EnKF与RSSI融合:井下人员精确定位的突破策略
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更新于2024-09-03
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本文主要探讨了在复杂且危险的井下环境中,实现精确可靠人员跟踪定位的重要性。井下作业环境的特点,如电磁波衰落、干扰频繁以及人员运动状态的非线性,使得传统的定位技术如GPS和蜂窝无线定位系统难以适应,因为它们容易受到地下巷道结构的影响,导致定位精度降低。为解决这一问题,研究者提出了结合集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter, EnKF)和无线信号接收强度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)定位算法的方法。
EnKF是一种扩展了的卡尔曼滤波技术,它能够处理不确定性较高的系统,特别适合于非线性动态系统的估计。通过利用RSSI数据作为观测值,EnKF能够有效地整合运动模型,减少随机误差,从而提高定位的准确性。尽管RSSI定位算法本身存在连续性、递推性和自适应性较差的问题,但与EnKF结合后,可以弥补这些不足,实现动态、实时的井下人员跟踪定位。
模拟实验的结果证实了这种结合方案的有效性,无论目标的运动轨迹是线性还是非线性,都能获得良好的定位效果。这表明该方法具有很高的实用性,对于保障井下人员的生命安全,尤其是在紧急情况下进行快速、准确的搜救,具有显著的价值。因此,本文提出的基于EnKF和RSSI的井下人员跟踪定位系统,为解决井下定位难题提供了一种创新且实用的解决方案,有望在煤矿行业的安全生产和应急响应中发挥重要作用。
2022-07-14 上传
2022-07-13 上传
2022-07-15 上传
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2021-09-30 上传
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