前两篇把工具链和 BLE 基础打通了，这一篇进入正题：Channel Sounding。

1. CS 到底在测什么

蓝牙信道探测（Channel Sounding，CS）是 Bluetooth 6.0 引入的测距机制。它不靠 RSSI 这种"信号强弱"的粗略估算，而是直接测量无线电波在两个设备之间飞行的时间和相位。

两种核心方法：

CS 把两者结合：在 2.4 GHz 频段上跳频，依次发送一串"音调"（tones），每个频点都测一次相位和往返时间，最后用统计方法解算距离。

1.1 Mode 0/1/2/3

Nordic 示例默认是 Main Mode 2 + Sub Mode 1：主模式做相位测量，子模式补一次 RTT。这样既拿到相位斜率，也拿到飞行时间，后面三种距离算法（IFFT / Phase Slope / RTT）都有数据。

1.2 一次 CS 过程的结构

Connection Event
└── CS Procedure
    └── CS Event
        └── CS Subevent
            └── CS Step（每个 step 发送若干 tone）

• Procedure：一次完整的测量流程，可配置间隔和次数

• Subevent：一组 step，示例里长度 16000 µs

• Step：在一个频点上的一对收发动作

【图片1：一次 CS 测量流程】

2. 两个角色与 RAS

测量结果通过 RAS（Ranging Service） 暴露：

• Reflector 侧提供 Ranging Responder（RRSP）

• Initiator 侧作为 Ranging Requestor（RREQ）

• 数据分两类：Ranging Data（历史缓存）和 Real-time Ranging Data（实时子事件数据）

实时数据里除了最终距离，还能拿到每个 step 的 PCT（相位校正项） 和 RTT 原始量。这一点很关键——第 4 篇的"环境感知"就是靠这些原始量，而不是靠距离读数。

3. 硬件准备

注意：XIAO 的板级定义来自 Zephyr 上游，NCS 的示例 sample.yaml 里没有把它列进 platform_allow，但手动 west build -b 是可以编的。

LM20 接电脑（J-Link + 串口），XIAO 用 USB 充电头独立供电。

【图片2：双板布置（LM20 接电脑，XIAO 独立供电）】

【图片3：XIAO 用 USB 充电头独立供电】

4. 编译与烧录

4.1 Reflector（XIAO）

cd ws
../venv/bin/west build -b xiao_nrf54l15/nrf54l15/cpuapp \
  nrf/samples/bluetooth/channel_sounding/ras_reflector \
  -d build/reflector

产物：build/reflector/ras_reflector/zephyr/zephyr.hex。

4.2 Initiator（LM20-DK）

../venv/bin/west build -b nrf54lm20dk/nrf54lm20b/cpuapp \
  nrf/samples/bluetooth/channel_sounding/ras_initiator \
  -d build/initiator

4.3 烧录与观察

两个节点分别烧录后，先给 Reflector 上电，它会以 Nordic CS Reflector 广播；再给 Initiator 上电，Initiator 会自动扫描并连接。

Initiator 串口（115200）应看到类似输出：

I: Starting Channel Sounding Initiator Sample
I: Connected to XX:XX:XX:XX:XX:XX (random) (err 0x00)
I: CS capability exchange completed.
I: CS config creation complete. ID: 0
I: CS security enabled.
I: CS procedures enabled
I: Distance estimates on antenna path 0:
   ifft: 1.039173, phase_slope: 1.581897, rtt: 3.075647

三个数字分别是三种算法给出的距离（单位：米）。正常情况下它们应该在真值附近，但会有可见的离散。

4.4 编译结果与广播验证

两块板的 Reflector 都已经实际编译通过（NCS v3.4.1 + Zephyr SDK 1.0.1）：

XIAO 的数字来自修复工程 code/xiao_reflector（含 IMU 采样、看门狗与断连自恢复）；官方示例的原始构建为 251340 B，RAM 53790 B（按 256 KB 计）。

LM20-DK 烧录后，用 BLE 扫描可以确认广播已经起来：

$ .venv/bin/python tools/scan_ble.py --filter "Nordic CS"
6526E504-F6B2-A4B2-20ED-933CE5300800  RSSI=-44  Nordic CS Reflector

这说明 Reflector 侧的固件与射频链路都正常，只差 Initiator 对端到位。

【图片4：双板同时工作的串口输出】

4.5 XIAO 板级踩坑与修复

XIAO nRF54L15 在 NCS 3.4.1 下不能直接跑官方反射端，过程中踩了四个坑：

另外，原厂反射端在断连时执行 sys_reboot，没有 USB 数据线时冷启动起不来。改为延迟 200 ms 在工作队列里重新广播，并加 10 秒硬件看门狗（wdt31）兜底；实测拔掉对端后数秒内自动恢复广播。

这些改动都在 code/xiao_reflector/ 里，编译目标仍是 xiao_nrf54l15/nrf54l15/cpuapp。

5. 测距精度实测

5.1 测试方法

• 节点放在同一桌面高度，天线朝向一致

• 每个距离点连续记录 ≥ 30 次测量

• 分别测 LOS（视距）和人体遮挡（NLOS）

• 用卷尺/激光测距仪记录真值

5.2 首次联调记录

两块板子第一次连通时，连续采集 30 秒，共得到 273 个距离估计（约 9 Hz）：

几个观察：

1. Phase Slope 最稳，标准差只有 2.4 cm，适合做精细的距离变化检测。

2. IFFT 有约 0.3 m 的量化台阶，读数在 1.46 / 1.76 / 2.05 之间跳。

3. RTT 绝对值明显偏大，因为包含设备处理延迟；它的价值在趋势而不是绝对值。

4. 此时的板间真实距离尚未用卷尺标定，表中数值只用于横向比较，不能当作绝对精度结论。

备注：首次联调时 XIAO 还存在启动崩溃，后来通过 4.5 节的板级修复与 RAS 缓冲调整解决。

5.3 结果记录表

LOS 视距（2026-10-27 实测）

5 m 点因场地长度不足未测。测试环境是普通桌面，两侧有显示器、键盘和人体反射，属于强多径场景。绝对误差偏大，但三种算法随距离的变化趋势是一致的：IFFT 最接近线性，Phase Slope 在 0.5 m 后出现跳变，RTT 带约 5 m 的固定偏移。

【图片5：距离矩阵：实测与真值】

人体遮挡（NLOS，2.0 m）

结论：人体遮挡后，IFFT 与 Phase 读数略降，RTT 略升，均值变化都不大；但 IFFT 的标准差从 0.289 升到 0.556，抖动明显增加。这正是第 4 篇用「抖动」而不是「距离」做判据的原因。

5.4 误差曲线

误差随距离的变化见上图的误差棒与理想线（y = x）：

• IFFT 的斜率最接近 1，是三种算法里最稳的；

• Phase Slope 在 0.5 m 后明显偏离，近距离多径对相位斜率的影响很大；

• RTT 整体带有约 5 m 的固定偏移，主要来自设备处理延迟，适合看变化趋势而不是绝对值。

6. 实测中会遇到的几个现象

1. 近距离时 IFFT 与 Phase Slope 差异明显。 相位法在近距离对多径更敏感，IFFT 的鲁棒性通常更好。

2. RTT 的绝对值偏大。 因为包含了设备处理延迟，通常需要做零点标定；它的价值更多在于变化趋势而不是绝对距离。

3. 人体遮挡会让读数跳变。 这不是缺陷——第 4 篇会把它变成特性。

4. 天线朝向影响很大。 两个节点尽量保持极化一致，否则误差会明显增大。

7. 小结

• CS 用 PBR + RTT 在 79 个信道上测相位与飞行时间

• Initiator / Reflector 通过 RAS 交换配置与结果

• 三种距离算法各有优劣，实测时要一起记录

• 遮挡会显著扰动读数，这为下一篇的"环境感知"提供了物理基础

下一篇是重头戏：不追求把距离测准，而是利用"测不准"——用链路抖动感知环境。