井下无线传感器网络的定位研究

针对煤矿井下人员与设备的安全定位问题,利用基于超宽带的技术特性,通过TOA方法实现了煤矿安全监测的无线传感器网络节点定位,提出了提高定位精度的改进方法,并分析了对定位精度的影响。仿真结果表明,提出的算法可以有效提高节点的定位精度及定位性能。     

基于遗传算法的井下无线传感器网络节点定位研究

为了进一步提高井下无线传感器网络待测节点定位精度,文章提出了将节点定位算法和遗传算法结合在一起的基于遗传算法的节点定位算法,通过迭代寻优,提高定位精度.该算法是一种基于距离的三边测量定位算法,根据待测节点到信标节点的距离推测出待测节点的坐标.实验结果表明,该算法具有更高的定位精度.     

基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法改进

在无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)中准确而开销小的传感器定位至关重要。本文提出了一种把第一次能进行定位的未知节点转换为锚节点,然后参与下一次节点定位的改进方法,并且给出了一种两点定位和提高定位精度的方法。     

煤矿井下线型无线传感器网络节点定位算法

针对煤矿井下线型无线传感器网络节点定位精度较低的问题,提出了基于RSSI(接收信号强度指示)的对角差分修正定位算法。该算法在对线型无线传感器网络节点定位的横向和纵向误差进行分析的基础上,首先利用差分原理对测量距离进行修正,并使用极大似然估计法进行初步定位;然后应用信标节点构建煤矿井下巷道模型,在该模型下对移动节点进行横向修正。仿真结果表明,该算法较传统的极大似然估计算法具有较高的定位精度和稳定性,适用于煤矿井下线型无线传感器网络节点定位。     

基于蚁群算法的井下无线传感器网络节点定位研究

为了提高定位精度,提出了基于蚁群算法的井下无线传感器网络的定位算法,从而获得更高的定位精度。为了适应井下有限的硬件条件要求,采用不需外加硬件条件的DV-Hop算法获得节点间距离,从而由三边测量法确定未知节点位置。为了验证提出算法的可行性,通过MATLAB进行仿真验证,实验表明该算法具有更高的定位精度。     

基于粒子群优化算法的WSN节点定位方法研究

为提高无线传感器网络的节点定位精度,将惯性权重的粒子群优化算法应用到无线传感器网络节点定位中。定位方法以未知节点与其邻近锚节点之间的估计距离和测量距离的均方误差为适应度函数,采用基于惯性权重的粒子群优化算法对适应度函数进行优化,从而得到最优解,实现节点有效定位。仿真实验结果表明,与传统的最小二乘定位算法相比,基于惯性权重的粒子群优化算法的定位精度更高,稳定性更好,具有较好的定位效果。     

基于压缩感知的矿井无线传感器网络目标定位

针对无线传感器网络定位技术在煤矿井下目标定位存在定位精度低、参考节点多、节点功耗大等问题,提出一种基于压缩感知算法的矿井无线传感器网络目标定位方法。该方法根据矿井目标定位需求和无线传感器网络特点设计了离线阶段和在线监测阶段的目标定位方案。离线阶段构建稀疏矩阵指纹库,在线监测阶段构建观测矩阵和测量值向量,并结合指纹库重构目标节点位置信号,实现矿井目标精确定位。通过仿真实验将压缩感知算法定位与两种传统算法定位进行比较,结果表明,本文算法定位精度较高,可控制在0.8 m以内,满足定位需求。     

井下无线传感器网络定位DV-Hop改进算法

针对煤矿井下环境复杂,传统DV-Hop节点定位算法无法满足无线传感器网络定位需求的问题,设计了一种改进的DV-Hop算法,引入分级节点和扩展信标节点,采用分级定位,通过已定位的未知节点作为信标节点参与定位运算,利用三角定理和1跳距离对未知节点与信标节点之间的跳段距离进行修正。仿真结果表明:改进算法有效提高了节点的定位精度,能够满足井下传感器节点的定位需要。     

基于神经网络的井下无线传感器网络节点定位技术研究

无线传感器网络在井下的应用提高了煤矿生产自动化和安全性。由于井下的空间、环境等条件的限制,为了能进一步提高对井下人员和设备的准确定位,即对无线传感器网络中节点的准确定位。现提出在CC2430上采用实现简单的RSSI定位方法,并结合神经网络优化的节点定位算法。通过MATLAB实验仿真结果表明,此方法提高了井下无线传感器网络节点定位的精度。     

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LQI滤波与联合参数估计的井下人员定位算法

现有的基于RFID技术的井下人员定位系统存在定位准确度低、抗干扰性差等问题。为提高井下人员定位算法的准确性和环境适应性,提出了一种在ZigBee通信协议框架下,基于LQI滤波与RSSI联合参数估计的定位算法。首先使用LQI指标对通过ZigBee芯片读取的原始RSSI数据进行滤波,其次对RSSI的信道参数和环境噪声参数进行联合估计,并依据环境噪声参数对距离估计进行补偿,最后利用最小二乘法完成定位计算。算法挖掘了现有硬件设备的潜力,更多考虑了环境对定位的影响,有效的提高了定位的准确度。最后通过ZigBee硬件平台验证了算法的有效性,与原有RSSI定位算法相比,改进算法将定位均方误差降低了约10%。     

基于无线传感网络的井下区域定位算法

煤矿坑道工作环境恶劣,安全隐患众多。事故发生时,为及时确定工作人员的位置信息,保证人员的生命财产安全,采用无线传感网络技术,分析比较现有成熟的定位方法,针对坑道复杂的环境,以RSSI测距的多元回归模型为基础,利用信标节点的距离差分信息,对信标节点确定的目标节点距离信息修正,并结合三边定位算法,提出一种煤矿区域差分定位算法。实验证明该算法无需较多的信标节点就能保证很高的定位精度,以该算法为核心的定位系统能够适用于坑道环境。     

基于Zigbee井下无线传感器网络的定位方法

根据井下人员定位系统对定位方法的要求,提出了基于RSSI(Received Signal Strength Indicator)的加权质心定位算法,它综合了基于测距的定位和非测距的定位,并将固定锚节点之间的距离和信号强度信息考虑进来对固定锚节点的权值进行校正.实验结果证明,所提出的算法能够提高定位精度.     

基于虚节点校正的井下无线传感器网络定位算法

 针对在煤矿等复杂环境下应用修正加权质心定位算法时存在定位误差较大的问题,提出一种基于虚节点校正的改进加权质心定位算法。该算法是在修正加权质心定位算法的基础上,结合未知节点接收到的锚节点的接收信号强度指示(RSSI)信息对未知节点的估计范围进行校正,并利用虚节点进行修正加权质心定位计算。仿真结果表明,在相同实验条件下改进后的定位算法定位效果优于修正加权质心定位算法。     

煤矿井下基于RSSI的加权质心定位算法

针对基于无线传感器网络的矿井灾害无线监测信息系统,提出了一种基于接收信号强度（RSSI）的加权质心定位算法。算法首先动态获取路径衰落指数,然后通过加权质心算法计算出自身位置。动态获取路径衰落指数实时计算了定位区域下的路径损耗指数,能够准确反映巷道不同区域对信号衰落的影响,增强了测距算法对环境的适应能力。加权质心算法通过加权系数体现各参考节点对质心坐标决定权的大小,提高了定位精度。实验测试表明,算法提高了定位精度,计算量小,定位流程简单,适合用于煤矿井下环境。     

改进RSSI加权质心算法在井下人员定位中的应用研究

为提高煤矿井下人员定位的精确性,确保井下人员的快速定位,以实现井下快速救援和日常监督,本文根据无线接入点的关联性,通过接收信号强度值(RSSI)计算参考节点和定位节点的距离,提出基于改进RSSI加权质心算法的井下人员定位技术,消除了传统改进RSSI定位算法中人为因素对路径损耗确定的干扰。根据实际巷道环境进行了基于RSSI加权质心算法和改进RSSI加权质心算法的人员信息定位技术的模拟仿真,结果证明了改进RSSI加权质心算法能够增加井下人员定位的精准可靠性,更加适用于井下定位系统。     

信标节点链式部署的井下无线传感器网络定位算法

针对煤矿井下巷道狭长,信号多径效应明显,接收信号强度（RSSI）测距算法受井下环境影响大,定位精度低的情况,提出了一种信标节点链式部署结构下的动态RSSI测距算法,该算法以信标节点间的距离和他们间测量到的RSSI值为参考,计算巷道内实际环境下的路径衰落指数,以提高RSSI测距算法对环境的适应性。实验结果表明,在相同的实验环境下,该算法定位精度优于RSSI定位算法,能够满足井下人员定位的要求。     

基于ZigBee的钨矿井下矿车定位监测系统研究与设计

针对现有的钨矿井下矿车定位系统的布线困难、信息化和可视化水平低等问题,为了更加合理、高效地调度矿车,设计了一种基于Zig Bee的无线网络系统,实现对井下矿车定位及安全监测。首先探讨了井下环境无线信号传输的RSSI测距模型,并采用高斯滤波对RSSI测距参数进行修正后,结合极大似然估计定位方法实现矿车定位,针对此定位算法存在的较大误差,提出了加权质心定位算法来提高矿车定位的准确性。然后通过上位机将井下采集的矿车速度和定位信息实时显示在井上监控主机和大屏幕中。通过实验仿真,结果证明,改进的加权质心定位算法有效地降低了定位误差,上位机对速度数据信息可实现调用、存储、实时显示、查询并预警等功能,系统具有实时性强、精度高、鲁棒性好等特点,可以有效提升钨矿井下开采生产的安全性。     

矿井动目标定位：挑战、现状与趋势

精确目标定位是煤矿安全高效生产的重要保障。分析了矿井动目标定位在巷道特征、采掘设备、多径特性、多址干扰、误差累积等方面面临的挑战;陈述了矿井定位的主流测距方法RSSI,TOA/TDOA,AOA/DOA;总结了最小二乘法、最大似然法、代价函数法、指纹膜法等常规位置估计方法,以及针对巷道特殊环境而设计的距离约束法、电磁波及超声波联合定位法等矿井专属位置估计方法;剖析了煤矿巷道的NLOS识别和抑制、路径损耗指数的实时计算、空间信息辅助的结果优化技术;指出了 基于矿山物联网架构的定位发展趋势,借助矿山物联网的“物-物相连特征”特征,研究出性能更优的距离测量技术、位置估计方法和定位结果优化算法,理清矿井动目标定位技术层次和发展脉络,深入剖析定位精度影响因素,为矿井动目标定位研究提供参考。