矿井移动目标无线跟踪定位技术研究

发布时间：2020-10-20 22:51

　　 为了提高井下作业人员的效率,在煤矿发生灾害后,及时快速的实施救援,需要对井下移动机车和作业人员进行实时的定位跟踪。定位采用的是wifi无线网络,对位置指纹定位算法进行了研究分析。首先,介绍了当今广泛使用的无线定位系统,对无线定位系统所应用的定位技术进行了系统的阐述,并对介绍的三种定位算法进行了仿真比较分析,通过对比三种定位算法,得出在理想情况下三种算法的定位精度。研究的定位场景是矿井巷道,最终采用WKNN(Weight K Nearest Neighbors,加权K近邻法)作为指纹定位的匹配算法。接着,设计制作了嵌入式寻迹小车,小车功能强大,寻迹小车可以按照指定的路线运动,小车上搭载2个无线模块,用于wifi无线信号的采集和传送到电脑终端。在楼道走廊搭建试验平台,选用6个wifi模块作为指纹定位的锚节点,用设计制作的寻迹小车采集RSSI无线信号。采集大量的RSSI信号,用三种滤波算法对采集到的wifi信号进行滤波对比分析研究。用MATLAB仿真软件处理RSSI信号,经过大量数据验证,构建wifi在楼道走廊内的路径损耗模型,为下文WKNN定位算法中剔除误差较大的近邻点做准备。最后,为了解决矿井巷道移动物体的定位跟踪问题,把改进后的WKNN定位算法和卡尔曼率滤波算法进行了结合。在待定位区域内,用寻迹小车在采样点采集RSSI无线信号,对采集到的信号进行高斯滤波处理,把处理过的RSSI信号构建成位置指纹。为了提高定位算法在匹配时的效率,用k-means聚类算法把指纹数据库分成3类,并用MATLAB进行了仿真处理。选取10个采样点采集RSSI信号,每个采样点能采集到6个wifi信号,用采集到的信号对常用的几种匹配算法进行仿真分析研究,最终经过对比,选择WKNN匹配算法。为了提高WKNN匹配算法的定位效果,用对数距离损耗模型剔除WKNN匹配算法中误差较大的近邻点,为了充分利用每个wifi锚节点在WKNN匹配算法中的作用,根据锚节点到待定位点欧氏距离的不同,对每一个锚节点进行了加权处理。把改进后的WKNN算法和卡尔曼率滤波算法结合成混合定位算法,并对改进后的混合定位算法进行仿真分析,结果表明改进后的算法能识别出寻迹小车拐弯的路线,定位效果优于改进前的。
【学位单位】：中国矿业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN92;TD76
【部分图文】：

搭建和数据预处理f Fingerprint LocatiCollected Data井移动目标无线定位跟踪，目者救援的机器人等，将采用寻位试验。由于很多试验数据都段，更需要寻迹小车去验证算小车作为试验的基础。Construction of Test Platf开发下：

建(Construction of Test Platform)计和开发小车如下：图 3-1 寻迹小车Fig.3-1 Track-seeking car模块 esp8266，如下图：

图 3-3 电机驱动电路Fig.3-3 Motor drive circuit的电机驱动电路，上图中有两个拐弯时，就可以通过控制一个轮，通过蓝牙传输到电脑上，因为移动电脑去靠近正在采集信号压 3.3V，信号接收灵敏度是 82）10m（典型），蓝牙模块的工作取设备的MAC地址，获取设备的的特征值变化，蓝牙设备如下图
【参考文献】

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本文编号：2849263