基于改进均值滤波和参数拟合的矿井TOA几何定位方法

针对矿井巷道环境内存在大量的设备和设施,会造成电磁波传播的NLOS(non line of sight)时延、对矿井TOA(time of arrival)定位精度产生不利影响,根据成因将巷道电磁波传播NLOS时延分为随机NLOS时延和固定NLOS时延,分析了两类NLOS时延造成测距误差的特点。为了分步抑制两类NLOS时延造成的TOA测距定位误差,提出基于改进均值滤波和参数拟合的矿井TOA几何定位算法。针对巷道随机NLOS时延造成的以脉冲形式存在的TOA测距误差,提出基于偏差值丢弃的加权均值滤波算法加以抑制;进而提出依据定位区域巷道固定NLOS时延参数拟合方法,用以抑制其造成的TOA测距正向偏移误差,最后采用几何方法进行目标位置的估计。实验结果表明,提出的方法对巷道NLOS时延造成的TOA定位误差具有显著的抑制作用,能够保证矿井TOA定位的精度。     

基于校准补偿和VBUKF平滑的超宽带采煤机定位技术

采煤机精准定位一直是多年来亟需解决的瓶颈,是实现井下采煤机智能化、无人化开采的关键。针对当前采煤机定位精度较低的问题,提出将超宽带(Ultra-Wideband,UWB)基站安装在综采工作面端头,当采煤机运行至端头时,由UWB定位系统为惯性导航端头校准提供基准。为使UWB定位系统获得较高的定位精度,考虑到基站位置误差、尺度因子误差和偏差对定位精度的影响。提出了一种校准方法,能够独立计算这些参数,对基站的位置误差进行校准补偿;由于非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)环境的影响,NLOS偏差因距离变化而有所不同,同时考虑到测量噪声的不确定性和时变性,提出了变分贝叶斯无迹卡尔曼滤波(Variational Bayesian unscented Kalman filter,VBUKF)对NLOS测距信息进行平滑处理,减小NLOS误差的影响,提高距离估计精度。在校准补偿和VBUKF平滑基础上,采用Caffery定位方法(Caffery localization, CL)解算目标节点的坐标,为进一步提升定位精度,采用高斯-牛顿迭代算法(Gaussian-Newton, GN)对...     

基于UWB技术的煤矿精确定位系统

基于ZigBee技术的定位系统定位误差大，不能满足智能化建设需求，提出一种基于超宽带（UWB）技术的煤矿精确定位系统。分析非对称双边双程测距（DS-TWR）的时间测距算法的定位原理，结合煤矿巷道属于狭长的空间环境特点，采用单个读卡分站实现精确定位和行走方向判断。实验结果表明，该系统定位精度误差小于30 cm，无线通信距离半径大于400 m，能够满足当前煤矿人员定位的精度要求。     

基于UWB与指纹定位的矿井移动目标TOA定位算法

针对煤矿井下人员、设备等目标的定位易受非视距传播时延影响,导致定位精度低、实时性不高等问题,提出了一种基于超宽带（UWB）与指纹定位的矿井移动目标到达时间（TOA）定位方法。首先,采用双程双向测距（DS-TWR）方式测量定位基站与待测目标之间的距离,构建Chan算法估算待测目标的坐标;其次,利用Taylor公式对Chan算法的定位结果进行迭代更新,抑制矿井巷道中非视距（NLOS）延时误差;最后,依次采集特定点距离指纹构建指纹库,引入改进的算术优化算法优化最小二乘支持向量机（AOA-LSSVM）模型估计待测目标位置的横、纵坐标误差,结合Chan-Taylor算法定位结果 进行误差补偿,得到待测目标的最优位置估计。试验结果表明：所提出的算法在视距（LOS）环境下的静态试验和动态试验中定位精度相较于Chan-Taylor算法分别提升了18.63%、63.79%;在NLOS环境下的静态试验和动态试验中定位精度相较于Chan-Taylor算法分别提升了82.40%、56.78%,可满足目标在矿井下高精度的定位要求。     

GNSS精密单点定位算法研究

介绍了精密单点定位模型、精密单点随机模型及抗差Kalman滤波模型3种计算模型,采用实测数据对抗差算法的有效性进行了验证和分析,得出采用迭代算法克服残差相关性的影响,可以大大减弱粗差对定位结果的影响,抗差Kalman滤波得到的定位结果与无粗差条件下解算的定位结果之间的差值可忽略不计。     

基于改进卡尔曼滤波和参数拟合的矿井TOA定位方法

针对矿井TOA(Time of Arrival)定位精度易受电磁波NLOS(Non Line of Sight)传播时延的影响,且不能满足井下应急救援、人员作业管理以及矿井物联网建设等需求的问题,通过对NLOS时延参考模型和矿井巷道设备运动特点的分析,将巷道电磁波NLOS传播时延分为随机NLOS时延和固定NLOS时延,结合两类NLOS时延造成测距误差的特点,提出了基于改进卡尔曼滤波和参数拟合的矿井TOA定位方法。为了消除由矿井巷道中机车等移动设备以及不规律设置设备引起的、具有随机性和难以定量分析等特点的巷道随机NLOS时延误差,设计了将新息阈值引入卡尔曼滤波器中,提高其系统对脉冲误差的滤除能力的方法;为了抑制由矿井巷道中固定设施及设备造成的具有稳定性的巷道固定NLOS时延误差,建立了巷道测距误差模型,构建了井下固有设备参数与定位估计值间的函数关系,通过参数拟合与投影几何算法来提高系统的定位精度。仿真结果显示,测量数据经过基于新息阈值的卡尔曼滤波器处理之后,误差曲线趋于平稳,定位误差保持在1.9～3.1 m,再经参数拟合和几何算法处理后,定位误差在0～0.8 m,平均误差由2.4 m降为0.3 m;且相比于SDSTWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging)方法、卡尔曼滤波和指纹定位方法以及卡尔曼滤波和参数拟合方法,所提方法平均定位误差分别减小了3.4,0.4和0.6 m。从而表明所提方法对TOA定位误差具有较明显的抑制作用,可以实现TOA方法在矿井NLOS环境中的有效应用。     

基于UWB信号的TW-TOF测距技术在狭长巷道中的精度测试实验研究

为实现综掘工作面无人化作业,提出了一种基于UWB测距技术的掘进机位姿检测方法;分析了TOA定位方法的误差模型,设计了基于UWB信号的TW-TOF测距实验。实验在3个场地进行,分别用以验证信号时延、环境变化、测距范围对系统的精度影响,为系统定位优化算法提供了理论基础。     

基于TIKHONOV正则化的白化滤波快速解算模糊度方法

提出了只利用少数历元的GPS单频相位数据快速定位的新方法，主要从两方面考虑：一方面基于TIKHONOV正则化原理，通过构造合理正则化矩阵来减弱法方程的病态性，得到较准确的模糊度浮动解及其相应的均方误差阵；另一方面采用改进的白化滤波方法固定模糊度.与一般白化滤波方法不同，本文对均方误差阵进行白化处理解算模糊度，然后对检验通不过的模糊度采用LAMBDA中的条件最小二乘方法进行搜索，可以有效提高模糊度解算成功率.     

基于改进加权混合滤波的矿井RSSI定位方法

针对煤矿井下人员定位算法普遍存在定位精度较低、受环境干扰大、设备成本高等问题,提出了一种基于改进加权混合滤波的矿井RSSI(Received Signal Strength Indication)定位算法。首先对固定点离线采集的信号进行高斯滤波,去除各位置点接收到的小概率、大干扰信号值,引入最大值加权处理得到各位置对应的信号值;其次设计了引入等价权函数的改进卡尔曼滤波器对各位置点计算所得信号值进行平滑处理,抑制环境中噪声因素引起的误差;最后利用最小二乘法计算该环境下路径损耗指数n和环境参量X_σ,建立符合煤矿井下特殊环境的无线信号传输模型。矿井工作人员携带信号接收装置进入巷道,利用该信号传输模型求出矿井人员到信号节点的距离,进而确定人员的位置。仿真结果表明,所提方法有效减小了RSSI测距定位误差,为将RSSI测距定位技术更好地应用于煤矿井下人员定位奠定了理论基础。     

基于自适应分类的井下移动节点无线定位算法

针对井下移动节点无线定位算法,在能量计算定位算法的基础上,设计了一种自适应分类选择的3点定位算法。算法将任意单点位置采集的N个点中能量距离信息通过排序的方法分类,将相似类中具有特征性强的保留并自适应选择3个特征强的位置点,再通过3个信标点定位算法获取目标点的准确位置。仿真计算了最小响应功率与路径损耗系数这2个重要参数对能量计算的影响。对不同环境下3个未知目标节点进行定位测试,测距结果显示随着距离的增大,测距精度降低,但在100 m范围内测距误差均低于4%。经3点定位算法分析计算后,被测目标的坐标与真实目标位置误差小于1.0 m。     

测距平面约束下投影巷道空间的扩频定位方法

扩频测距是实现TOA定位的一种重要方式,在矿井环境下,由于密集多径的影响,其所测量数据具有非零均值的正向误差,严重影响目标的定位精度。针对这一问题,在研究井下巷道扩频测距正向偏差产生机制的基础上,提出一种测距平面约束下投影巷道空间的定位方法,以巷道延伸方向为x轴,巷道宽方向为y轴,建立测距平面,由于矿井巷道是狭长链状的,可以忽略定位目标在巷道内横截面上的信息,只关心定位目标在巷道内x方向上的位置信息,因此方法采用向x方向投影实现移动目标的一维定位,并充分利用y方向的冗余信息对定位目标点在测距平面上加以约束以使得x方向的估计值向真实值趋近,同时测距偏移误差转移到定位目标点的y方向,显著优化了x方向的定位精度。试验结果表明,该方法能够统一NLOS与LOS定位场景,不但在巷道方向上可获得零均值误差的定位估计值,而且能有效抑制测距系统的随机误差。     

铝带坯铸轧板形检测信号的参数递推辨识与滤波半行除噪

基于参数递推进辨识与信号滤波同时并行处理，建立通用板形检测信号除噪方法，编制RPEM－KF自适应滤波算法程序，仿真结果表明该法除噪效果明显，滤波前后信号的标准差比值Ve/Vn=4.63%,最大误差比值Me/Mn=4.13%,能满足实时控制要求。     

基于UWB技术的矿用移动式读卡器设计

UWB精确人员定位系统在煤矿已逐步推广使用,但目前却缺少与之配套的手持移动式读卡器,用以在发生矿难时对人员进行搜救及日常对定位卡的检测。设计了一种基于UWB技术和SDSTWR双边双程测距算法的矿用移动式读卡器;读卡器以ARM主控器STM32F429和UWB无线收发芯片DW1000为核心,实现了对定位卡的信息读取及精确定位。测试结果表明:移动式读卡器有效无线测距距离400 m,最大静态定位误差不大于0.3 m,最大并发识别量80张定位卡,满足煤矿的使用要求,对灾后开展科学救援及日常的系统维护具有重要的现实意义。     

煤矿井下设备位姿自监测传感器设计

针对煤矿井下关键设备由于安装位姿偏移或者人为移动,致使设备性能下降和功能缺失,最终引发安全事故等问题,设计了一种适用于煤矿井下自主监测设备位姿的传感器;传感器采用模块化设计思想进行软硬件设计,硬件上以ARM嵌入式芯片为核心,集UWB模块、超声波模块和惯性测量单元（IMU）为一体,预留串口、网口和WIFI等接口用于数据交互;软件上融合UWB一维定位数据和超声波测高数据,实现井下空间厘米级定位精度;通过对惯性测量单元数据进行互补滤波姿态解算,实时感应设备姿态角。     

智能采运机组自主定位原理与技术

智采工作面装备运行的2个核心问题是控制工作面开采装备在煤层中自适应截割、保持采运机组在连续推进过程中的直线度。解决这2个问题必须实时获取采煤机在工作面空间的准确定位信息。通过对比分析国内外采煤机定位系统的技术原理和硬件架构,发现开发采煤机定位误差消减算法是在井下GPS拒止环境下保证采煤机长时定位精度的关键途径。根据采煤机定位原理可知,采煤机定位误差主要来源于惯性导航安装偏差和惯性导航系统随机误差。惯性导航安装偏差是确定性误差,采用基于两点法的确定性偏差补偿算法可使定位误差减小99.12%。针对采煤机运行状态的非完整性约束特点,基于采煤机运动学模型的闭合路径优化算法和动态零速校正算法分别使采煤机定位误差降低了50%和30%。采用信息滤波模型将闭合路径优化算法和动态零速校正算法进一步融合,抑制了惯性导航系统航向角的漂移,抑制了惯性导航系统航向角的漂移。利用UWB基站群自主迁移方法实现了采煤机在工作面端头定位,采用VB-UKF算法平滑采煤机定位过程中时变的测量噪声,增加了运动轨迹的平滑性,使得IMU/UWB紧融合的定位轨迹更加精确,为惯性导航系统提供校准的基准。基于采煤机定位轨迹的刮板输送机轨迹检测方法实现了刮板输送机形状在线监测,为综采工作面弯曲度自动化检测和校直提供理论基础和试验数据。     

智能采运机组自主定位原理与技术

智采工作面装备运行的2个核心问题是控制工作面开采装备在煤层中自适应截割、保持采运机组在连续推进过程中的直线度。解决这2个问题必须实时获取采煤机在工作面空间的准确定位信息。通过对比分析国内外采煤机定位系统的技术原理和硬件架构,发现开发采煤机定位误差消减算法是在井下GPS拒止环境下保证采煤机长时定位精度的关键途径。根据采煤机定位原理可知,采煤机定位误差主要来源于惯性导航安装偏差和惯性导航系统随机误差。惯性导航安装偏差是确定性误差,采用基于两点法的确定性偏差补偿算法可使定位误差减小99.12%。针对采煤机运行状态的非完整性约束特点,基于采煤机运动学模型的闭合路径优化算法和动态零速校正算法分别使采煤机定位误差降低了50%和30%。采用信息滤波模型将闭合路径优化算法和动态零速校正算法进一步融合,抑制了惯性导航系统航向角的漂移,抑制了惯性导航系统航向角的漂移。利用UWB基站群自主迁移方法实现了采煤机在工作面端头定位,采用VB-UKF算法平滑采煤机定位过程中时变的测量噪声,增加了运动轨迹的平滑性,使得IMU/UWB紧融合的定位轨迹更加精确,为惯性导航系统提供校准的基准。基于采煤机定位轨迹的刮板输送机轨迹检测方法实现了刮板输送机形状在线监测,为综采工作面弯曲度自动化检测和校直提供理论基础和试验数据。     

基于广义形态学的滤波算法研究

广义形态滤波算法基于数学形态学,针对电力信号噪声特点,选取结构元素。仿真结果表明,广义形态滤波算法能够有效地除各种噪声干扰,保持信号的主要特征,减少输出偏差、提高信噪比和降低误差,为继电保护信号消噪提供了有效方法。     

异步测时矿井人员精确定位方法

现有矿井人员定位方法定位误差大,难以满足煤矿事故救援、运输和机电事故防治等需求。为提高矿井人员定位精度,提出了异步测时矿井人员精确定位方法:在井下巷道中间隔一定距离安装定位分站,保证相邻分站可相互无线通信,定位卡可与两个邻近分站同时进行通信。任一定位发起分站向通信范围内的定位卡和相邻分站发送测距信号,相邻分站收到测距信号后也向定位卡发送测距信号,定位卡分别向定位发起分站和相邻分站回复应答信号。定位发起分站收到定位卡回复的应答信号后,计算收发测距信号时间。相邻分站收到定位卡回复的应答信号后,计算收发测距信号时间,并将其发送给定位发起分站。定位发起分站根据本分站和相邻分站收发测距信号时间、本分站与相邻分站间距和信号传输速度,计算出定位卡距本分站和相邻分站距离。异步测时法测距仅与分站收发测距信号时间有关,与信号强度无关,定位精度不受信号发送功率、接收灵敏度和信号传输衰减影响。异步测时法与定位卡时钟无关,大大降低了定位卡复杂度和成本,同时也不需要定位分站之间同步,降低了定位分站复杂度和成本。仿真实验表明,在时钟频率偏移相同等实验条件下,TWR和SDS-TWR等其他矿井人员精确定位方法的定位误差是异步测时法定位误差2倍以上。     

L型空间UWB非视距测距误差预测模型与试验研究

针对当前UWB定位系统精度较低的问题,建立了一种在L型空间的非视距测距误差预测模型,并验证了该模型的准确性。分析结果表明:利用误差模型得出的理论误差与实际误差仅平均相差12.2mm,可以实现对非视距测距误差的预测。该项研究为提升超宽带定位系统的定位精度和超宽带在井下的定位模块布置提供了数据支撑。     

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%。