矿井人员位置监测技术

分析了超声波、激光、视频、惯导、计步器、无线电等矿井测距和定位技术,其中,无线电测距和定位具有定位距离远、定位误差较小、不受光照影响、受粉尘影响小、便于身份识别、系统成本较低等优点,宜用于矿井人员定位和矿井人员精确定位。分析了UWB,ZigBee,RFID,5G,WiFi6等无线电测距和定位技术：矿用UWB具有定位距离较远、定位误差最小、成本较低等优点,宜用于矿井人员精确定位系统;矿用ZigBee具有定位距离远、定位误差较小、成本较低等优点,宜用于矿井人员定位系统等;矿用RFID具有系统成本最低等优点,宜用于煤矿井下作业人员管理系统等;矿井5G和WiFi6定位精度低于UWB,系统成本高于ZigBee,不宜用于矿井人员定位和矿井人员精确定位系统。分析了接收的信号强度指示（RSSI）、到达时间（TOA）、到达时间差（TDOA）、双程测距（TWR）、对称双边双程测距（SDS-TWR）、到达角度（AOA）等矿井人员定位算法：RSSI定位法定位误差大,难以满足矿井人员定位和矿井人员精确定位的需求;TOA定位法要求定位卡和分站时钟计时精确并同步,定位卡和定位分站成本高,不宜用于矿井人员定位和矿井人...     

基于卡尔曼滤波的矿井人员二维精确定位方法

受定位分站和定位卡时钟同步误差、时钟计时误差、多径效应、非视距传播(NLOS)时延误差和电磁骚扰等影响,现有煤矿井下人员定位方法定位误差大,难以满足煤矿事故应急救援、运输和机电事故防治等需求。为提高定位精度,实现煤矿井下人员二维精确定位,提出了基于卡尔曼滤波的矿井人员二维精确定位方法:以定位分站测量到的定位卡到定位分站之间的距离作为卡尔曼滤波中的测量结果,根据建立的矿工在井下移动的数学模型推算出矿工的位置,并作为卡尔曼滤波中的预测结果,通过对测量结果和预测结果进行合理加权,根据上一步卡尔曼滤波后的最佳估计值得出当前时刻的最佳估计值,实现煤矿井下人员二维精确定位。     

基于时间测距的矿井人员定位方法研究

研究了4种基于时间测距的矿井人员定位方法:TOA、TWR、SDS-TWR和TDOA定位方法,它们受巷道环境等影响小,适用于煤矿井下人员精确定位。TOA定位方法要求发射设备和接收设备的时间必须严格准确同步,对发射设备和接收设备时钟精度要求非常高,并且要同步校准,定位卡和定位分站成本高。TWR定位方法不要求信号发射设备与接收设备时钟严格同步,降低了系统复杂度和成本,但定位精度受定位分站和定位卡的时钟误差影响,定位卡和定位分站成本较高。SDS-TWR定位方法不要求信号发射设备与接收设备时钟严格同步,降低了分站和定位卡的时钟误差对定位精度的影响,但定位精度仍受定位分站和定位卡的时钟误差影响,定位卡和定位分站成本较高。TDOA定位方法要求定位分站之间的时间必须严格准确同步,对定位分站时钟精度要求高,并且要同步校准,定位卡成本低,定位分站成本高。     

基于UWB和IMU的煤矿机器人紧组合定位方法研究

针对煤矿井下环境复杂,现有煤矿机器人定位方法受非视距误差等因素影响导致定位精度低、实时性不高等问题,提出了一种基于UWB(超宽带)和IMU(惯性测量单元)的煤矿机器人紧组合定位方法。首先利用UWB模块测量煤矿机器人与UWB基站之间的距离,使用煤矿机器人与UWB基站之间的距离真实值和实测值训练最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,得到LSSVM修正模型;然后将煤矿机器人定位过程中UWB模块测得的实测值作为LSSVM修正模型的输入,通过LSSVM修正模型对UWB实测值进行修正,减小非视距误差对定位精度的影响,得到较为准确的距离信息;最后将经过LSSVM修正模型修正后的测距信息作为误差状态卡尔曼滤波(ESKF)的量测输入,与惯性导航解算出的位置信息构成量测方程,使用ESKF对UWB测距修正值与惯性导航解算的距离信息紧组合,完成状态更新,得到更为精确的位置信息,实现煤矿机器人的精确定位。UWB基站不同布置方案下的模拟实验结果表明：使用LSSVM修正模型可使UWB测距信息更为准确,进而提高定位精度。静态定位实验时,当4个UWB基站等高对称布置时,定位的均方根误差由0.146 4 m减小到0.13...     

UWB的无线传感器网络的定位技术

在基于距离的定位算法的基础上,提出基于超宽带（UWB）通信技术的TOA（Time Of Arrival）测距方法。UWB信号具有隐蔽性好、穿透能力强、定位精度高以及功耗低等特点,但在节点定位应用中,UWB直达信号难以精确检测。本文提出通过对首次到达信号时间和最强信号时间进行加权来得到直达信号到达时间,并采用模糊逻辑技术计算加权系数。实际数据仿真试验表明,基于UWB的定位技术可极大地提高定位精度。     

基于测距技术的井下动目标精确定位方法

针对现有煤矿井下人员定位系统定位精度不高、不能满足精确定位场合需求的问题,提出了一种基于测距技术的井下动目标精确定位方法。该方法利用RSSI和TOF测距技术计算动目标的精确位置,在因通信障碍导致测距失败时,利用历史数据估计目标的当前位置。实验结果表明,该方法可以有效获取动目标位置,且运算复杂度低,实时性好,可用于井下精确定位等场合。     

基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法

针对基于UWB精确定位的井下近感检测装置定位结果易受非视距(NLOS)误差等噪声影响的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法。通过卡尔曼滤波预测过程得到标签卡坐标的先验估计值;利用几何关系计算估计坐标与各锚节点的距离,并将该距离与探测器直接测距值进行比较,根据差值分配各锚节点的测距权值;将权值矩阵和测距矩阵代入加权LM法中,得到标签卡坐标的中间结果;将中间结果作为测量值代入卡尔曼滤波更新过程中,得到标签卡的最终坐标。测试结果表明,与多边定位法相比,基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法可在不影响定位速度的前提下,将定位精度提高一倍以上,有效降低了NLOS误差等噪声的干扰。     

基于区域判定的超宽带井下高精度定位

为满足煤矿井下对高精度定位日益增长的需求,应用高精度无线收发芯片DW1000,设计实现了一套基于超宽带（UWB）通信的井下定位基站与标签。为提高基站和标签之间的测距精度,采用非对称双边双向测距（ADS-TWR）算法,抑制节点时钟偏移引起的测距误差;针对井下多基站定位中,标签的每一次定位都需广播请求帧而产生大量无效通信的问题,提出一种基于ADS-TWR的标签区域判定策略,使得标签只与所在区域基站通信便可完成定位,并引入标签的区域异常自检和区域校正机制,保证系统的高效稳定运行;在标签坐标解析阶段,采用三角形质心算法,在高精度测距基础上进一步提高定位精度,减少定位处理时间。实验结果表明：标签的定位精度在15 cm以内,满足井下高精度定位要求。     

基于UWB与激光测距的综采工作面定位系统

传统的无线定位技术精度低,UWB定位技术可实现厘米级高精度定位,满足综采工作面定位系统的精确度要求,但现有研究忽略了安装在液压支架上的基站位置变化对定位效果的影响。针对上述问题,将激光测距技术应用到矿山环境中,设计了一种基于UWB与激光测距的综采工作面定位系统。定位基站安装在液压支架上,液压支架位置变动,基站位置随之变动,采用矿用本安型激光测距传感器测量定位基站之间的距离。定位基站外接天线,发射固定功率的UWB无线信号,与佩戴在人员身上或安装在设备上的定位标志卡通信,通过飞行时间测距方法确定移动目标的位置信息。定位基站通过矿井环网将位置信息数据上传至地面数据中心。在高河煤矿E2308工作面进行了系统测试,结果表明:该系统定位精度达0.193m,定位精度较高,系统基站位置校准精度在0.011m左右,有效解决了基站位置校准问题。     

煤矿井下精确定位技术现状及应用

煤矿智能化建设要求采用井下精确定位技术,实现井下人、车等目标的精确定位、人员状态分析、考勤、调度管理,满足井下复杂巷道的全覆盖需求。井下定位按定位机制可分为惯导定位和通信式定位,指出对矿井中数量众多的被定位目标进行定位,可行的技术是通信式定位技术,目前井下使用的通信式定位技术按定位精度从低到高依次是RFID、ZigBee和UWB技术。分析了井下精确定位原理,并结合在矿井人员定位系统、车辆及交通管理系统、井下物流管理系统、井下接近监测、远程/无人车辆驾驶/掘进/综采系统中的具体应用,指出各应用对井下精确定位系统的技术要求。     

基于灰色预测模型的井下精确人员定位方法

井下精确人员定位系统的定位精度受非视距误差和时钟误差的影响,目前系统多采用基于卡尔曼滤波的定位方法来减小误差,但当测量数据出现粗大误差时定位精度不高。针对该问题,提出了一种基于灰色预测模型的井下精确人员定位方法。携带标志卡的人员进入定位读卡器覆盖范围时,定位读卡器通过无线定位技术计算出标志卡与读卡器之间的测量距离,并将测量距离存储至数据缓存区;根据数据缓存区内的测量距离,采用GM(1,1)模型计算出下一时刻标志卡与读卡器之间的预测距离;当该预测距离的预测精度等级为优,且与测量距离之差超过误差判断阈值时,用该预测距离替代测量距离,实现对测距误差的优化补偿。测试结果表明,该方法不受测距误差影响,当测量距离存在粗大误差时,该方法的定位精度明显优于基于卡尔曼滤波的定位方法。     

一种新型煤矿井下巷道精确定位方法

针对现有煤矿井下基于电磁波的定位系统存在定位精度不高的问题,提出了基于可见光通信的煤矿井下精确定位方法。该方法应用可见光通信技术,采用LED光源广播自身位置信息,依据移动终端接收光信号的强度,计算出移动终端与特定LED光源点的距离,进行二维和三维的精确定位,定位精度可以达到几厘米。相比电磁波定位手段,该方法有效克服了多径干扰现象,定位效果显著。     

基于UWB的井下人员定位算法研究

针对井下高实时性、高精度的人员定位需求,研究了基于超宽带（UWB）的井下人员定位算法。采用双边双向测距（DS-TWR）方式测量定位基站与定位标签的距离,该方式不需要定位基站与定位标签系统时钟同步,从源头上提高了定位精度。根据测距信息,采用加权最小二乘（WLS）算法和CHAN两种位置解算算法估算定位标签的坐标,通过静态实验和动态实验对2种算法的性能进行对比分析,并通过均方根误差和误差累计分布函数（CDF）综合评估定位精度。实验结果表明：静态实验时,CHAN算法和WLS算法的均方根误差分别为5.878 6,8.007 4 cm,CHAN算法的均方根误差比WLS算法低26.59%;动态实验时,CHAN算法和WLS算法的均方根误差分别为12.292 3,21.180 9 cm,CHAN算法的均方根误差比WLS算法低41.97%;CHAN算法的定位精度高于WLS算法,更加适用于煤矿井下人员定位。     

基于矿井WiFi通信系统的混合定位方法研究

分析了现有矿井目标定位方法原理及存在的问题:非测距定位中的基于射频识别技术的定位方法、基于蜂窝小区标识的定位方法和无线传感器网络定位方法只能确定目标节点的范围,定位精度较差;测距定位精度较高,但基于到达角度的定位方法、基于到达时间的定位方法和基于到达时间差的定位方法对硬件设备要求较高,难以在煤矿井下应用;基于接收信号强度的定位方法易于实现,但受环境噪声影响较大,定位精度降低。提出了一种基于矿井WiFi通信系统的混合定位方法,该方法分粗细两步进行定位:粗定位采用基于蜂窝小区标识的非测距定位方法,确定目标所在的小区范围;细定位采用基于接收信号强度的测距定位方法。该混合定位方法可以在不增加定位系统复杂度的情况下提高目标定位的精度。     

基于TDOA改进的矿山井下机车定位方法

为提高矿山井下机车的定位精度,提出了一种基于到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）改进的矿山井下机车定位方法。采用超声波和无线电传播时间差实现测距,分析了测距技术在井下运用时产生的误差,并对误差进行补偿。为了修正机车定位过程中产生的位移误差,把位移误差化简为机车到节点的距离误差。通过规律性地布置节点和惯性导航技术,计算出位移后机车到节点的距离。使用最小二乘法估计出机车的初始位置坐标,并通过泰勒级数最小二乘法修正坐标实现定位,定位精度可达12 cm。相比于传统的定位算法,该方法增加了定位精度,且在机车不同速度下,保持了较为稳定的定位精度。     

基于UWB的地铁隧道定位系统设计

超宽带技术因其具有定位精度高、抗多径干扰能力强、传输速率高等优势,成为了当前主流的室内定位技术。由于地铁隧道中环境恶劣,为了保证施工人员的安全,实现对地铁隧道中施工人员的实时定位,设计了基于UWB技术的地铁隧道定位系统。该系统采用对称双向双边测距(SDS-TWR,Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)算法以有效抑制移动标签和定位基站之间由于晶振漂移导致的测距误差,同时在基于到达时间(TOA,Time of Arrival)的定位方法上采用粒子群算法提高定位精度。实验结果表明基于UWB的地铁隧道定位系统在地铁隧道中能稳定工作且定位精度得到有效的提高,该系统具有功耗低、实现简单、定位精度高的特点,能够满足地铁隧道当中对于人员实时精确定位的需求。     

一种基于频域的相位差无源标签测距方法

针对基于信号到达相位差(Phase difference of arrival, PDOA)双频比相法测距方案频率选取随机性大,导致测距结果精度低等缺点,提出了一种基于频域的信号到达相位差（Phase difference of arrival in frequency domain ,FD-PDOA）双频比相法测距方案。结合最小二乘法以及一次线性回归的思想,建立了测距的数学模型。利用Matlab对实验数据进行仿真分析表明：在0.5 m和1.0 m处,若采用PDOA双频比相法测距方案,误差分别在50%和30%上下浮动;采用FD-PDOA双频比相法测距方案,从整体上分析相位差值的变化特性,误差在10%上下浮动,进一步提升了测距精度。     

基于超宽带技术的井下人员定位系统

针对目前常用的井下人员定位技术存在传输距离短、抗多径效应差、定位精度低等问题,采用基于到达时间差的超宽带定位技术,提出了一种井下人员定位系统。该系统通过多个定位传感器发送测距信号,井下人员携带的目标节点接收信号并进行处理后回传给定位传感器,主定位传感器通过WiFi网络接收定位传感器发送的测距信息,并通过有线以太网发送至定位服务器来实现井下人员实时定位,有效提高了井下人员定位精度。     

一种矿用智能精确人员定位系统设计

针对现有煤矿井下精确人员定位系统采用大量有线通信线缆导致部署困难、成本高及紧急情况求援时智能化程度低等问题,设计了一种矿用智能精确人员定位系统。该系统中读卡器采用基于超宽带定位技术的到达时间测距方法准确获取人员标签位置,数据集中器通过LoRa无线通信技术收集读卡器采集的人员标签信息并上传至分站,地面监控中心根据分站上传的数据,在井下人员失去手动触发求救按钮能力时,通过紧急状况处理方案自动报警并通知管理人员。实测结果表明,该系统定位精度为1m,可在2km以内实现误码率小于5%的无线数据可靠传输,在井下人员失去手动触发求救按钮能力时自动报警率达93.5%以上。     

基于非度量多维标度的室内多标签协同定位算法

与有源标签相比,无源RFID标签成本较小,本文选取后者作为待定位标签。但是由于无源RFID标签之间无法通信,目前大多数传统的RFID定位算法一次只能定位一个标签而无法实现多标签同时定位。针对这一问题,提出了基于非度量多维标度(NMDS)的室内RFID多标签协同定位算法。利用到达相位差(PDOA)法拟合在多径存在环境下的测距误差,将待定位标签之间的距离差欧氏距离与非度量多维标度算法结合,计算出待定位标签的位置坐标。仿真结果表明,提出的算法可以通过一次非度量多维标度计算得到所有待定位标签的坐标,同时定位精度高于经典多维标度定位算法和传统三边定位算法。