提升煤矿井下精确定位精度：非视距鉴别TOF与RSSI融合方法

本文主要探讨了在煤矿井下环境中的动目标精确定位技术问题，针对当前定位系统存在的定位精度较低以及非视距条件严重影响定位效果的问题。作者首先分析了信号飞行时间(Time of Flight, TOF)和信号接收强度指示(Radio Signal Strength Indicator, RSSI)两种定位算法的特点。TOF算法依赖于无线信号的传播时间和传输距离，具有相对较高的定位精度，但受到无线信号传播路径复杂性的影响，特别是在存在遮挡物（非视距）的情况下，其性能可能会下降。相比之下，RSSI算法利用接收信号的强度变化来估计距离，虽然简单易用，但对非线-of-sight (NLOS)条件非常敏感，定位精度在非直射条件下会显著降低。 研究者提出了一种创新的解决方案，即结合已知锚节点间的距离信息，分别利用TOF和RSSI方法计算出两个未知盲节点到两个锚节点的距离比。通过比较TOF和RSSI提供的数据，即使在非视距条件下，也能利用时间差和接收信号强度差进行更精确的测距计算，从而提高定位精度。这种方法的关键在于鉴别非视距条件，RSSI算法的敏感性成为这一过程的重要依据。 实验结果显示，通过这种方法，能够有效地减少定位误差，达到小于5米的精确定位精度，这对于煤矿井下的作业安全以及设备管理具有重要意义。这项研究提供了在复杂地下环境中有效克服非视距障碍，提升定位精度的技术策略，对于煤矿井下通信和导航系统的优化具有重要的理论价值和实践指导意义。 关键词：精确定位、煤矿井下、TOF定位算法、RSSI算法、非视距鉴别。该研究将有助于改进现有技术，提高井下设备的智能化水平，减少因定位误差引发的安全隐患，促进煤炭行业的科技进步。