基于SVM分类的煤矿井下人员指纹定位算法

为了减少煤矿井下环境对人员定位系统的影响,提出一种基于SVM分类的煤矿井下人员指纹定位算法,该算法由指纹数据库、井下巷道指纹数据采集和井下位置匹配等环节组成。该算法利用SVM分类方法建立指纹数据库,采用奇异值去除方法消除指纹动态影响,通过实时采样信号与指纹数据库进行映射的方法找出最佳匹配位置。通过随机采集50个指纹样点数据作为位置信息,进行多终端用户位置信息测量,并取5个终端用户的测量数据进行分析。定位试验表明,该算法定位误差小于1.5 m,相比传统的基于RSSI定位算法有更高的定位精度。     

基于滤波算法的煤矿井下定位技术研究

煤矿井下无线信道容易受到非视距和多径衰落影响,基于RSSI的定位系统误差较大,研究了一种新的井下定位算法。对卡尔曼滤波算法进行研究,抑制测距误差,建立井下信道模型;提出一种协调器节点选取最优参考节点组的方法,利用信道模型和加权最小二乘法确定移动未知节点位置信息;进一步通过扩展卡尔曼滤波算法求精数据,实现煤矿井下矿工及设备的实时定位。井下巷道实验表明,该算法误差控制在3 m以内,提高了定位精度,增强了定位系统的可靠性,可用于煤矿井下定位。     

基于无线传感网络的井下人员定位系统设计

伴随不断提高的煤矿安全生产要求,应用有效可靠的煤矿井下定位系统,对于提高煤矿安全生产有非常大的应用价值及现实意义。文章根据现代化管理和煤矿安全生产要求,把ZigBee无线技术运用至煤矿安全监测中,通过无线通信技术,开发了一套基于无线传感器网络的井下人员定位系统,增强了煤矿现代化管理水平和安全生产的监控。     

井下人员定位算法研究

在前人研究的基础上分析了矿井下的特殊环境,并结合RFID的井下人员的定位算法,提出了一种新的井下人员定位算法即两点定位算法。通过实验验证出此算法所具有的优势。减小了定位误差,降低了使用成本以及使得定位算法简单化。     

基于监督局部保持映射算法的井下人员定位技术

针对人脸、指纹和手写签名等人员身份鉴定方法不能很好地满足煤矿井下人员管理系统需要的现状,基于局部保持映射(LPP)算法,提出一种监督LPP算法(SLPP),并应用于煤矿井下人员步态识别中.利用该方法对步态数据进行映射,得到步态数据在低维空间中的表示方法,再利用最近邻分类器对低维步态数据进行识别.在2个步态数据库中进行一系列步态识别试验,并与经典维数约简算法LDA、监督流形学习算法DLPP、判别映射嵌入(DPE)流形学习算法以及其他步态识别方法分别进行比较.试验结果表明,在同等试验条件下,SLPP识别率最高,从而验证了该算法的有效性和可行性.     

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。     

一种改进的煤矿井下人员定位算法

针对井下环境定位精度较低和易受干扰问题,提出一种改进的基于煤矿井下超宽带技术的人员定位算法。传统超宽带定位中使用到达时间测距算法时,非视距传播过程会导致测距误差大、鲁棒性差,通过扩展卡尔曼滤波算法,提高定位系统的精度。实验结果表明,扩展卡尔曼滤波方法可以有效地提高超宽带定位系统在视距和非视距条件下的定位精度,减少系统偶然误差,满足煤矿人员定位要求。     

基于射频识别技术的煤矿井下作业人员定位管理系统

结合矿井生产的特点提出了基于RFID技术的矿井人员定位管理系统的框架,提出了各部分组成和主要技术指标,分析了系统功能,对管理系统开放的可行性进行了论证.     

基于TD-SCDMA专网的井下人员定位方案设计

基于煤矿井下特殊环境对无线通信的要求,进行了井下人员定位技术的需求分析,并以TD-SCDMA专网为支撑,提出了基于到达角AOA和时间提前量TA技术的新型人员定位方案。TD-SCDMA系统采用智能天线技术使基站Node B能够方便获得矿井人员携带终端UE的到达角,同时Node B可以根据UE提交的测量报告中的TA值计算出Node B到UE的距离,从而实现对井下人员的精确定位。通过分析比较模拟巷道中采集的测试数据,表明利用该方案可有效提高井下人员定位精度。     

井下通信及人员定位的自动化技术研究

本文首先阐述了现有矿井自动化技术的基本原理,特点和可达到的性能;在此基础之上,详细介绍分析了现有的自动化井下通信技术和自动化井下人员定位技术的基本理论基础,可达到的性能,特点以及发展现状;然后对它们的特点和性能分别进行对比分析。最后总结全文并指出未来研究方向。     

The theoretical research on localization using improved particle filter for mine rescue robot in unknown underground space

The localization for mine rescue robot in unknown space of coal mine emergency was researched, basing on the requirement of mine rescue robot localization which enters the scene of the coal mine accident, unknown circumstance, the unstructured, non-Gaussian and nonlinear work-space for robot works. The localization using particle filter was proposed to which is applied in mine rescue robot in unknown under-ground space. Meanwhile, focusing on severe particle sample degeneracy in the primary particle filter, an improved particle filter was proposed to reinforce the stability of particle filter. Being compared with localization using extended Kalman filter through simulation experiment, the localization using particle filter is proved to have more locating accuracy in unknown underground space and better computational real-time ability, which solves the pre-localization problem of robot underground. Supported by the National Natural Science Foundation of China(50674075)     

煤矿井下人员定位系统的防碰撞算法研究

为了防止井下人员定位系统中多个射频标签同时向阅读器发送识别信息时产生的碰撞问题,提出了一种基于分组思想的时隙ALOHA算法。该算法是在待识别的大量标签中随机选择一部分进行读取,使碰撞概率大大降低。计算机仿真表明,该算法可以有效解决多目标识别的防碰撞问题。     

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。     

基于改进加权质心算法的煤矿井下人员定位系统设计

针对目前大多井下监控系统无法实时准确提供井下人员动态分布与作业情况以及传统定位算法的定位精度低等问题,结合井下施工的具体要求,设计出一种基于改进加权质心算法的人员定位系统。对整个系统的软硬件设计进行了详细说明,同时针对普通质心算法及传统加权质心算法的缺点设计了改进加权质心算法,运用该算法来求解位置点的坐标,通过实验对比分析,证明了该算法在很大程度上提升了定位精度。     

基于最大最小判别映射的煤矿井下人员身份鉴别方法

针对井下复杂受限环境下人脸、虹膜、指纹和掌纹等常常比较模糊，从而使得基于这些生物特征的井下人员身份识别率不高问题。在Warshall算法和最大最小判别准则的基础上，提出了一种最大最小判别映射的步态识别方法。该方法利用Warshall算法快速得到数据的类别关系，由此构建类内和类间散度矩阵。与经典的步态识别方法相比，该方法充分利用了数据的局部信息和类别信息，使得数据降维后在低维空间同类样本之间的距离减小，而异类样本之间的距离增大。与经典的监督子空间维数约简方法相比，该方法在构建类内和类间散度矩阵时不需要判别数据的类别信息，能够提高算法的性能。在真实步态数据库上进行了一系列实验。实验结果表明，利用该方法进行基于步态的煤矿井下人员身份鉴别是有效可行的。     

基于改进虚拟势场的煤矿井下WMSN覆盖增强算法

针对煤矿井下无线多媒体传感器网络（Wireless Multimedia Sensor Network,WMSN）覆盖问题,提出了一种基于改进虚拟势场的覆盖增强算法。在分析方向可调感知模型、煤矿巷道带状结构特点及照度特点的基础上,提出了煤矿井下WMSN“有效覆盖”问题。针对有效覆盖问题,引入虚拟目标引力提升重点区域有效覆盖效果。针对传统虚拟势场算法可能出现因局部极小导致覆盖增强效果下降的问题,在分析方向可调感知模型感知区域相交特性的基础上,改进了斥力函数,引入了相邻节点的共同覆盖率引导节点调整感知方向,从而实现区域的有效覆盖。仿真实验表明：对比已有的区域覆盖增强算法,采用所提出的基于改进虚拟势场的覆盖增强算法可有效消除感知重叠区和盲区,实现了井下巷道的高效区域覆盖。     

基于RFID与CAN的煤矿井下人员定位系统研究

基于对射频识别(RFID)技术与现场总线(CAN)技术的研究,论文设计了一种煤矿井下人员定位系统。采用RFID可以实时对井下佩戴电子标签(Tag)的工作人员进行定位、身份识别,由读写器采集到的信息通过CAN总线传送到地面,一方面实现了井下人员的考勤统计,另一方面为查询矿井中的人员分布情况提供了依据。     

基于UWB系统的井下车辆高精度定位研究

随着无线通信技术的进步,超宽带(UWB)技术从缩减硬件成本及定位精度的提升都有了大幅的进步,因此其在定位系统中的使用越来越多。通过研究适用于在井下巷道环境的高精度定位方法,研制出了一套适用于井下环境的超宽带无线车辆定位系统。试验结果显示,该系统定位精度高,对进一步实现井下的车辆无人自主导航具有非常大的支撑作用。     

关于传统固体矿产资源储量估算流程及估算参数选择的探讨

资源储量估算是固体矿产勘查和评价的重要工作,程序性、系统性特征明显,尤其是资源储量估算过程和相关参数的确定影响着矿体圈定和评价的真实性、准确性.国内各勘查单位依据现行的勘查规范对不同矿种、不同矿床类型矿床编制报告,鲜有沟通交流及论文专著.结合典型矿床资源储量报告,就传统固体资源储量估算流程、估算参数确定等内容与从业者分...     

基于Zigbee和CAN技术的井下人员跟踪定位系统

针对目前矿山的井下人员定位系统不可靠的现状,提出了基于Zigbee和CAN技术的井下人员跟踪定位系统。详细介绍了系统组成和系统核心读卡器的硬件和软件的设计,人员跟踪定位采用先进的RSSI测距三边测量定位算法。通过在井下矿山试验运行,证实该系统能够实现井下人员准确定位。