高斯滤波与RSI测距提升煤矿井下精确定位精度

本文主要探讨了在复杂煤矿井下环境中提高无线信号强度传播模型定位精度的方法。传统的基于Received Signal Strength Indicator (RSSI)的测距技术在煤矿井下由于信号衰减和多径效应导致定位精度较低。为了解决这一问题，研究人员提出了一种创新的解决方案。 首先，针对RSSI值的不稳定性，他们采用了高斯滤波技术对其进行处理。高斯滤波是一种常用的数字信号处理手段，通过应用高斯函数来平滑数据，减少噪声和异常值的影响，从而得到更精确的RSSI值。这一步骤对于提高定位精度至关重要，因为它能够稳定地反映无线信号的实际强度。 接着，定量统计加权处理被用于进一步优化这些滤波后的RSSI值。通过统计分析和权重分配，可以赋予不同条件下的RSSI测量结果以不同的权重，使得模型更加准确地反映环境变化和信号衰减情况。 然后，处理后的数据被用来进行最小二乘法曲线拟合。最小二乘法是一种常用的数据拟合方法，它试图找到一条曲线，使所有数据点到这条曲线的距离之和最小。通过这种方法，可以估计出环境参数以及信号损耗模型，这两个参数对于计算未知节点到信标节点的距离至关重要。 利用构建的模型，研究者能够计算出未知节点的确切位置，从而实现精确定位。实验结果显示，经过高斯滤波和加权处理后，平均定位误差显著降低至1.71米，相较于未加权处理的平均误差1.18米，提高了定位精度。这表明该方法成功地减小了RSSI不稳定性对定位的影响，对于煤矿井下的精确导航具有实际应用价值。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种结合高斯滤波、定量统计加权处理和最小二乘法的RSSI测距方法，以提高煤矿井下无线传感器网络的定位精度，为地下设施的监控和人员定位提供了有效的解决方案。该研究成果对于提升煤矿井下的安全性和效率具有重要意义。