融合改进RSSI与PDR的矿井人员高精度定位系统

"矿井人员融合定位系统" 本文介绍了一种创新的矿井人员定位系统，该系统结合了改进的RSSI指纹定位算法和PDR（行人航迹推算）算法，以解决传统定位方法的不足。传统的RSSI指纹定位算法在离线采样阶段需要大量工作来收集指纹数据库，且容易受到井下环境变化的影响。而PDR算法则会因为误差积累导致定位精度下降。为了解决这些问题，该系统设计了一个融合定位方案。 系统的核心是采用GS1011控制器和MPU9150惯性传感器组成的智能终端，这个终端能够采集惯性传感器数据、RSSI（接收信号强度指示）以及时间戳，并通过井下的WiFi网络将这些数据发送到地面监控中心的定位服务器。在服务器端，利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）对两种定位算法的结果进行融合处理，以减少误差并提高定位精度。 实验结果显示，该融合定位系统的平均定位误差为1.79米，远优于单独使用RSSI指纹定位或PDR算法的系统，充分满足了矿井人员定位的精度需求。这表明，通过结合不同定位技术并优化算法，可以在复杂环境中实现更准确的人员定位，确保矿井作业的安全与效率。 系统标签中的“行业研究”表明，这是针对特定工业领域（如矿业）的技术应用研究，具有重要的实践意义。该系统可能对其他类似环境下的人员定位问题提供参考，比如隧道建设、地下设施管理等。 在系统实现过程中，涉及了传感器技术、无线通信、数据处理和滤波算法等多个领域的知识。惯性传感器（如MPU9150）用于捕捉运动状态，RSSI测量用于估算距离，扩展卡尔曼滤波则是处理不确定性和噪声的有效工具，它能结合多种信息源进行最优估计。 总结来说，这个矿井人员融合定位系统通过集成先进的定位技术和优化算法，成功地提高了井下人员定位的准确性和可靠性，为矿井安全管理和应急响应提供了强有力的支持。同时，这也展示了在复杂环境下的物联网技术应用，对于推动工业4.0和智慧矿山的发展具有积极的促进作用。