針對傳統(tǒng)井下指紋定位算法存在需要采集大量指紋數(shù)據(jù)和定位精度不高的問題,提出了一種差分魚群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)（DEAFSA-LSSVM）的井下人員無線定位算法.首先將井下實(shí)驗(yàn)區(qū)域劃分為多個小區(qū)域,并利用克里金插值算法建立指紋數(shù)據(jù)庫;然后利用差分進(jìn)化與人工魚群混合智能算法優(yōu)化正則化參數(shù)和核函數(shù)寬度,建立最小二乘支持向量機(jī)算法模型,利用無線采集接收終端采集待定位點(diǎn)的無線信息數(shù)據(jù),通過最小二乘支持向量機(jī)算法模型計(jì)算出其所屬小區(qū)域;最后利用小區(qū)域內(nèi)無線信息數(shù)據(jù),通過加權(quán)K近鄰算法進(jìn)行實(shí)時定位.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該定位算法的收斂速度快,分類準(zhǔn)確,準(zhǔn)確率達(dá)到98.87%;定位精度高,平均定位誤差為1.51 m,比未經(jīng)優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)算法的定位精度提高18.82%. 

【文章來源】：工礦自動化. 2020,46(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

插值數(shù)據(jù)估算流程

DEAFSA-LSSVM算法模型的建立．2實(shí)驗(yàn)環(huán)境實(shí)驗(yàn)環(huán)境為貴州某煤礦井下747m的總風(fēng)道和回風(fēng)巷，巷道內(nèi)已覆蓋工業(yè)以太網(wǎng)，巷道截面寬度為4m左右．在此基礎(chǔ)上搭建井下人員無線定位系統(tǒng)，只需要安裝光纖交換機(jī)和本質(zhì)安全型AP(接入點(diǎn))終端．實(shí)驗(yàn)區(qū)域?yàn)榭傦L(fēng)道和回風(fēng)巷，巷道中基本沒有雜物堆放和大型機(jī)電設(shè)備．巷道墻面粗糙，分布著水管、支架、電纜和光纖等設(shè)備;巷道相對比較直且彎道較小，過往作業(yè)人員也不是太多．實(shí)驗(yàn)環(huán)境中電磁環(huán)境相對穩(wěn)定，AP節(jié)點(diǎn)與AP節(jié)點(diǎn)之間的距離控制在100m左右，實(shí)驗(yàn)區(qū)域如圖1所示．圖1井下實(shí)驗(yàn)巷道Fig．1Undergroundexperimentalroadway從圖1可看出，起點(diǎn)在總風(fēng)道，終點(diǎn)在回風(fēng)巷，在整個實(shí)驗(yàn)區(qū)域共安裝7個本質(zhì)安全型AP節(jié)點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)巷道內(nèi)無線全覆蓋．3井下無線定位算法實(shí)現(xiàn)井下無線定位算法實(shí)現(xiàn)過程分4個步驟，依次為區(qū)域劃分、插值數(shù)據(jù)估算、算法訓(xùn)練和實(shí)時定位．3．1區(qū)域劃分根據(jù)井下巷道的環(huán)境，將747m的實(shí)驗(yàn)區(qū)域劃分為166個實(shí)驗(yàn)小區(qū)域，每個實(shí)驗(yàn)小區(qū)域長為4．5m，寬為3m．實(shí)驗(yàn)小區(qū)域劃分如圖2所示．從圖2可看出，在4．5m×3m區(qū)域內(nèi)共有12個點(diǎn)，其中6個采集點(diǎn)，需要實(shí)驗(yàn)人員采集該點(diǎn)的無線信息數(shù)據(jù);6個預(yù)測點(diǎn)，需要利用采集點(diǎn)的信息數(shù)據(jù)，通過服務(wù)器和利用克里金插值算法估算它們的無線信息數(shù)據(jù)，完成實(shí)驗(yàn)小區(qū)域指紋信息采集工作，這種方法可以減少50%采集工作量．圖2中有一條中軸線，在井下采集數(shù)據(jù)時，以該中軸線為巷道中心位置進(jìn)行采集．圖2實(shí)驗(yàn)小區(qū)域劃分Fig．2Divisionofexperimentalsmallarea由實(shí)驗(yàn)人員攜帶無線采集接收終端進(jìn)入實(shí)驗(yàn)區(qū)域完成所有采集點(diǎn)的無線信息數(shù)據(jù)采集．指紋數(shù)據(jù)采集流程如圖3所示．圖3指紋

詰闃?淶木嗬肟刂?在100m左右，實(shí)驗(yàn)區(qū)域如圖1所示．圖1井下實(shí)驗(yàn)巷道Fig．1Undergroundexperimentalroadway從圖1可看出，起點(diǎn)在總風(fēng)道，終點(diǎn)在回風(fēng)巷，在整個實(shí)驗(yàn)區(qū)域共安裝7個本質(zhì)安全型AP節(jié)點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)巷道內(nèi)無線全覆蓋．3井下無線定位算法實(shí)現(xiàn)井下無線定位算法實(shí)現(xiàn)過程分4個步驟，依次為區(qū)域劃分、插值數(shù)據(jù)估算、算法訓(xùn)練和實(shí)時定位．3．1區(qū)域劃分根據(jù)井下巷道的環(huán)境，將747m的實(shí)驗(yàn)區(qū)域劃分為166個實(shí)驗(yàn)小區(qū)域，每個實(shí)驗(yàn)小區(qū)域長為4．5m，寬為3m．實(shí)驗(yàn)小區(qū)域劃分如圖2所示．從圖2可看出，在4．5m×3m區(qū)域內(nèi)共有12個點(diǎn)，其中6個采集點(diǎn)，需要實(shí)驗(yàn)人員采集該點(diǎn)的無線信息數(shù)據(jù);6個預(yù)測點(diǎn)，需要利用采集點(diǎn)的信息數(shù)據(jù)，通過服務(wù)器和利用克里金插值算法估算它們的無線信息數(shù)據(jù)，完成實(shí)驗(yàn)小區(qū)域指紋信息采集工作，這種方法可以減少50%采集工作量．圖2中有一條中軸線，在井下采集數(shù)據(jù)時，以該中軸線為巷道中心位置進(jìn)行采集．圖2實(shí)驗(yàn)小區(qū)域劃分Fig．2Divisionofexperimentalsmallarea由實(shí)驗(yàn)人員攜帶無線采集接收終端進(jìn)入實(shí)驗(yàn)區(qū)域完成所有采集點(diǎn)的無線信息數(shù)據(jù)采集．指紋數(shù)據(jù)采集流程如圖3所示．圖3指紋數(shù)據(jù)采集流程Fig．3Fingerprintdatacollectionprocess由無線采集接收終端將掃描、處理后得到的無線信息數(shù)據(jù)(ＲSSI值、IP地址和MAC地址)，通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒⻊?wù)器，每個采集點(diǎn)進(jìn)行12次采集工作，再由服務(wù)器對其求出ＲSSI的平均值，確保每個采集點(diǎn)的ＲSSI值穩(wěn)定可靠;最后將ＲSSI平均值與采集點(diǎn)的實(shí)際坐標(biāo)進(jìn)行組合，并將組合數(shù)據(jù)存放到指紋數(shù)據(jù)庫．在實(shí)驗(yàn)區(qū)域內(nèi)共采集750個點(diǎn)的無線信息數(shù)據(jù)，建立采集指紋數(shù)據(jù)庫，完成指紋數(shù)據(jù)采集工作．3．2插

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3463201