摘要：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Xσ,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。

摘要：在RSSI(Received Signal Strength Indication)测距定位技术中,为抑制巷道信号NLOS(Non Line of Sight)传输对定位结果的影响,提出信号指纹定位和几何优化算法。在离线阶段利用高斯滤波最大值加权法和最小二乘法建立符合矿井巷道环境的无线信号测距模型,设计改进卡尔曼滤波器平滑处理离线信号值,抑制巷道信号NLOS传输带来的影响,建立离线信号指纹库;在线定位阶段,利用加权K最近邻法(WKNN)将定位目标接收到的信号值与指纹库中的信号值进行匹配,将匹配到的最优信号值参与测距定位计算,最后通过几何优化算法将定位结果归一化处理,使其符合一维定位分布。结果表明:所提算法的平均定位误差为0.9 m,相比于高斯滤波最大值加权法、经典卡尔曼滤波指纹定位算法和改进卡尔曼滤波指纹定位方法,其平均误差分别减小2.36,1.17,0.35 m。所提算法能够有效抑制巷道信号NLOS传输对RSSI测距定位的影响,可实现RSSI方法在矿井NLOS环境中的有效应用。