改进RSSI技术提升煤矿井下定位精度与系统鲁棒性

本文主要探讨了在煤矿井下环境中的定位技术改进，特别是针对无线信道信号传播复杂性的问题。研究者崔丽珍、李蕾、高丽丽和陈阳阳提出了一种结合接收信号强度复合滤波器（Received Signal Strength Indicator, RSSI）、一元线性回归测距模型和多边定位方法的新型定位算法。传统的RSSI值由于受到无线信号衰减、多径效应等因素的影响，其定位精度在井下环境中往往受限。为了克服这些问题，他们设计了一种在线与离线相结合的方法，通过TinyOS操作系统驱动的无线传感器网络节点进行信号处理和模型建立。 首先，接收信号强度复合滤波器被用来增强信号的质量，减少噪声和干扰的影响。通过集成多种滤波器，如低通滤波器、高通滤波器或自适应滤波器，可以有效地提取出更准确的RSSI信号，从而提高定位的可靠性。 其次，引入的一元线性回归测距模型利用历史数据和当前的RSSI读数来估计信号源的距离，这有助于减少距离估计误差，提升定位精度。这种模型假设信号强度与距离之间存在线性关系，并通过统计分析优化参数，使定位更加精准。 再者，多边定位方法利用多个接收节点同时接收到的信号进行定位，通过比较不同节点之间的信号差异，计算目标位置的几何中心，这种方法在无线环境下尤其适合，因为它能够抵消单一节点测量的不确定性。 通过这些技术的综合应用，论文作者在实际的井下巷道试验中验证了改进的RSSI定位技术的有效性和实用性。结果显示，该技术显著提高了定位精度，增强了系统对环境变化的鲁棒性，对于复杂且信号质量较低的煤矿井下环境来说，具有很高的实用价值。因此，这项工作对于提升煤矿井下的通信与定位效率，保障工作人员和设备的安全具有重要意义。 该研究的主要关键词包括井下定位、RSSI、无线传感器网络、复合滤波器以及信号传输模型，这些都是深入理解并实施这一技术的关键概念。这篇文章提供了一个有效的解决方案，为煤矿井下无线定位技术的发展做出了贡献。