【摘要】：針對線性系統(tǒng)理論的監(jiān)測定位技術誤差較大且又無法實時監(jiān)測深井人員及移動設備的位置問題,提出一種基于非線性函數(shù)不敏卡爾曼濾波(UKF)移動節(jié)點定位算法(U-MPA)。在建立U-MPA監(jiān)測系統(tǒng)及巷道模型的基礎上,采用UKF方法對RSSI濾波測距,通過局部坐標系,實現(xiàn)對移動節(jié)點實時定位監(jiān)測;同時,通過改變錨節(jié)點間距密度,實現(xiàn)不同定位精度要求。仿真實驗表明:U-MPA算法相比RSSI算法定位誤差有明顯減小,U-MPA算法的平均定位偏差為RSSI算法的44%。
[Abstract]:In order to solve the problem that the monitoring and positioning technology of linear system theory has large error and can not monitor the position of deep well personnel and mobile equipment in real time, a (UKF) mobile node location algorithm based on nonlinear function unsensitive Kalman filter (U-MPA) is proposed. On the basis of establishing U-MPA monitoring system and roadway model, UKF method is used to filter distance measurement for RSSI, and real-time positioning monitoring of mobile nodes is realized through local coordinate system. At the same time, different positioning accuracy requirements are realized by changing the spacing density of anchor nodes. The simulation results show that the positioning error of U-MPA algorithm is obviously lower than that of RSSI algorithm, and the average positioning deviation of U-MPA algorithm is 44% of that of RSSI algorithm.
【作者單位】： 南華大學環(huán)境保護與安全工程學院;金屬礦山安全與健康國家重點實驗室;湖南省鈾尾礦庫退役治理技術工程技術研究中心;
【基金】：金屬礦山安全與健康國家重點實驗室開放基金項目(2016-JSKSSYS-04) 湖南省教育廳科研重點項目(15A161) 湖南省重點研發(fā)項目(2015SK2005) 南華大學環(huán)境保護與安全工程學院研究生科研創(chuàng)新項目(2017YCXXM08);南華大學大學生研究性學習和創(chuàng)新性實驗計劃項目(2017XJYZ029)
【分類號】：TD76

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本文編號：2524061