改进井下人员定位：自组织竞争网络融合算法提升精度

本文主要探讨了在地下采矿环境中，针对传统的基于加权质心算法在井下人员定位时存在的精度不高的问题，提出了一种创新的解决方案——基于自组织竞争网络的井下人员定位融合算法。自组织竞争网络（Self-Organizing Competitive Network, SOCNet）是一种模仿生物进化过程的神经网络模型，其具有自我学习和优化的能力。 该算法的核心思想是利用SOCNet的学习筛选功能，通过对无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）中收集的信号强度（Received Signal Strength Indicator, RSSI）数据进行分组训练。通过这种方式，算法能够有效地筛选出接近理论值的实际RSSI值，这些值代表了更准确的信号强度，进而找到用于加权质心算法的可靠坐标信息。加权质心算法是一种常用的多传感器定位方法，它通过计算各个节点位置的加权平均来确定目标位置。 与传统加权质心算法相比，新的融合算法在处理噪声和不确定性较大的环境数据时更具优势，因为它能更好地处理和融合来自不同传感器的数据，提高了定位的稳定性和精度。通过Matlab的仿真验证，研究者发现该算法显著提升了井下人员的定位精度，证明了其在复杂地下环境中的实用价值。 这项工作对于提升井下人员安全监控系统的性能具有重要意义，尤其是在矿井等地下空间，精确的人员定位对于应急救援和作业管理至关重要。同时，该研究也为无线传感器网络的优化算法设计提供了新的思路，对无线通信领域的研究者和实践者具有一定的参考价值。