基于非测距无线传感网络井下人员定位

针对复杂的井下环境,使用了基于非测距的无线传感器网络定位算法来实现井下人员的定位。为了实现精确定位,采用了基于两移动锚节点的定位算法。通过3个节点间的最短路径确定1条直线来尽可能减少定位节点的误差,同时避免因障碍物或其它因素的影响所造成的节点定位误差,最大程度上提高了定位精度。通过仿真表明节点定位的精度与两移动锚节点移动的圈数和圆的等分数有关,移动的圈数和圆的等分数越多节点定位的精确度就越高。     

基于距离约束的井下目标定位方法

煤矿井下巷道为狭长的条状结构,信号衰减较大,地面已有的目标定位方法和技术难以直接应用于井下,现有的矿井目标定位主要采取基于时间和信号强度的测距方法,而这些方法并没有考虑到井下巷道的条状结构特点,定位误差较大,依据矿井巷道的条状结构特点,提出一种基于距离约束的井下目标定位方法。在巷道内每4个锚节点构成1个矩形区域,将固定的两锚节点之间的距离作为约束条件,结合垂直向量乘积为零的原理,矩形对角线的长度已知,通过基于RSSI的测距原理获得移动节点到矩形区域两对角线上锚节点的距离之比公式,进而通过合理的近似运算和向量乘法定理得到向量方程组,通过求解向量方程组可以得到移动节点的坐标,仿真实验表明该方法可以有效地降低定位误差。     

基于TOA无锚定位算法的无线传感器节点硬件平台研究

提出了一种利用超声波测距的改进型TOA无锚定位算法,针对该算法,设计了一款以微控制器C8051F020和SoC CC2430为核心的无线传感器节点硬件平台。     

煤矿井下Bounding-Box的二次定位算法研究

根据煤矿井下人员精确定位系统对实时性和定位精度的要求,提出了基于TOF(time of flight,飞行时间)的Bounding-Box二次定位算法,该算法综合了TOF测距不易受环境干扰和Bounding-Box计算实时性高的优点。利用待定位节点与参考节点测距获得距离,并利用Bounding-Box得到初始区域位置信息后,再将周围已定位的节点考虑进去,并再次利用Bounding-Box算法进行二次定位,缩小未知节点所在的区域,最终获得位置信息。实验结果表明,该算法实时性高,并且能够提高定位精度。     

用于矿山等极端环境中的高精度定位算法

高精度室内定位技术在矿山、建筑、施工等多种极端环境下都有需求。基于超宽带通信(Ultra Wideband,UWB)的室内定位技术能够提供较高的定位精度,但超宽带信号易受到障碍物的干扰,并且在类似矿山等极端环境中,障碍物不可避免。因此,超宽带非视线传输(Non-Line-of-Sight,NLoS)测距成为当前的一个研究热点。当前研究大多集中在识别和消除非视线传输对超宽带测距的影响上,实际应用中,大多数情形下超宽带信号根本无法穿透障碍物,会导致定位标签只能够与2个或1个信标节点通信,但完成三边定位至少需要3个信标节点。为此,提出了一种基于目标行为分析的定位算法,该算法能够在短时间内仅剩余一个信标节点与标签通信时,也可实现高精度定位。该算法以超宽带通信为基础,使用信号飞行时间(Time of Flight,TOF)算法测距并定位。通过分析信号正常时的目标运动轨迹来判断其速度和方向,当信号不正常时(可通信的信标节点减少),可利用预测的速度和方向参数来实现辅助定位。将该算法部署在一个基于超宽带定位的系统中进行了测试,结果表明:当能够与标签通信并完成TOF算法的信标节点数量少于3个时,基于NLoS传输识别和消除的算法无法完成定位,而基于目标行为分析的定位算法依然能够实现定位,在单信标节点区域的平均定位误差为0.93 m,最大误差为1.41 m,在2个信标节点测距的区域,平均定位误差为0.64 m,最大误差为1.2 m。     

基于虚节点校正的井下无线传感器网络定位算法

 针对在煤矿等复杂环境下应用修正加权质心定位算法时存在定位误差较大的问题,提出一种基于虚节点校正的改进加权质心定位算法。该算法是在修正加权质心定位算法的基础上,结合未知节点接收到的锚节点的接收信号强度指示(RSSI)信息对未知节点的估计范围进行校正,并利用虚节点进行修正加权质心定位计算。仿真结果表明,在相同实验条件下改进后的定位算法定位效果优于修正加权质心定位算法。     

基于非视距鉴别的井下精确定位技术研究

针对煤矿井下动目标精确定位系统定位精度低且受非视距条件限制严重的问题,研究信号飞行时间TOF和信号接收强度指示RSSI定位算法的特点及其技术局限性,提出利用已知的锚节点之间的距离,通过TOF和RSSI方法分别得到2组盲节点到2个锚节点的距离比公式的方法,并根据时间差和接收信号强度差分别进行测距运算,以提高定位精度;研究TOF算法和RSSI算法对非视距条件的敏感性,发现RSSI算法对非视距条件的敏感性明显高于TOF方法,并以此作为鉴别非视距条件的依据,通过仿真和试验方法表明,该方法可以得到小于5 m的精确定位误差。     

信标节点链式部署的井下无线传感器网络定位算法

针对煤矿井下巷道狭长,信号多径效应明显,接收信号强度（RSSI）测距算法受井下环境影响大,定位精度低的情况,提出了一种信标节点链式部署结构下的动态RSSI测距算法,该算法以信标节点间的距离和他们间测量到的RSSI值为参考,计算巷道内实际环境下的路径衰落指数,以提高RSSI测距算法对环境的适应性。实验结果表明,在相同的实验环境下,该算法定位精度优于RSSI定位算法,能够满足井下人员定位的要求。     

基于粒子群优化算法的WSN节点定位方法研究

为提高无线传感器网络的节点定位精度,将惯性权重的粒子群优化算法应用到无线传感器网络节点定位中。定位方法以未知节点与其邻近锚节点之间的估计距离和测量距离的均方误差为适应度函数,采用基于惯性权重的粒子群优化算法对适应度函数进行优化,从而得到最优解,实现节点有效定位。仿真实验结果表明,与传统的最小二乘定位算法相比,基于惯性权重的粒子群优化算法的定位精度更高,稳定性更好,具有较好的定位效果。     

煤矿井下基于RSSI的多维标度定位算法

针对煤矿井下环境复杂多变,受限无线信道容易受到非视距、多径衰落及人为因素的影响,导致指纹匹配技术定位算法误差较大,提出了一种基于RSSI的多维标度定位算法。该算法根据井下巷道信号传播模型测距构建相异性矩阵,利用多维标度法计算节点相对坐标,通过平面四参数模型转换为移动节点的绝对坐标,引入粒子群算法优化节点位置坐标,实现对井下移动目标的实时定位。对比试验表明,优化后的节点定位精度有了明显的提高,满足低成本定位系统的需求。     

基于ZigBee无线传感网络的矿井机车定位系统的研究

为了实现无线传感器网络自身定位的低成本和高精度,本文研究和分析了一种改进的DV-Hop定位算法,提出了一种将其与抗差最小二乘法相结合的新节点定位算法,并结合煤矿监测系统的应用前景,设计了一种基于ZigBee的无线传感器网络节点定位的煤矿井下机车监控系统。此系统将更加便于矿井机车的生产管理,提高安全性。     

基于LQI滤波与联合参数估计的井下人员定位算法

现有的基于RFID技术的井下人员定位系统存在定位准确度低、抗干扰性差等问题。为提高井下人员定位算法的准确性和环境适应性,提出了一种在ZigBee通信协议框架下,基于LQI滤波与RSSI联合参数估计的定位算法。首先使用LQI指标对通过ZigBee芯片读取的原始RSSI数据进行滤波,其次对RSSI的信道参数和环境噪声参数进行联合估计,并依据环境噪声参数对距离估计进行补偿,最后利用最小二乘法完成定位计算。算法挖掘了现有硬件设备的潜力,更多考虑了环境对定位的影响,有效的提高了定位的准确度。最后通过ZigBee硬件平台验证了算法的有效性,与原有RSSI定位算法相比,改进算法将定位均方误差降低了约10%。     

煤矿安全监测无线传感器网络节点定位技术

利用无线信号强度实现了煤矿安全监测无线传感器网络节点间的自定位，提出了提高定位精度的改进方案，并分析了不同因素对定位精度的影响．仿真结果表明，所提出的算法可以有效地提高无线传感器节点的定位精度，如在路径损耗标准偏差分别为4和6，滚动平均次数为10时，定位精度的相对误差分别从0.21和0.35左右下降到0.18和0.29左右.     

基于无线传感网络的井下区域定位算法

煤矿坑道工作环境恶劣,安全隐患众多。事故发生时,为及时确定工作人员的位置信息,保证人员的生命财产安全,采用无线传感网络技术,分析比较现有成熟的定位方法,针对坑道复杂的环境,以RSSI测距的多元回归模型为基础,利用信标节点的距离差分信息,对信标节点确定的目标节点距离信息修正,并结合三边定位算法,提出一种煤矿区域差分定位算法。实验证明该算法无需较多的信标节点就能保证很高的定位精度,以该算法为核心的定位系统能够适用于坑道环境。     

井下无线传感器网络的定位研究

针对煤矿井下人员与设备的安全定位问题,利用基于超宽带的技术特性,通过TOA方法实现了煤矿安全监测的无线传感器网络节点定位,提出了提高定位精度的改进方法,并分析了对定位精度的影响。仿真结果表明,提出的算法可以有效提高节点的定位精度及定位性能。     

煤矿井下作业信息化系统的定位算法研究

UWB作为一种无载波通信技术,由于其精确度非常高,得到了广泛的运用。在煤矿井下,由于传统的定位技术的各种局限,使得UWB定位算法在煤矿业得到了空前的发展。针对传统定位技术在煤矿井下使用的局限,研究了UWB定位算法在煤矿井下的应用。     

基于双端不同步数据的10kV线路故障测距方法

针对农业电网10kV线路在运行中存在的单相接地、两相短路等问题,结合故障定位已有的算法,提出了一种基于双端不同步数据的故障测距方法,将两端数据采样的不同步因素以不同步角dδ的形式引入,建立了故障测距x关于dδ的方程;为了提高测距精度,采用k个点的不同步角的平均值dδn作为不同步角差。建立了农业电网10kV线路单相接地故障的仿真模型,采用双端不同步数据故障测距方法进行了故障测距,仿真结果表明,该算法在不同的情况下都提高了测距精度,证明了此算法的有效性。     

煤矿井下基于RSSI的加权质心定位算法

针对基于无线传感器网络的矿井灾害无线监测信息系统,提出了一种基于接收信号强度（RSSI）的加权质心定位算法。算法首先动态获取路径衰落指数,然后通过加权质心算法计算出自身位置。动态获取路径衰落指数实时计算了定位区域下的路径损耗指数,能够准确反映巷道不同区域对信号衰落的影响,增强了测距算法对环境的适应能力。加权质心算法通过加权系数体现各参考节点对质心坐标决定权的大小,提高了定位精度。实验测试表明,算法提高了定位精度,计算量小,定位流程简单,适合用于煤矿井下环境。