礦井移動目標定位增強算法研究
發(fā)布時間:2017-07-17 23:23
本文關鍵詞:礦井移動目標定位增強算法研究
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【摘要】:目標的精確定位是煤礦安全高效生產(chǎn)的重要保障,但是井下環(huán)境特殊,巷道狹長封閉,無線信號的傳播存在嚴重的非視距影響和多徑衰落現(xiàn)象,導致現(xiàn)有井下定位系統(tǒng)定位精度低、適應性差。從部署角度看,即使研制出高精度的新型定位系統(tǒng),想要大面積替換現(xiàn)有定位系統(tǒng)也將造成前期投資的巨大浪費。礦山物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和普及給礦井精確定位提供了全新的機會和思路。為了對煤礦環(huán)境、生產(chǎn)設備和生產(chǎn)人員進行實時感知、監(jiān)測和預警,煤礦井下需要部署充足的感知節(jié)點。這些感知節(jié)點在完成既定的感知任務外,還可以借助與其他節(jié)點之間或與現(xiàn)有定位系統(tǒng)之間的物-物相連特征,為礦井目標的精確定位提供輔助服務。為此,本文主要給出了兩種利用感知節(jié)點來增強原有定位精度的方法和一種抑制非視距誤差的擴展卡爾曼濾波法:(1)利用井下已有感知節(jié)點與地理信息輔助提高定位精度。該方法首先通過井下已有定位系統(tǒng)對動目標進行定位;然后調(diào)用移動目標附近能夠通信的感知節(jié)點進行輔助定位,并將系統(tǒng)定位和感知定位進行加權聯(lián)合;最后通過井下地理信息的輔助將在巷道區(qū)域外的定位節(jié)點估計坐標修正到巷道區(qū)域內(nèi),實現(xiàn)對移動目標的精確定位。仿真結果表明此方法在原有定位系統(tǒng)的基礎上,提高了定位精度,增強了定位效果。(2)利用井下已有的感知節(jié)點建立一種基于證人節(jié)點的非替代性增強定位方法。該定位方法從物聯(lián)網(wǎng)管控平臺中調(diào)用動目標通信范圍內(nèi)的感知節(jié)點,并從這些感知節(jié)點中選擇出部分節(jié)點充當“證人”,通過改變“證人”的搜索半徑,將有證人節(jié)點驅動的目標搜索半徑逐漸縮小。該方法主要包括初值計算、目標搜索、搜索結果修正三個階段。通過仿真結果顯示,無論現(xiàn)有定位系統(tǒng)采用何種定位方法,該算法均有較強的精度增強能力。(3)通過擴展卡爾曼濾波抑制非視距誤差在定位過程中的影響,以基于擴展卡爾曼濾波的證人節(jié)點增強定位方法為例,使用擴展卡爾曼濾波對定位坐標進行了兩次濾波,進一步提高了定位精度。通過仿真驗證,該方法可以抑制非視距誤差對定位精度的影響。
【關鍵詞】:礦山物聯(lián)網(wǎng) 定位系統(tǒng) 感知節(jié)點 地理信息 擴展卡爾曼濾波
【學位授予單位】:中國礦業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TD67;TN713
【目錄】:
- 致謝4-5
- 摘要5-6
- Abstract6-16
- 1 緒論16-22
- 1.1 研究背景及意義16-17
- 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-20
- 1.3 論文研究內(nèi)容20-21
- 1.4 論文章節(jié)安排21-22
- 2 無線定位技術22-36
- 2.1 常用無線通信技術22-23
- 2.2 定位技術及定位算法23-33
- 2.3 定位誤差評估指標33-35
- 2.4 本章小結35-36
- 3 感知節(jié)點與地理信息輔助的井下目標定位方法36-45
- 3.1 井下無線網(wǎng)絡模型36-38
- 3.2 感知節(jié)點與地理信息輔助的定位方法38-41
- 3.3 性能仿真分析41-44
- 3.4 本章小結44-45
- 4 基于證人節(jié)點的礦井運動目標增強定位方法45-55
- 4.1 證人節(jié)點動目標定位的基本思想45-46
- 4.2 證人節(jié)點驅動的目標搜索46-48
- 4.3 基于雙證人節(jié)點的搜索結果修正48-51
- 4.4 性能仿真分析51-54
- 4.5 本章小結54-55
- 5 基于擴展卡爾曼濾波的非視距誤差抑制55-63
- 5.1 非視距誤差模型及常用抑制方法55-56
- 5.2 擴展卡爾曼濾波56-58
- 5.3 基于擴展卡爾曼濾波的證人節(jié)點增強定位方法58-62
- 5.4 本章小結62-63
- 6 總結與展望63-66
- 6.1 總結63-64
- 6.2 展望64-66
- 參考文獻66-71
- 作者簡歷71-73
- 學位論文數(shù)據(jù)集73
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1 郭繼坤;丁龍;;礦井非視距環(huán)境下UWB人員定位算法[J];黑龍江科技學院學報;2013年02期
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本文編號:555085
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