SVM分类的煤矿井下指纹定位算法研究

"基于SVM分类的煤矿井下人员指纹定位算法通过利用支持向量机(SVM)构建指纹数据库，并采用奇异值去除方法处理动态影响，以提高在复杂煤矿井下环境中的人员定位精度。该算法包括指纹数据库的建立、巷道指纹数据采集以及位置匹配过程。与传统的RSSI定位算法相比，该算法能实现小于1.5米的定位误差，显示出了更高的定位精度。" 煤矿井下人员定位系统是确保矿工安全和管理效率的关键技术，而复杂的地下环境对定位系统的性能构成了挑战。传统的RSSI（接收信号强度指示）定位方法受到环境因素如信号衰减、多径效应等的严重影响，导致定位精度下降。为了克服这些困难，研究者提出了一种基于SVM分类的指纹定位算法。 SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归分析，尤其在处理非线性问题时表现出色。在本算法中，SVM被用来建立指纹数据库，其中包含不同位置的无线信号特征。这些特征可以是特定地点接收到的信号强度组合，形成“指纹”，因为每个位置的信号特征都是独一无二的。 在数据采集阶段，研究人员在井下巷道中随机选取50个点作为样点，记录这些点的无线信号指纹。这些数据经过奇异值去除处理，目的是消除信号随时间变化的动态影响，使数据更加稳定。奇异值分解是一种矩阵分析技术，能有效去除噪声和不重要的信息，保留主要的信号特性。 接下来，通过实时采集的信号与预建的指纹数据库进行比较，寻找最匹配的指纹，从而确定人员的位置。这个映射过程是通过计算新信号与数据库中所有指纹的相似度来实现的，最相似的指纹对应的位置即为估计的位置。 实验结果显示，该算法在5个终端用户的定位测试中，平均定位误差小于1.5米，显著优于基于RSSI的传统定位算法。这意味着在煤矿井下这样的复杂环境中，SVM指纹定位算法能提供更准确的位置信息，对于提升矿工安全和提高生产管理效率具有重要意义。 基于SVM的煤矿井下人员指纹定位算法是一种创新性的解决方案，它利用机器学习技术改善了无线信号在恶劣环境下的定位能力。通过精确的定位，该技术有助于预防事故，及时响应紧急情况，同时也有助于优化资源分配和调度，推动煤矿行业的现代化进程。