一种基于Wi-Fi的井下人员精确定位算法

简单分析了基于RFID的人员定位技术、基于到达时间差TDOA的定位技术以及基于接受信号强度RSSI的定位技术。在此基础上针对煤矿井下巷道的特殊环境,提出了一种基于2点定位的井下人员精确定位算法。通过实地模拟实验得出该算法的定位误差基本控制在2～3 m之内。     

基于WiFi和计时误差抑制的TOA煤矿井下目标定位方法

针对现有煤矿井下目标定位方法精度不能满足应急救援、井下人员作业管理以及煤矿物联网建设对精确定位的需要,提出基于TOA（Time of Arrival）的煤矿井下目标精确定位方法。针对TOA方法用于目标定位受设备计时误差影响较大,井下巷道呈一维条状分布,无法采用地面常用的二维、三维抑制误差算法,提出基于计时误差抑制的TOA煤矿井下目标定位方法,建立双路WiFi（Wireless Fidelity）信道+单路光纤信道的一维定位方法和信号收发计时方式,在此基础上提出计时误差抑制算法。测试结果证明计时误差抑制算法在采用此定位方法基础上,有效地抑制了设备计时误差造成的测距误差,实测误差不影响定位精度,验证了此方法的定位性能。     

基于TOA技术的煤矿井下人员定位精度评价方法

针对现有行业标准对基于信号到达时间TOA(Time of Arrival)技术测距的煤矿井下人员定位精度评价未作相关规定的现状,提出基于TOA技术的煤矿井下人员定位精度评价方法,利用定位系统时间分辨率评价条件、处理器频率评价条件、定位误差评价条件对静态定位精度进行评价;利用定位巡检周期限定条件、最大位移速度限定条件对动态定位精度进行评价;综合静态和动态定位精度评价结果评价基于TOA的煤矿井下人员定位精度,并可对基于TOA技术的煤矿井下人员定位系统设计进行指导,同时给出了应用该方法进行基于TOA技术煤矿井下人员定位精度评价及煤矿井下人员定位关键设备指标设计指导实例。     

基于TOA技术和Kalman滤波相结合的井下人员定位系统设计

结合煤矿巷道特点,设计了基于TOA测距的井下人员定位算法,建立Kalman滤波模型消除随机误差;定位节点采用nano PAN5375无线射频模块作为核心器件,设计了人员定位系统中的测距系统,详细介绍了标识卡和读卡器的软件、硬件设计,并在煤矿巷道进行了性能测试。实验结果表明,该系统定位精度3 m,可实现井下人员实时跟踪定位。     

煤矿井下人员二维精确定位方法

目前煤矿井下人员定位系统不能二维精确定位。为满足煤矿事故应急救援和机电运输事故防治对煤矿井下人员二维精确定位的需求,提出了煤矿井下人员二维精确定位方法:在井下巷道中,间隔一定距离安装定位分站,定位分站沿巷道一侧布置,并保证定位卡可与两个邻近分站同时进行通信。任意定位卡的相邻两定位分站采用TWR或SDS-TWR测距方法,分别测得两定位分站与定位卡之间的距离。因两定位分站之间距离在定位分站安装时已知,则根据定位卡与两定位分站之间的距离和两定位分站之间的距离,计算出定位卡距定位分站巷道水平径向距离、定位卡距两定位分站巷道轴向距离,再根据两定位分站位置,计算出定位卡在巷道中二维位置。煤矿井下人员二维精确定位方法具有计算量小,定位速度快、定位精度高、定位分站用量少、定位卡和定位分站成本低等优点。     

异步测时矿井人员精确定位方法

现有矿井人员定位方法定位误差大,难以满足煤矿事故救援、运输和机电事故防治等需求。为提高矿井人员定位精度,提出了异步测时矿井人员精确定位方法:在井下巷道中间隔一定距离安装定位分站,保证相邻分站可相互无线通信,定位卡可与两个邻近分站同时进行通信。任一定位发起分站向通信范围内的定位卡和相邻分站发送测距信号,相邻分站收到测距信号后也向定位卡发送测距信号,定位卡分别向定位发起分站和相邻分站回复应答信号。定位发起分站收到定位卡回复的应答信号后,计算收发测距信号时间。相邻分站收到定位卡回复的应答信号后,计算收发测距信号时间,并将其发送给定位发起分站。定位发起分站根据本分站和相邻分站收发测距信号时间、本分站与相邻分站间距和信号传输速度,计算出定位卡距本分站和相邻分站距离。异步测时法测距仅与分站收发测距信号时间有关,与信号强度无关,定位精度不受信号发送功率、接收灵敏度和信号传输衰减影响。异步测时法与定位卡时钟无关,大大降低了定位卡复杂度和成本,同时也不需要定位分站之间同步,降低了定位分站复杂度和成本。仿真实验表明,在时钟频率偏移相同等实验条件下,TWR和SDS-TWR等其他矿井人员精确定位方法的定位误差是异步测时法定位误差2倍以上。     

基于TOA技术的煤矿井下精确人员定位系统研究

针对基于RFID技术的人员定位系统定位精度偏低的状况,介绍了一种基于TOA技术的精确人员定位系统.该系统采用TOA技术实现对煤矿井下人员的精确定位,定位精度误差不超过5 m,定位距离大于150m,并能实时跟踪井下人员的移动轨迹.     

改进RSSI的煤矿井下定位技术研究与实现"

针对煤矿井下无线信道的信号传播模型,提出将接收信号强度复合滤波器、一元线性回归测距模型和多边定位方法相结合的改进接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)值的井下定位技术,通过利用基于无线传感器网络操作系统TinyOS的节点进行离线建模、在线测算,实现煤矿井下人员及设备的实时定位。井下巷道试验表明,该技术提高了定位精度,增强了定位系统的鲁棒性,适用于煤矿井下定位。     

基于测距值二次重构的弯曲巷道目标定位方法

在矿井地下巷道环境下,多径效应和非视距信号会造成TOA测距精度大幅下降。针对这一问题,在研究井下巷道扩频测距偏差产生机制的基础上,发现非视距信号与视距信号在接收端有相似的时延统计规律,据此,提出了一种适用于弯曲巷道的基于测距值二次重构的定位方法,由于矿井巷道的位置、走向是已知的,为巷道内移动目标的位置估计带来了许多有利的空间约束,因此,方法充分利用了巷道的位置信息,首先对弯曲巷道的NLOS测距值进行第1次重构以获得移动目标与相应基站直线距离的估计值,利用此重构值建立观测方程;接着第2次重构将观测方程的解点投影到巷道空间,获得位置估计点;最后,设计卡尔曼滤波器进一步优化位置估计点的定位精度,从而实现在更为一般的曲线巷道下的定位。仿真结果表明,方法在平均曲率为0～0.30的弯曲巷道中具有较为理想的定位精度;进而在平均曲率为0.192的某地铁人行弯曲通道所做的实测实验显示,方法定位均方根误差为0.891 m,误差累积分布理想,适用于井下人员精确定位。     

改进RSSI的煤矿井下定位技术研究与实现

针对煤矿井下无线信道的信号传播模型,提出将接收信号强度复合滤波器、一元线性回归测距模型和多边定位方法相结合的改进接收信号强度指示( Received Signal Strength Indicator,RSSI)值的井下定位技术,通过利用基于无线传感器网络操作系统TinyOS的节点进行离线建模、在线测算,实现煤矿井下人员及设备的实时定位。井下巷道试验表明,该技术提高了定位精度,增强了定位系统的鲁棒性,适用于煤矿井下定位。     

基于TOA的无线定位技术及应用

简单介绍了井下人员定位系统,从理论上分析研究了基于TOA的定位方案,提出了利用传输延时测量距离原理及关于时间测量的误差模型,详述了基于TOA的定位原理及采用的误差消除技术,讨论了TOA定位技术及LSE定位算法的应用,分析了测距误差对定位误差的影响。仿真结果显示测距误差增大定位误差随着增大,通过增加参考结点的数量改善定位误差。     

基于UWB技术的煤矿精确定位系统

基于ZigBee技术的定位系统定位误差大，不能满足智能化建设需求，提出一种基于超宽带（UWB）技术的煤矿精确定位系统。分析非对称双边双程测距（DS-TWR）的时间测距算法的定位原理，结合煤矿巷道属于狭长的空间环境特点，采用单个读卡分站实现精确定位和行走方向判断。实验结果表明，该系统定位精度误差小于30 cm，无线通信距离半径大于400 m，能够满足当前煤矿人员定位的精度要求。     

基于RSSI算法的井下定位方法的改进

在介绍了几种常用无线通讯技术的基础上,提出了一种基于RSSI算法的煤矿井下无线定位方法。针对煤矿井下巷道的实际情况,指出现有算法在对于井下巷道倾斜情况下的严重误差,并提出通过对巷道中的参考节点设置参数θ来表示井下巷道的实际倾斜程度,从而实现RSSI算法斜坡测距定位。通过实验证明,该方法比常规测距定位方法更加准确,能提高井下人员及车辆的定位精度,对煤矿井下生产调度及安全生产具有重要意义。     

煤矿井下目标定位的研究现状与展望

本文总结了近年来提出的iBeacon井下定位技术、卡尔曼滤波UWB井下动态定位技术、WMSNs视频矿灯定位技术、TWR和SDS-TWR定位方法、异步测时煤矿井下人员定位技术、多传感器信息融合煤矿井下人员定位方法、GRPM煤矿井下人员定位技术、基于改进UWB算法的井下定位以及捷联惯性导航定位技术等井下目标定位技术与方法,并从受巷道及其支护和巷道中导体及障碍物影响大小、是否需要基站/移动终端和参考站之间时钟同步、是否需要参考站之间时钟同步、受基站/移动终端和参考站时钟频率偏移影响大小、基站/移动终端成本、参考站成本和定位精度等方面综合评定各种定位技术的优势和局限性。研发新型组合型井下精密定位系统,使得传输信号不受井下巷道环境影响、无需时钟同步、定位设备复杂度小、基站和参考站建设成本低、定位精度高、定位导航可视化,是实现井下实时位置服务、为井下目标管理提供精准控制以及煤矿智能化开采走向成熟阶段的重要环节。     

基于RSSI井下人员定位Trilateration-GSA算法研究

针对煤矿井下人员定位不精确这一实际问题,研究了基于ZigBee的无线网络井下人员定位监测技术,并且提出了一种基于RSSI接收信号强度进行精确定位优化的TrilaterationGSA算法。通过对ZigBee无线网络的搭建,用多边测距算法得到多组预测定位信息,通过引力搜索算法(GSA)进行数据的优化,减少煤矿井下特殊环境对定位信息的影响,实现了对井下人员的精确定位。使用MALTAB进行模拟煤矿的环境搭建并且进行仿真测试,并对测试数据进行误差分析,测试结果显示了该算法可以提高井下人员实时位置监测的精度,为井下人员的管理提供了技术支持,具有较好的应用价值。     

基于三维GIS的煤矿井下人员精确位置 地图管理系统

针对煤矿井下人员定位系统二维GIS模拟图对井下巷道空间表现不直观、人员位置不精确、底图更新后需要手工导图等问题,依托煤矿井下人员定位系统的精确位置监测数据,基于三维GIS设计了煤矿井下人员精确位置地图管理系统。系统应用大地坐标系,具有精确的三维坐标,可通过二维或三维的模式为人员与设备精确定位提供地理信息和图形交互界面。实际应用表明:系统可以快速构建煤矿井下巷道三维空间并准确表现,实时展示煤矿井下人员和设备的位置信息,具有空间测距、多图层多区域展示、区域报警、人员报警、人员活动轨迹回放等功能,能够更好的满足煤矿井下人员定位系统关于地图管理的需求。     

煤矿现场人员二维精确定位方法

针对煤矿现场TOF二维精确定位定位速度慢的问题，提出了一种TOF结合TDOA的二维定位方法以满足煤矿现场快速定位的需求。定位前将1个主基站和3个从基站进行分组负责1块区域二维定位，标识卡在区域时只需通过1次DS-TWR测距就能够测量出4个基站与标识卡距离，在进行DS-TWR测距同时就能利用时间戳实现UWB无线时钟同步，任选3个基站与标识卡测距距离即可实现二维定位，通过随机组合可得到4组二维坐标数据，将4组数据进行卡尔曼滤波可得到更精准二维坐标数据。煤矿现场TOF结合TDOA二维精确定位方法具有定位速度快、定位精度高、定位流程简便等优点。     

基于改进加权混合滤波的矿井RSSI定位方法

针对煤矿井下人员定位算法普遍存在定位精度较低、受环境干扰大、设备成本高等问题,提出了一种基于改进加权混合滤波的矿井RSSI(Received Signal Strength Indication)定位算法。首先对固定点离线采集的信号进行高斯滤波,去除各位置点接收到的小概率、大干扰信号值,引入最大值加权处理得到各位置对应的信号值;其次设计了引入等价权函数的改进卡尔曼滤波器对各位置点计算所得信号值进行平滑处理,抑制环境中噪声因素引起的误差;最后利用最小二乘法计算该环境下路径损耗指数n和环境参量X_σ,建立符合煤矿井下特殊环境的无线信号传输模型。矿井工作人员携带信号接收装置进入巷道,利用该信号传输模型求出矿井人员到信号节点的距离,进而确定人员的位置。仿真结果表明,所提方法有效减小了RSSI测距定位误差,为将RSSI测距定位技术更好地应用于煤矿井下人员定位奠定了理论基础。     

无线测距技术在煤矿人员定位系统中的应用

介绍了RSSI、TOA、TOF、SDS-TWR等当前主流无线测距技术原理,分析对比了各种测距方法的优劣以及在煤矿精确人员定位定位系统应用的可行性;简要介绍一种基于SDS-TWR测距算法的新型矿井人员定位系统和矿井的实际测试效果;展望了煤矿人员管理(定位)系统应用的发展趋势和方向。     

基于改进卡尔曼滤波和参数拟合的矿井TOA定位方法

针对矿井TOA(Time of Arrival)定位精度易受电磁波NLOS(Non Line of Sight)传播时延的影响,且不能满足井下应急救援、人员作业管理以及矿井物联网建设等需求的问题,通过对NLOS时延参考模型和矿井巷道设备运动特点的分析,将巷道电磁波NLOS传播时延分为随机NLOS时延和固定NLOS时延,结合两类NLOS时延造成测距误差的特点,提出了基于改进卡尔曼滤波和参数拟合的矿井TOA定位方法。为了消除由矿井巷道中机车等移动设备以及不规律设置设备引起的、具有随机性和难以定量分析等特点的巷道随机NLOS时延误差,设计了将新息阈值引入卡尔曼滤波器中,提高其系统对脉冲误差的滤除能力的方法;为了抑制由矿井巷道中固定设施及设备造成的具有稳定性的巷道固定NLOS时延误差,建立了巷道测距误差模型,构建了井下固有设备参数与定位估计值间的函数关系,通过参数拟合与投影几何算法来提高系统的定位精度。仿真结果显示,测量数据经过基于新息阈值的卡尔曼滤波器处理之后,误差曲线趋于平稳,定位误差保持在1.9～3.1 m,再经参数拟合和几何算法处理后,定位误差在0～0.8 m,平均误差由2.4 m降为0.3 m;且相比于SDSTWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)方法、卡尔曼滤波和指纹定位方法以及卡尔曼滤波和参数拟合方法,所提方法平均定位误差分别减小了3.4,0.4和0.6 m。从而表明所提方法对TOA定位误差具有较明显的抑制作用,可以实现TOA方法在矿井NLOS环境中的有效应用。