煤矿井下无线传感器网络实时RSSI定位算法研究

发布时间：2023-10-14 07:12

　　煤炭是支撑我国经济持续发展的动力,煤矿安全事故又是制约煤矿行业健康发展的重大阻碍,因此煤矿安全问题不容忽视。我国大部分煤矿是井工煤矿,深处地下数百米增加了作业人员的危险系数,完善的井下安全监控系统是井下工作顺利进行的保障。煤矿井下目标定位作为井下安全监控系统关键技术,成为当今学者的研究重点。针对我国目前大多数煤矿所采用的射频识别定位系统定位精度低,实时性差的缺点,深入研究煤矿井下通信环境及无线传感器网络定位算法,确定了研究课题--煤矿井下无线传感器网络实时RSSI定位算法研究。论文介绍了几种经典的定位算法以及位置计算方法,并对比分析算法的优缺点。通过分析煤矿井下环境可能给测距式定位算法带来测距误差问题,选择指纹匹配非测距式定位算法作为本文的定位算法,以减小信号强度转化带来的距离误差。由于煤矿井下的空间环境是实时变化的,容易导致指纹匹配定位算法离线阶段建立的指纹地图失效,因此本文通过修正目标节点指纹和更新指纹地图两种方式解决实时定位的问题。实时性方面,动态补偿算法是一种通过修正目标节点指纹,解决实时匹配定位的方式。本文将信标节点升级为校准节点,通过校准节点间RSSI的变化量反映巷道内的时...

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 选题背景及意义
    1.2 无线传感器网络及ZigBee技术
    1.3 煤矿井下定位监控系统国内外发展现状
    1.4 国内外定位技术研究现状
    1.5 论文主要内容及组织结构
2 经典定位技术
    2.1 相关术语
    2.2 基于测距式定位算法
    2.3 基于非测距式定位算法
    2.4 位置估计及指纹匹配定位算法
    2.5 定位算法性能指标
    2.6 本章小结
3 WSN动态补偿下的PSO-BP神经网络自适应定位算法
    3.1 煤矿井下通信环境
    3.2 动态补偿算法
    3.3 BP神经网络
    3.4 PSO算法
    3.5 实验方案设计及仿真结果分析
        3.5.1 实验方案设计
        3.5.2 仿真结果分析
4 基于神经网络的煤矿井下WSN自适应定位算法
    4.1 最近邻原则
    4.2 近邻关系映射模型
    4.3 实验设计方案及仿真结果分析
        4.3.1 实验设计方案
        4.3.2 仿真结果分析
    4.4 本章小结
5 煤矿井下WSN定位系统
    5.1 井下定位网络架构
    5.2 硬件实验平台
    5.3 软件实验平台
        5.3.1 ZigBee协议栈
        5.3.2 串口调试软件
    5.4 本章小结
结论
参考文献
在学研究成果
致谢



本文编号：3853844