基于RSSI的井下人员定位算法改进

在无线传感器网络中，针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication, RSSI)在煤矿井下长距离巷道内信号衰减快、测距精度偏差大等问题，提出了一种基于RSSI的高斯滤波加权质心定位算法。采用高斯滤波对采集的RSSI值进行修正，一定程度上减轻环境造成的影响。将RSSI测距算法与改进加权质心算法相结合，得出待测节点坐标位置。仿真试验表明，该改进算法与原有定位算法相比，定位误差明显降低，可基本满足煤矿井下人员的安全生产和定位需求。     

基于Zigbee的井下人员定位系统浅析

目前煤矿地质灾害突发后,作业人员被困井下因无法获知其精确位置而错过了最佳救援时间。针对当前普遍采用的基于RFID的人员定位系统,本文提出了一种基于Zigbee的改进方案,并结合矿山实际条件和要求,采用区域式与基于RSSI的一维线性定位算法相结合的方式作相应改进,以及采用DSSS直接序列扩频的抗干扰方式。在实现原系统已有功能的同时,增加了对每位矿工实时精确定位。     

新型的热点簇中心定位算法及其应用

针对煤矿井下人员定位困难以及现有定位算法存在较大定位误差的问题,提出了一种适合煤矿井下环境的新的热点簇中心定位算法.该算法利用RSSI值对移动节点在定位区域中的位置进行归类,有效地解决了现有文献定位方法中存在的定位盲点问题,同时,提高了定位的实时性能和定位精度.数值仿真和实验结果证明了本方法的有效性.     

煤矿井下人员定位系统的设计与实现

随着我国经济的不断发展,煤矿行业也发展了起来,为了对井下人员进行定位,设计一种人员定位网络系统,文章对Zig Bee技术及其所具有的特点进行了简要的分析,对此硬件技术进行了一系列的设计与研究,通过对此技术的开发与应用使得精确定位井下人员得以实现。     

基于ZigBee的矿井定位系统设计及精度分析

为了解决矿井人员定位不精确的问题,提出了一种基于ZigBee的矿井定位系统的应用方案。该系统采用基于RSSI的加权质心定位算法确定井下人员精确位置,并通过实验研究了ZigBee定位精度的影响因素,建立了最佳系统参数预测模型。实验研究表明,该预测模型给出的系统参数可显著提高系统的定位精度。     

矿用精确定位系统中单站判断方位的方法

随着我国煤矿信息化的程度进一步的提高,矿用精确定位系统在煤矿井下的应用逐步普及。目前的主流精确定位系统均采用读卡器对标识卡测距的方式来对标识卡进行精确定位。但是如何准确高效而且经济的判断标识卡的方位是精确定位系统的中的一个难点之一。为了解决该问题,本文提出了一种利用读卡器接收的RSSI值和天线的前后比来判断标识卡方位的方法,并通过实验验证了方法的可行性。该方法相对于传统的双站法,可以节省一半的读卡器,从而减小了系统复杂度和系统造价。     

基于物联网的井下人员定位算法

随着煤炭开采强度和深度的提高,物联网技术逐渐成为井下人员定位系统中的热点。此外,3G网络的不断发展也为井下人员的精确定位提供了强有力的支持。采用TD-SCDMA技术,在井下铺设TD基站,利用物联网技术完成井下节点的组网建设。在此基础上对传统的Chan算法和Taylor算法进行改进,充分利用TD-SCDMA技术的优势,提出一种混合数据融合定位算法,经仿真证明,提出的基于物联网的定位算法在一定程度上克服了煤矿井下恶劣环境的影响,大大提高了定位精度。     

煤矿井下人员定位系统的设计分析

由于煤矿井的地形较为复杂,煤矿事故频繁发生.为了能够保证煤矿开采工作的安全,设计了一种基于无线通信技术的煤矿井下人员定位系统,能够对煤矿井下的进行准确的人员定位.在实验当中,煤矿井下人员定位系统实现了对井下人员进行实时、正确的定位,更好地对煤矿井下的人员进行有效的管理,从而为煤矿抢险救灾提供系统支持.     

基于无线网络的井下人员快速定位系统研究

为了可以实时获取井下工作人员位置、环境状态等信息,设计了基于无线通信网络的井下人员快速定位系统。将RSSI算法应用于井下特殊环境,同时设计了三边测量校正方法。推导了人员定位数学模型,仿真分析了影响测距精度的两个重要参数。实验采用不同距离条件下的3个信标点测试移动点(人员)随距离变化入网后的具体位置,结果显示,直线巷道300 m内掉包率为0,弯道巷道200 m内掉包率为0,50 m内人员随机入网人员定位精度满足1 m的设计要求。     

基于ZigBee的井下人员定位系统研究

煤矿井下人员的定位对煤矿的安全生产有着重要意义。文章以ZigBee技术为基础,设计了一种井下人员定位系统,其中包括系统结构、系统功能和系统软件设计,实现了地面控制中心对井下人员的定位和管理,为煤矿生产提供了安全保障。