和时间变化对多径效应的影响，构建了包含LOS/NLOS环境、RSS和CIR数据的室外UWB数据集。结果表明，地面反射和Fresnel区信号衰减会导致测距误差，该数据集为优化锚点部署和开发鲁棒定位算法提供了重要参考，填补了现有室外UWB数据在长距离测量和信号特征方面的空白。

　　

在自动驾驶和工业机器人快速发展的今天，高精度实时定位技术成为关键瓶颈。超宽带(UWB)技术凭借其厘米级测距精度和抗干扰能力，被视为解决这一难题的"金钥匙"。然而这把钥匙在复杂的室外环境中却频频"卡壳"——地面反射形成的多径效应、障碍物导致的非视距(NLOS)传播等问题，严重制约着UWB技术的实际应用效果。更棘手的是，现有研究大多局限于单一环境因素分析，缺乏对多因素耦合影响的系统研究，特别是室外长距离场景下的信号传播特性数据严重不足。

针对这一现状，Byeonghyun Lee等研究团队在《Scientific Data》发表了开创性研究。他们构建了首个全面覆盖室外静态与动态场景、LOS/NLOS环境的UWB数据集。研究采用CC-SS-TWR(载波频率偏移校正单边双向测距)技术确保测距精度，通过精心设计的实验系统采集了不同天线高度(0.5-2.0m)和距离(2-60m)条件下的RSS(接收信号强度)和CIR(信道脉冲响应)数据。动态测量则整合了UWB、IMU(惯性测量单元)和RTK-GNSS(实时动态全球导航卫星系统)数据，为算法验证提供了高精度基准。

研究结果部分呈现了丰富发现：

1. 1.

   RSS分析揭示了信号衰减规律：NLOS环境使平均RSS降低2.3-2.5 dBm，在1.5m高度出现明显的Fresnel区信号中断现象。

2. 2.

   测距误差分析显示：60m距离时LOS/NLOS环境的最大误差分别为0.273m和0.352m，且误差随天线高度变化呈现非线性波动。

3. 3.

   定位性能比较表明：ESKF(误差状态卡尔曼滤波)算法相比LS(最小二乘法)在z轴误差降低达41.7%，在复杂环境中展现出显著优势。

这项研究的突破性价值体现在三个维度：首先，数据集首次系统揭示了室外环境下多因素耦合对UWB性能的影响规律，特别是地面反射与天线高度的定量关系；其次，提供的RSS和CIR数据为信号传播建模提供了珍贵素材；最后，动态测量数据为多传感器融合算法开发设立了新基准。研究团队特别指出，未来工作将扩展多标签场景和天线方向影响分析，这些都将为UWB技术在自动驾驶、工业物联网等领域的应用铺平道路。该数据集已开源共享，将成为推动室外高精度定位研究的重要基石。