煤矿井下目标跟踪：改进卡尔曼滤波与指纹匹配结合的方法

"rvation point obtained by fingerprint matching algorithm are used as the observation values in tracking. The underground observation noise variance is estimated by comparing these coordinates with the true values. Finally, an improved Kalman filter algorithm is employed to track the target's motion trajectory. The experimental results demonstrate that the modified algorithm can meet the requirements of tracking accuracy and error in underground coal mines, significantly improving the reliability of the tracking system. 卡尔曼滤波是一种在估计理论中广泛使用的算法，特别适用于处理带有随机噪声的数据序列。在煤矿井下的无线传感器网络中，由于环境的复杂性和多径衰落的影响，数据质量通常较差，含有大量的噪声。卡尔曼-均值滤波器首先对RSSI（接收信号强度指示）值进行去噪处理，通过平滑数据来提高信号质量，为后续的定位和跟踪提供更准确的基础。 指纹匹配是定位的一种常用方法，它依赖于预先创建的地图，这个地图包含了特定位置的RSSI特征，即“指纹”。当新的RSSI测量值与这些指纹进行匹配时，可以估计出目标所处的地理位置。在本研究中，指纹匹配算法被用来确定目标位置的观测值，这与卡尔曼滤波相结合，提高了跟踪的精度。 传统的卡尔曼滤波假设系统的噪声是已知且恒定的，但在实际应用中，这种假设往往不成立。因此，论文提出了一种改进的卡尔曼滤波算法，它能够根据实际情况动态地估计和调整观测噪声的方差。这种方法使得跟踪系统能够适应不断变化的环境条件，提高了其适应性和鲁棒性。 实验结果显示，这种结合了指纹匹配和改进卡尔曼滤波的跟踪方法在煤矿井下的表现优于传统的跟踪技术。它不仅满足了高精度跟踪的需求，还降低了跟踪误差，这对于矿井下的安全监控和目标定位至关重要。通过增强系统的可靠性，该方法可以有效预防潜在的安全事故，保障矿工的生命安全。 这项工作为解决特殊环境下如煤矿井下的无线通信和目标跟踪问题提供了新的思路和方法。通过结合两种不同的技术——指纹匹配和卡尔曼滤波，并对其进行优化，实现了在复杂环境中对目标的高效、精确跟踪。这一成果对于无线传感器网络在类似环境的应用具有重要的理论和实践价值，为进一步提升矿井安全管理水平提供了技术支持。"