信号传输基础：极窄脉冲的运用​

UWB 技术区别于传统无线通信技术的显著特征之一，在于其采用极窄脉冲进行信号传输。这些脉冲宽度极短，通常处于纳秒甚至皮秒量级 。传统的无线通信系统，如基于正弦载波的 WiFi、蓝牙等，依赖连续的载波信号进行信息调制与传输。而 UWB 系统中，信息直接通过这些极短脉冲的有无、位置、极性等特征进行编码传输 。例如，在最简单的脉冲位置调制（PPM）方式中，通过将脉冲在不同的时间位置上进行偏移来代表不同的信息比特，0 比特和 1 比特可分别对应脉冲出现在不同的时间间隔内 。​

这种极窄脉冲的使用，使得 UWB 信号在时域上具有独特的特性。短脉冲意味着信号的变化速率极快，根据傅里叶变换原理，时域的快速变化对应着频域的宽频谱分布。这是 UWB 技术实现超宽带宽的基础，也为其带来了一系列优势。​

超宽带宽的实现与意义​

按照美国联邦通信委员会（FCC）的规定，UWB 信号的 - 10dB 相对带宽 Bf=2 (fH - fL)/(fH + fL) 大于 20% 或信号的 - 10dB 带宽大于 500MHz（其中，fH、fL 分别为 - 10dB 辐射点对应的上、下频率点） 。UWB 技术通常的频谱范围在 3.1GHz 到 10.6GHz 之间，其带宽远远超过了传统无线通信系统 。例如，常见的蓝牙技术带宽仅为 1MHz 左右，而 UWB 的带宽可达数 GHz 。​

超宽带宽赋予了 UWB 技术多方面的优势。首先，在数据传输速率方面，带宽与数据传输速率紧密相关，更宽的带宽意味着更高的数据传输能力。理论上，UWB 能够实现高达数 Gb/s 的数据传输速率，这使得它在对数据传输速度要求极高的场景，如高清视频传输、大文件快速共享等方面具有巨大潜力 。其次，宽频带特性增强了 UWB 系统的抗多径干扰能力。在复杂的室内环境或存在众多障碍物的场景中，信号会通过多条路径传播到接收端，形成多径效应。传统窄带信号由于带宽较窄，不同路径的信号容易相互干扰，导致信号失真。而 UWB 的宽频带信号，不同路径的信号在频域上分布更为分散，接收端可以通过适当的信号处理技术将这些多径信号分离并合并，从而有效减少多径干扰的影响，提高信号传输的可靠性 。​

定位与测距原理​

基于飞行时间（ToF）的测距​

UWB 技术在定位和测距应用中表现卓越，其核心原理之一是基于飞行时间（Time of Flight，ToF）的测距方法 。ToF 原理基于一个简单的物理事实：信号在空间中的传播速度是已知的（光速 c），通过测量信号从发射端到接收端的传播时间 t，就可以计算出两者之间的距离 d，公式为 d = c×t 。​

在 UWB 系统中，发射端发送一个 UWB 脉冲信号，接收端接收到该信号后，通过精确测量信号的发射时间和接收时间，计算出信号的飞行时间 。由于 UWB 脉冲的宽度极窄，能够实现非常精确的时间测量，从而获得高精度的测距结果 。例如，在理想情况下，若时间测量精度能够达到 1ns，根据光速 c = 3×10^8m/s，计算得到的距离测量精度可达 30cm 。在实际应用中，通过采用先进的信号处理算法和硬件设计，UWB 的测距精度能够进一步提升，达到厘米级 。​

到达时间差（TDOA）定位​

为了实现目标的精确定位，仅依靠单个发射 - 接收对的测距是不够的，通常需要多个参考点（基站）。到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）定位方法是 UWB 定位系统中常用的一种方式 。​

TDOA 定位的原理是利用多个基站接收到同一信号的时间差来确定目标位置 。假设存在三个基站 A、B、C，目标设备 D 发射一个 UWB 信号，基站 A、B、C 分别在不同时间接收到该信号 。通过测量信号到达不同基站的时间差，例如基站 A 和 B 之间的时间差 ΔtAB，以及基站 B 和 C 之间的时间差 ΔtBC 。由于信号传播速度已知，根据这些时间差可以构建出双曲线方程 。在二维空间中，两个双曲线的交点即为目标设备 D 的位置 。通过增加基站数量和优化算法，可以进一步提高定位的精度和可靠性 。​

基于角度测量的定位​

除了基于时间的测距和定位方法，UWB 技术还可以通过角度测量来辅助定位，即到达角（Angle of Arrival，AoA）和出发角（Angle of Departure，AOD）测量 。在接收端采用天线阵列，当天线接收到 UWB 信号时，由于阵列中不同天线单元与信号源的距离存在差异，会导致信号到达不同天线单元的时间存在微小差异，这种时间差异会反映为信号相位的差异 。通过测量这种相位差，并结合天线阵列的几何结构和信号传播的相关知识，可以计算出信号的到达角度 。​

例如，在一个简单的二元天线阵列中，两个天线单元之间的距离为 d，当信号以角度 θ 入射时，会产生一个光程差 ΔL = d×sinθ 。根据电磁波的相位与光程的关系，已知信号的波长 λ，通过测量两个天线单元接收到信号的相位差 Δφ，就可以计算出角度 θ，公式为 θ = arcsin (Δφ×λ/(2π×d)) 。在实际应用中，通过采用更复杂的天线阵列和先进的信号处理算法，可以实现更精确的角度测量，进而提高定位的精度和对目标位置的估计准确性 。​

低功耗与抗干扰特性原理​

低功耗实现​

UWB 技术能够在低功耗状态下工作，这得益于其独特的信号传输方式 。由于 UWB 信号采用极窄脉冲，且脉冲的占空比非常低 。占空比是指脉冲信号在一个周期内处于高电平的时间与整个周期时间的比值 。UWB 脉冲在大部分时间内处于空闲状态，只有在极短的时间内进行信号发射，因此平均功率极低 。例如，FCC 规定 UWB 信号的平均发射功率通常低于 - 41.3dBm/MHz 。这种低功耗特性使得 UWB 设备在电池供电的情况下能够长时间工作，非常适合应用于物联网设备、可穿戴设备等对功耗要求严格的场景 。​

抗干扰能力​

UWB 系统具有很强的抗干扰能力，这主要源于其宽带特性和低功率谱密度 。首先，宽带特性使得 UWB 信号的能量分布在一个很宽的频带上，与传统窄带干扰信号相比，UWB 信号的能量更加分散 。当遇到窄带干扰时，干扰信号只影响 UWB 信号频谱中的一小部分，通过适当的信号处理技术，可以在接收端将受干扰的部分去除，从而恢复原始信号 。其次，UWB 信号的低功率谱密度使其在相同频段内对其他无线通信系统的干扰极小，同时也降低了自身受到其他系统干扰的可能性 。因为干扰信号的功率谱密度通常相对较高，在接收端，UWB 信号可以通过相关检测等技术从噪声和干扰中被准确识别出来 。​

超宽带（UWB）技术凭借其独特的极窄脉冲信号传输方式、超宽带宽特性以及基于时间和角度测量的定位测距原理，实现了高精度定位、高速数据传输以及低功耗和强抗干扰能力等优势 。这些原理为 UWB 技术在众多领域的广泛应用奠定了坚实基础，随着技术的不断发展和完善，UWB 有望在未来的无线通信和智能感知领域发挥更为重要的作用 。​

对 UWB 技术原理在特定应用场景（如智能家居、智能交通）中的具体实现感兴趣，或者想进一步探讨其与其他无线通信技术原理的对比，欢迎随时与我交流。