井下人员定位系统：TOA+Kalman融合算法实现实时精准跟踪

本文主要探讨了基于TOA技术和卡尔曼滤波相结合的井下人员定位系统的创新设计。TOA（Time of Arrival，到达时间）是一种常用的无线通信定位方法，它通过测量信号从发送源到接收端的时间差来估算两点之间的距离。在煤矿特殊的巷道环境中，由于巷道狭窄且相对规则，巷道的三维空间定位问题简化为了一维问题，只关注沿x轴的移动。 设计的关键在于利用两个已知节点的位置信息，通过TOA测量移动节点（如矿工或机车）与这两个固定点的距离，即dab和dac, dbc。通过余弦定理，可以推算出移动节点的准确位置。然而，实际的无线测距可能会受到噪声和随机误差的影响，这正是卡尔曼滤波器的作用所在。卡尔曼滤波是一种递归最小二乘估计算法，能够有效地处理动态系统的状态估计问题，特别是对于存在噪声的数据，能够通过连续更新和融合预测与测量信息来减小误差。 系统的核心组件是采用了nano PAN5375无线射频模块，这是一种低功耗、高性能的无线通信模块，为实现无线信号的发送和接收提供了关键技术支持。文章详细介绍了标识卡（用于识别和追踪矿工的设备）和读卡器的设计，包括其软件编程和硬件构建。标识卡通常包含唯一的ID信息，而读卡器则负责捕获这些信号并将其传输给定位分站。 在煤矿巷道中进行的实地性能测试结果显示，该系统实现了高精度的定位，定位精度小于3米，这意味着能够实现对井下人员的实时精确跟踪。这对于煤矿安全监控至关重要，有助于提高矿井作业效率和保障矿工的生命安全。 这篇论文不仅阐述了TOA技术和卡尔曼滤波在井下人员定位系统中的有效应用，还展示了实际工程中的硬件选择和系统集成，以及在实际环境中的验证结果，为煤矿井下人员定位技术的发展提供了有价值的参考。