基于MESH网络的矿山井下车辆无线定位技术研究

发布时间：2017-08-02 15:26

  本文关键词：基于MESH网络的矿山井下车辆无线定位技术研究

  更多相关文章： 无线Mesh网络 指纹识别定位 多传感器融合定位 状态监测

【摘要】：现如今我国很多矿山已经进入了深度开采阶段,矿山井下的环境变得更加复杂,车辆驾驶人员需要定位设备来实时指引机车行驶路线,方便工作人员准确迅速的到达目标终点；同时,监控中心工作人员也需要实时了解车辆当前所在位置,方便监督和合理调度车辆,提高整体的工作效率,并在需要时能够提醒驾车人员,防止两车相撞等事故发生,最终实现地面监控中心和井下机车的双向无线通信和实时定位。本文通过对现有定位算法的分析和研究,根据不同的应用场景和需求,设计两套定位监测系统,基于信号强度指纹识别定位算法的人工现场操控机车定位监测系统和基于多传感器融合定位算法的远程无线定位监控系统。第一套系统无需对矿山车辆做过多改造,只需在现有机车上安装本文设计的定位监测终端,第二套系统需要在机车上安装机车控制器、数据采集板单元和多种智能传感器设备。人工现场操控机车定位监测系统中的定位监测终端设计采用的是LPC1768微控制器,它能够通过Wifi通信模块获取车辆周围的基站信号强度。多次测量井下不同地理位置坐标对应的信号强度集,在地面监控中心建立指纹识别库,在验证过程中,通过基站信号强度值找出与之匹配的坐标位置,并在上位机和定位监测终端显示出来。定位监测终端还能够通过机车状态监测传感器获取机车当前的状态信息,并将状态数据上报给监控中心。基于多传感器融合的远程定位监控系统把RFID阅读器、里程计、转角传感器的数据融合在一起对机车当前所处位置和姿态进行判断,经过巷道规划、路径统计、远程定位等几步能够精确的对车辆进行定位,此系统中监控中心同样能够观察到机车的状态数据。本文首先介绍课题研究背景及意义、研究状况及研究目标；其次详细介绍矿山井下车辆无线定位监控系统的整体架构和各部分主要功能,对无线Mesh网络进行阐述；然后分析研究现有的常用无线定位算法,比较它们的优缺点；接着介绍定位监测终端的软硬件设计和指纹识别算法的理论知识；随后介绍基于多传感器融合定位系统的软硬件设计和传感器的选型,并在精确定位的基础上实现车辆记忆行走功能；最后对整个系统进行测量和结果分析。
【关键词】：无线Mesh网络 指纹识别定位 多传感器融合定位 状态监测
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD52;TP274
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 引言12-16
• 1.1 课题研究背景及意义12
• 1.2 课题研究状况12-13
• 1.3 课题研究目标13-14
• 1.4 论文主要工作及章节安排14-16
• 2 井下车辆无线定位总体设计16-24
• 2.1 人工现场操控机车定位监测系统16-18
• 2.1.1 系统整体架构介绍16-17
• 2.1.2 系统主要功能模块介绍17-18
• 2.2 远程无线定位监控系统18-20
• 2.2.1 系统整体架构介绍18-20
• 2.2.2 系统主要功能模块介绍20
• 2.3 无线MESH网络概述20-22
• 2.4 无线MESH网络优势22-23
• 2.5 本章小结23-24
• 3 矿山井下常用无线定位算法24-38
• 3.1 基于信号到达角度（Angle of Arrival, AOA)的定位算法24-25
• 3.2 基于信号传输时间的定位算法25-29
• 3.2.1 基于信号到达时间（Time of Arrival, TOA)的定位算法25-26
• 3.2.2 基于信号到达时间差（Time Difference of Arrival, TDOA)的定位算法26-29
• 3.3 基于无线信号对数损耗模型定位算法29-33
• 3.3.1 加权质心定位算法29-30
• 3.3.2 加权改进的邻近匹配算法30
• 3.3.3 最小二乘法30-31
• 3.3.4 上述三种基于RSSI无线定位算法精度比较31-33
• 3.4 基于RFID无线定位算法33-35
• 3.5 本文所用定位算法35-36
• 3.6 本章小结36-38
• 4 矿山井下车辆定位监测终端设计38-60
• 4.1 定位监测终端硬件电路设计38-47
• 4.1.1 LPC1768芯片简介38-39
• 4.1.2 外围电路设计与选型39-45
• 4.1.3 PCB电路板设计45-47
• 4.2 指纹识别定位算法设计47-51
• 4.2.1 指纹识别定位算法原理47-49
• 4.2.2 矿山井下指纹识别算法应用49-51
• 4.3 定位监测终端软件设计51-58
• 4.3.1 通信协议设计52-53
• 4.3.2 车辆状态监测软件设计53-57
• 4.3.3 车辆无线定位功能实现57-58
• 4.4 定位监测终端实物图58-59
• 4.5 本章小结59-60
• 5 基于多传感器融合的车辆定位60-74
• 5.1 多传感器融合定位系统整体设计60-61
• 5.2 采集板接口电路设计和各类传感器选型61-68
• 5.2.1 采集板单元接口电路设计61-63
• 5.2.2 各类传感器选型和数据接收函数设计63-68
• 5.3 多传感器融合定位算法软件设计68-72
• 5.3.1 巷道规划和路径统计68-71
• 5.3.2 远程定位71-72
• 5.4 矿山井下车辆记忆行走72-73
• 5.5 本章小结73-74
• 6 系统测试74-82
• 6.1 系统实物74-76
• 6.2 测试环境76-77
• 6.3 功能测试77-78
• 6.4 定位误差分析78-80
• 6.4.1 指纹识别定位算法测试误差分析78-79
• 6.4.2 多传感器融合定位算法测试误差分析79-80
• 6.5 本章小结80-82
• 7 总结与展望82-84
• 参考文献84-88
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果88-92
• 学位论文数据集92

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7 田R，

本文编号：609965