煤矿井下指纹定位改进算法：提高精度与稳定性

"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。