本文選題：電氣火花源 + RSSI測距　； 參考：《工礦自動化》2017年02期

【摘要】：針對現(xiàn)有煤礦引爆源(電氣火花源)定位方法采用二維加權(quán)質(zhì)心定位算法存在誤差較大的問題,提出了一種改進(jìn)的三維加權(quán)質(zhì)心定位算法。根據(jù)電氣火花能在周圍空間產(chǎn)生電磁波的特點(diǎn),建立了自由空間下的接收信號強(qiáng)度指示(RSSI)傳播模型,利用高斯模型對RSSI信號強(qiáng)度進(jìn)行修正,得到更準(zhǔn)確的測距模型;在三維空間內(nèi),合理選擇檢測點(diǎn),并引入新的加權(quán)因子指數(shù)k,求出目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo),實(shí)現(xiàn)對電氣火花源的定位。模擬測試結(jié)果表明,該算法具有較高的定位精度,最大定位誤差為0.319m,平均誤差為0.265m。
[Abstract]:An improved 3D weighted centroid localization algorithm is proposed to solve the problem that the existing mine detonation source (electrical spark source) localization method has a large error by using two-dimensional weighted centroid localization algorithm. According to the characteristic that the electric spark can produce electromagnetic wave in the surrounding space, the propagation model of the received signal intensity indicator (RSSI) in the free space is established. The RSSI signal intensity is modified by using the Gao Si model, and a more accurate ranging model is obtained. In three dimensional space, the detection points are reasonably selected, and a new weighting factor exponent k is introduced to find out the coordinates of the target node, and to realize the location of the electrical spark source. The simulation results show that the algorithm has high accuracy, the maximum positioning error is 0.319m and the average error is 0.265m.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：“十三五”國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFC0801808)
【分類號】：TD712;TP212.9

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 趙繼軍;趙慶偉;李志華;孫翔;;基于虛節(jié)點(diǎn)校正的井下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法[J];煤炭工程;2012年04期

2 ;[J];;年期

相關(guān)會議論文 前3條

1 金鑫;;一種改進(jìn)型無線傳感器網(wǎng)絡(luò)質(zhì)心定位算法[A];2007北京地區(qū)高校研究生學(xué)術(shù)交流會通信與信息技術(shù)會議論文集（下冊）[C];2008年

2 王棟棟;孫燕;;對加權(quán)質(zhì)心定位算法的改進(jìn)[A];2008'中國信息技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)論壇論文集（二）[C];2008年

3 李占波;劉慧玲;;基于Zigbee技術(shù)的加權(quán)質(zhì)心定位算法[A];計(jì)算機(jī)研究新進(jìn)展（2010）——河南省計(jì)算機(jī)學(xué)會2010年學(xué)術(shù)年會論文集[C];2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 趙翠;加權(quán)質(zhì)心和DV-Hop混合算法研究[D];華中師范大學(xué);2011年

，

本文編號：1805114