EnKF与RSSI融合：井下人员精确定位的突破策略

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。