矿井环境下的无线传感器网络人员定位算法比较

本文主要探讨了矿井工作面无线传感器网络人员定位技术的研究，针对矿井环境特有的复杂性和挑战，如巷道结构和井下环境的不规则性，研究者利用了拓展完善的NS2仿真平台进行建模和模拟。NS2是一个广泛用于网络模拟的开源工具，通过该平台，研究者对DV-Hop、Amorphous、APIT和质心四种不同的定位算法进行了性能评估。 定位精度和覆盖率是评估这些算法的关键指标。其中，距离估算误差反映了算法在估计目标节点与信标节点间距离时的准确性，而信标节点密度则影响了整个网络的覆盖范围。研究通过调整这两方面因素，分别观察它们对定位效果的影响，并收集实验数据进行深入分析和对比。 仿真结果显示，质心定位算法在狭长的通道环境中表现出色，其优点在于能够有效处理线性空间中的定位问题，定位精度相对较高，但可能对节点分布不均匀的情况不太敏感。另一方面，DV-Hop算法在未知节点密度高且信标节点数量较少的井下密集型环境中表现出较好的适应性，它通过多跳通信来弥补单个节点的不足，能够在复杂的环境中实现相对精确的定位。 研究者还提到了两个关键的参考文献，表明了在矿井电机控制技术和现场总线CAN技术的基础上，他们将这些先进的信息技术应用到矿井人员定位系统中，旨在提升安全性和效率。作者刘文田作为高级工程师，具有丰富的电气传动系统设计经验，他的团队通过对实际应用场景的深入理解，为解决矿井环境中的人员定位难题提供了有价值的理论依据和实践指导。 这篇论文的关键词包括"矿井环境"、"无线传感器网络"以及"节点定位"，反映出研究的焦点集中在如何利用无线技术在特殊环境下实现人员定位，这对于矿井作业的安全监控和管理具有重要意义。该研究不仅为矿井管理提供了技术支持，也为其他类似领域的无线定位技术研究提供了有价值的经验和参考。