基于RSSI与GSA的井下人员精确定位算法研究

本文主要探讨了在煤矿井下环境中面临的人员定位不精确问题，并针对这一挑战，研究了一种结合ZigBee无线网络和RSSI接收信号强度的新型定位方法。RSSI（Received Signal Strength Indicator）通常用于无线通信中，它反映了无线信号的强度，可作为定位的重要依据。Trilateration算法是一种三维空间定位技术，通过测量接收信号的强度差异来推算设备的位置，而GSA（Gravitational Search Algorithm）是一种优化算法，用于处理和改进数据，以减少复杂环境如矿井中的干扰对定位精度的影响。 研究人员首先构建了一个基于ZigBee的无线网络系统，利用多边测距原理获取多个预测定位点的数据。接着，引入了Trilateration算法，通过计算不同基站接收到的信号强度差异，形成多边形区域，逐步缩小目标人员的可能位置范围。然而，由于井下的特殊条件可能导致信号传播误差，因此GSA算法被引入，它通过迭代优化的方式调整和校准这些预测数据，提高了定位的准确性。 为了验证这个Trilateration-GSA算法的效果，研究者使用MATLAB软件模拟了煤矿的复杂环境，进行了仿真测试。他们对测试数据进行了详细的误差分析，结果显示，相较于传统方法，该算法显著提升了井下人员实时位置的监测精度。这对于煤矿安全管理和应急救援具有重要意义，因为它能够提供更为精确的人员位置信息，从而降低潜在风险。 总结来说，本文的研究成果不仅填补了煤矿井下人员精确定位的技术空白，还展示了如何将RSSI信号强度与Trilateration和GSA算法有效结合，以应对复杂地下环境的定位挑战。这项工作具有很高的实用价值，为煤矿行业的智能化管理和安全保障提供了新的解决方案。