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。     

基于改进加权质心的井下定位算法研究

针对井下定位精度不高的问题,提出一种基于加权质心定位的改进定位算法。通过带测点扫描AP节点,把信号强度信息RSSI值、MAC地址和IP地址发送到服务器,计算出最近3个节点,利用节点RSSI的差值之比,计算出加权值,再用改进加权质心定位算法计算位置坐标的试验,结果显示,该定位算法定位精度提高34.45%。     

基于PSO-GRNN神经网络的煤矿井下定位算法研究

为进一步提高井下定位精度,本文提出一种基于粒子群算法-广义回归神经网络(PSO-GRNN)的煤矿井下定位算法。该算法利用广义回归神经网络(GRNN)建立井下定位模型,通过粒子群优化算法(PSO)寻找广义回归神经网络最优的平滑因子,降低人为调整的影响,提高定位精度。将信标节点接收到的信号强度(RSSI)值输入训练好的神经网络,神经网络的输出就是待测节点的坐标。仿真实验表明,PSOGRNN模型相比未经优化的GRNN模型和BP模型,定位精度更高;相比BP模型,算法复杂度更低,效率更高,满足井下自适应定位要求。     

基于信号强度的无线定位算法研究

提出了一种基于信号强度的适用于直廊环境的无线定位算法,详细介绍了定位算法的原理和流程,并对该算法进行了测试分析,并简要介绍了基于CC1100射频芯片的定位系统实现。     

基于SVM分类的煤矿井下人员指纹定位算法

为了减少煤矿井下环境对人员定位系统的影响,提出一种基于SVM分类的煤矿井下人员指纹定位算法,该算法由指纹数据库、井下巷道指纹数据采集和井下位置匹配等环节组成。该算法利用SVM分类方法建立指纹数据库,采用奇异值去除方法消除指纹动态影响,通过实时采样信号与指纹数据库进行映射的方法找出最佳匹配位置。通过随机采集50个指纹样点数据作为位置信息,进行多终端用户位置信息测量,并取5个终端用户的测量数据进行分析。定位试验表明,该算法定位误差小于1.5 m,相比传统的基于RSSI定位算法有更高的定位精度。     

基于无线定位技术的煤矿井下人员定位系统研究

煤矿井下人员定位系统是矿井开采、人员安全及疏散方案制定的保障和依据。文章以井下人员定位技术为研究对象,分析了基于RFID、WIFI、ZigBee和UWB四种技术的人员定位系统,并进行了比对。该研究为入井人员定位系统方案制定和环境适应性选择提供了参考。     

基于射频识别技术的煤矿井下作业人员定位管理系统

结合矿井生产的特点提出了基于RFID技术的矿井人员定位管理系统的框架,提出了各部分组成和主要技术指标,分析了系统功能,对管理系统开放的可行性进行了论证.     

基于GIS的煤矿井下移动目标定位技术分析

煤矿井下人员及设备的准确定位,是保障煤矿安全生产的主要因素.而目前煤矿井下移动目标定位基本是采取区域定位模式,不能够实现井下任意位置的连续监控定位.如果将WiFi技术与GIS地理信息技术、现代通信技术、计算机技术相结合,通过基于WiFi的无线感知网络,实现对井下移动目标的连续动态定位,并且感知矿工周围环境信息.将实时感知的位置信息、周围环境信息和地理空间位置融合,基于地理信息技术,在矿井实际测绘成果图中定位人员及机车位置.查询目标历史轨迹并回放于电子矿图上,实现对煤矿井下移动目标的动态实时定位,从而有效地提高矿井安全生产水平与合理调配资源的能力.     

基于滤波算法的煤矿井下定位技术研究

煤矿井下无线信道容易受到非视距和多径衰落影响,基于RSSI的定位系统误差较大,研究了一种新的井下定位算法。对卡尔曼滤波算法进行研究,抑制测距误差,建立井下信道模型;提出一种协调器节点选取最优参考节点组的方法,利用信道模型和加权最小二乘法确定移动未知节点位置信息;进一步通过扩展卡尔曼滤波算法求精数据,实现煤矿井下矿工及设备的实时定位。井下巷道实验表明,该算法误差控制在3 m以内,提高了定位精度,增强了定位系统的可靠性,可用于煤矿井下定位。     

煤矿井下车辆定位与信号控制技术

随着煤矿行业不断发展、很多矿山都走向高产高效的阶段,无轨胶轮车已经成为生产中极为重要的运输工具,作为一种新型煤矿辅助运输方式,无轨胶轮车具有运输便捷、载重能力强、使用灵活的特点,同时无轨胶轮车的管理问题也需要得到高度重视;随着国家和煤矿企业对安全生产重视程度的提高,人员管理也变得非常重要,监控车辆定位系统普遍存在井下人...     

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。     

基于全搜索的煤矿井下视频序列边信息生成算法

以分布式视频解码为基础,利用全搜索边信息生成算法对视频序列进行处理,提高视频质量。介绍视频监控系统的结构,探讨边信息搜索算法中的搜索范围、子块运动矢量等具体内容,并将此种算法应用于实际煤矿视频处理中,仿真结果显示该算法信噪比高,视频处理效果好。     

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。     

井下无线传感器网络定位DV-Hop改进算法

针对煤矿井下环境复杂,传统DV-Hop节点定位算法无法满足无线传感器网络定位需求的问题,设计了一种改进的DV-Hop算法,引入分级节点和扩展信标节点,采用分级定位,通过已定位的未知节点作为信标节点参与定位运算,利用三角定理和1跳距离对未知节点与信标节点之间的跳段距离进行修正。仿真结果表明:改进算法有效提高了节点的定位精度,能够满足井下传感器节点的定位需要。     

基于Q-learning算法的煤矿井下移动机器人路径规划

如何针对煤矿井下环境的不确定性规划机器人的路径是其中的一个难点。文章提出了一种基于Q-learning算法的移动机器人路径规划,希望对提高机器人救援的避障能力的提升,起到一定的促进作用。     

基于地下VLF人工信号源的定位技术研究

基于甚低频电磁波(VLF)穿透地层能力,研究地层对信号造成的影响,评估频率、功率和信号穿透能力的关系;从信号源、天线、信号处理滤波等方面讨论其实现的原理及关键技术;筛选适合地下-地表单向通信的合理方式和载波机制;建立简化的磁偶子定位模型,完成信号源的定向和定深。总结甚低频定位技术的关键方案,为煤层气水平井、水平对接孔、定向钻进导向孔、矿井救援等钻探领域中孔内信号传输提供一种新的通讯技术。     

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RFID的煤矿井下“信集闭”系统设计

为提高煤矿井下大巷运输效率,针对煤矿井下特殊环境,结合RFID技术(射频识别技术)设计了井下"信集闭"系统。该系统可对井下机车位置进行实时定位,根据运输任务合理进行调度。从功能分析、方案设计等方面介绍了该系统,目前系统已得到部分国有煤矿的推广应用。     

基于Q-learning算法的煤矿井下移动机器人路径算法研究与展望

文章研究了Q-learning算法,并且基于该算法,对煤矿井下机器人的移动路径进行了规划,并且对规划方案进行了仿真分析,通过研究发现Q-learning算法的路径规划能力优越,特别是对于条件极为恶劣、工况十分复杂的煤矿井下作业环境而言,能够较好地获取满意的规划结果。