煤矿井下人员跟踪定位算法研究

发布时间：2017-04-13 11:41

  本文关键词：煤矿井下人员跟踪定位算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：由于煤矿井下安全隐患多，生产环境恶劣，特别是发生矿难时，地面工作人员无法及时准确地掌握井下作业人员的确切位置，延误了救援的最佳时机，给国家和社会带来巨大的损失。因此，实现煤矿井下作业人员的实时跟踪定位已刻不容缓，并且它也是解决煤矿安全事故的一个重要方面。近年来，由于无线传感器网络逐步完善，其定位技术日益成熟，再加上应用领域越来越广泛，将其应用到井下人员的跟踪定位具有较大优势。 本文首先对国内外煤矿井下人员跟踪定位技术的几种方法进行对比研究，确定了采用无线传感器网络中ZigBee技术的优势，并重点研究了将其用于井下通信和定位技术中的可行性。 其次介绍了几种常见的近距离无线通信技术，并对其进行对比分析归纳出优缺点，得出ZigBee技术是最佳的工作方式。在此基础上重点分析了ZigBee技术，勾画出将ZigBee技术用于矿井定位的系统框图，并阐述其工作原理以及能够实现的功能。 然后对目前常见的几种煤矿井下人员跟踪定位算法对比分析，提出基于RSSI测距的井下人员区域定位算法。由于井下环境恶劣，信号多径传输以及衰减快等特点，使得采集的RSSI信息偏离实际。针对这一情况提出利用离未知节点最近的信标节点充当盲节点，根据其接收到其余两个信标节点的RSSI值测量出来的距离和真实距离进行比较，得到信标节点的平均测距误差。然后利用这个测距误差对离该信标节点最近的未知节点进行修正。仿真表明，，此方法可以明显的提高测距精度，进而提高定位精度。 最后，进一步讨论了在参与定位的信标节点少于3个，即信标欠定时特殊情况下的定位方法，提出利用坐标转换的方法用于井下人员的跟踪定位。首先获得定位区域内信标节点间距离误差的权值，据此对未知节点的测距误差修正，这样可以有效提高定位区域内未知节点的距离测量精度。然后利用可参与定位的信标节点实际位置和未知节点测量的经修正后的距离值，通过坐标的平移、旋转等转换，最终实现对未知节点的精确定位。弥补了现有基于三信标及其以上情况下未知节点在定位应用中的不足。
【关键词】：无线传感器网络 信标欠定 ZigBee技术 RSSI 加权质心定位算法
【学位授予单位】：河南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TD76;TN92
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 国外研究现状12-13
• 1.2.2 国内研究现状13-14
• 1.3 主要研究内容与文章结构14-17
• 第二章 井下人员定位方案设计17-27
• 2.1 近距离无线通信技术17-19
• 2.1.1 Wi-Fi17
• 2.1.2 蓝牙17-18
• 2.1.3 红外数据通信（IrDA）18
• 2.1.4 射频识别技术18
• 2.1.5 全球定位系统18
• 2.1.6 近距离无线传输18-19
• 2.2 ZigBee 技术19-23
• 2.2.1 ZigBee 技术的特点19-21
• 2.2.2 ZigBee 网络拓扑结构21
• 2.2.3 ZigBee 的协议栈21-22
• 2.2.4 几种近距离无线通信技术的比较及矿井人员定位方案的选择22-23
• 2.3 基于 ZigBee 技术的煤矿井下跟踪定位系统设计23-26
• 2.3.1 煤矿安全监控系统设计23-25
• 2.3.2 井下人员跟踪定位系统的设计25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 无线传感器网络节点定位技术27-45
• 3.1 无线传感器网络27-28
• 3.1.1 无线传感器网络概述27
• 3.1.2 无线传感器网络的组成结构27-28
• 3.2 无线传感器网络定位技术28-32
• 3.2.1 定位技术简介29-30
• 3.2.2 定位技术的性能指标30-31
• 3.2.3 无线传感器网络定位技术分类31-32
• 3.3 节点位置的计算方法32-35
• 3.3.1 三边定位法32-33
• 3.3.2 三角定位法33-34
• 3.3.3 极大似然估计定位法34-35
• 3.4 无线传感器网络的测距技术35-39
• 3.4.1 基于 TOA 的测距技术35-36
• 3.4.2 基于 TDOA 的测距技术36-38
• 3.4.3 基于 AOA 的定位技术38
• 3.4.4 基于 RSSI 的测距技术38
• 3.4.5 几种测距定位技术的比较38-39
• 3.5 基于非测距的定位算法39-41
• 3.5.1 质心定位算法39-40
• 3.5.2 DV-Hop 定位算法40-41
• 3.5.3 其他定位算法41
• 3.6 优化定位精度的方法41-44
• 3.6.1 最小二乘法41-42
• 3.6.2 基于泰勒展开的最小二乘法42-44
• 3.6.3 基于泰勒展开的加权最小二乘法44
• 3.7 本章小结44-45
• 第四章 基于 RSSI 测距的井下人员区域定位算法45-59
• 4.1 无线电传播路径损耗模型分析45-48
• 4.1.1 自由空间传播模型45-46
• 4.1.2 Hata 哈他模型46
• 4.1.3 对数距离路径损耗模型46-47
• 4.1.4 对数常态分布模型（shadowing 模型）47-48
• 4.2 巷道中信标节点分布模型48
• 4.3 RSSI 数据处理方法及测距48-50
• 4.3.1 统计均值模型48-49
• 4.3.2 高斯模型49
• 4.3.3 几种测距模型进行对比49-50
• 4.3.4 RSSI 测距模型50
• 4.4 测距模型的改进50-51
• 4.5 定位过程中特殊情况分析51-55
• 4.5.1 信标节点少于 3 个的情况52-53
• 4.5.2 目标节点在巷道外53
• 4.5.3 多维定位的分析53-54
• 4.5.4 三圆交点少于 3 个的情况54-55
• 4.6 基于 RSSI 测距的定位算法流程55-56
• 4.7 仿真定位结果分析56-58
• 4.8 本章小结58-59
• 第五章 信标欠定时井下人员定位算法59-65
• 5.1 基于 RSSI 测距误差的修正59-60
• 5.2 信标欠定情况下的定位算法60-62
• 5.3 算法的实现62
• 5.4 仿真结果与分析62-63
• 5.5 本章小结63-65
• 第六章 总结与展望65-67
• 参考文献67-71
• 致谢71-73
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文73-74

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本文编号：303484