煤矿井下指纹定位改进算法:提高精度与稳定性
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更新于2024-08-12
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"一种改进的煤矿井下指纹定位匹配算法,通过结合K邻近算法、最短历史路径匹配法,并引入速度限定位置估计补偿算法,提高了在复杂煤矿环境中的定位精度,有效解决了传统RSSI指纹定位算法存在的目标漂移、抖动和定位不准等问题。该算法已通过实测数据验证和误差分析,对于矿井人员定位、目标跟踪及轨迹查询具有重要意义。此研究受到国家科技支撑计划和863计划的资助。"
本文探讨的是在煤矿井下环境中提高人员定位精度的问题。传统的基于RSSI(Received Signal Strength Indication)的指纹定位算法在复杂的矿井巷道中存在定位目标漂移、定位抖动以及精度不高的问题。为了解决这些问题,研究者提出了一种改进的指纹定位匹配算法。
首先,该算法结合了K邻近算法。K邻近算法是一种基础的分类方法,在这里被用于寻找最近的参考点(即指纹数据库中的记录),以确定目标位置。通过比较目标信号强度与数据库中的指纹,可以估算出目标的大概位置。
其次,算法采用了最短历史路径匹配法。这种方法考虑了目标的移动历史,通过分析目标过去的运动轨迹来辅助定位。当目标在巷道中移动时,最短历史路径匹配有助于减少因环境因素引起的定位误差。
此外,为了进一步提高定位精度,算法还引入了速度限定位置估计补偿算法。这一策略基于目标的速度信息,对定位结果进行校正,避免因快速移动或信号波动导致的定位漂移。
在实际的煤矿巷道中,研究团队收集了实测数据,对改进的匹配算法进行了验证和误差分析。实验结果表明,改进后的算法显著提高了定位精度,不仅能够满足矿井内的人员定位需求,还能有效地实现目标跟踪和轨迹查询功能。
此项研究受到了国家科技支撑计划和国家高技术研究发展计划(863计划)的资助,其成果对于提升矿井安全,特别是在人员管理和事故预防方面具有重大价值。通过优化定位技术,可以更好地保障矿工的生命安全,同时也有助于提高矿井的运营效率。
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2021-09-26 上传
2020-07-08 上传
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2020-05-21 上传
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