基于改进卡尔曼滤波算法的煤矿井下跟踪方法

发布时间：2018-04-13 06:24

  本文选题：无线传感器网络 + 井下跟踪　； 参考：《煤矿安全》2015年11期

【摘要】：煤矿井下环境特殊,受限的多径衰落无线信道对跟踪技术提出了极大的挑战。提出了指纹匹配和卡尔曼滤波相结合的井下跟踪算法。首先利用卡尔曼-均值滤波器对采样RSSI值进行去噪等处理,然后执行指纹匹配算法得到观测点处的位置坐标作为跟踪中的观测值,并与真实值估算出井下观测噪声方差,最后采用改进的卡尔曼滤波算法跟踪目标运动轨迹。试验结果表明,改进的算法能够满足矿井下目标的跟踪精度及误差的要求,增强了跟踪系统的可靠性。
[Abstract]:The special underground environment and limited multipath fading wireless channel pose a great challenge to the tracking technology.A downhole tracking algorithm based on fingerprint matching and Kalman filter is proposed.Firstly, the Kalman mean filter is used to Denoise the sampled RSSI value, and then the fingerprint matching algorithm is performed to get the position coordinates of the observation point as the observation value in the tracking, and to estimate the variance of the downhole observation noise with the real value.Finally, the improved Kalman filter algorithm is used to track the moving track of the target.The experimental results show that the improved algorithm can meet the requirements of the target tracking accuracy and error under the mine and enhance the reliability of the tracking system.
【作者单位】： 内蒙古科技大学信息工程学院;
【基金】：内蒙古自治区科技计划资助项目 内蒙古自然科学基金资助项目(2015MS0623)
【分类号】：TD76

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1743284