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“井下UWB高精度定位技能”专题_井下_算法

乖囧猫 2025-01-03 01:23:18 0

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编者按

井下职员定位系统是煤矿井下安全避险“六大系统”的主要组成部分。
目前井下职员定位技能正在从区域定位向高精度定位方向发展。
由于井下巷道空间有限且不规则,存在多种影响定位精度的噪声,个中影响最大的是由遮挡造成的非视距偏差。
UWB技能具有韶光分辨率高、测距精度高、穿透力强、抗多径能力强等优点,理论上能供应厘米级乃至更高的定位精度,在办理井下精确定位问题上具有巨大的潜力,因此成为非视距环境下精确定位的首选。
为集中宣布井下UWB高精度定位的关键难点技能打破,促进井下精确定位技能的发展,本刊组织策划了“井下UWB高精度定位技能”专题,宣布了基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法、考虑锚点位置偏差的井下TDOA改进算法、三边定位改进算法等研究成果。
衷心感谢各位专家学者在百忙之中为本专题撰稿!

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专题

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“井下UWB高精度定位技能”专题

基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法

王伟

井下存在多种影响UWB(超宽带)精确定位精度的噪声,个中影响最大的是由遮挡造成的NLOS(非视距)偏差。
由于NLOS偏差没有固定的打算模型,在某些分外的遮挡位置,个别锚节点的丈量精度仍可能会受到较强滋扰。
目前,采取UWB技能研发成功的近感检测装置可安装于机车上,实时探测附近携带标签卡的工人的位置。
在标签卡的运动轨迹上,NLOS偏差会形成突刺点,突刺点可能会进入划设的警告区或危险区,引起误报警乃至机车制动或停机。
针对该问题,本文提出了基于卡尔曼滤波和加权LM法的井下精确定位算法,采取卡尔曼滤波器对位置丈量信息进行优化改动,采取基于高斯牛顿法、Levenberg-Marquard法和加权最小二乘法的加权LM法办理井下繁芜环境运用中多边定位方程组求解困难的问题。
该算法可在不影响定位速率的条件下,提高定位精度。

考虑锚点位置偏差的井下TDOA改进算法

李世银,朱媛,王晓明

基于TDOA(旗子暗记到达韶光差)的定位方法充分利用了UWB技能的优点,其定位精度与旗子暗记传输韶光有关,受井下繁芜环境影响小,因此适用于矿井职员精确定位。
TDOA算法不须要在定位目标与锚点之间建立时钟同步关系,各锚点之间时钟同步即可,实现本钱较低,因此,受到的关注度较高。
现有文献给出了TDOA系统定位模型及基本的求解算法,但这些算法一样平常假定锚点位置已知,而在煤矿井下实际场景中,锚点位置每每难以准确得到。
本文首先引入锚点位置偏差作为参数,重新建立TDOA定位模型,在此根本上提出基于凸优化的迭代定位算法,并通过仿真验证了算法性能。

一种矿井定位设备的无线软件升级方法

张立峰,金业勇,陈康,王维,周澍

随着井下射频定位技能的不断发展,定位设备的功能愈加强大和完善,同时定位软件也越来越繁芜。
通过软件升级,可以修补程序中难以避免的漏洞,知足定位设备的升级换代需求。
当前主流的嵌入式程序IAP(运用内编程)升级办法采取文件传输协议实当代码的远程升级,这种办法虽然可以摆脱编程器的束缚,但须要依托串口或以太网作为物理媒介,没有一种针对小型嵌入式设备的可编程无线升级协议,技能上存在局限性。
针对上述问题,本文提出一种矿井定位设备的无线软件升级方法,采取无线传输的办法替代物理媒介,并通过无线广播传输办法实现矿井定位设备的批量无线IAP升级。
该方法为数量较大的矿井定位设备的更新换代供应了一种有效路子。

一种基于UWB的三边定位改进算法

游小荣,裴浩,霍振龙

UWB技能被广泛运用于井下职员、大型设备及井下机器人定位中。
然而,狭小而不规则的井下通信环境及矿车等随意马虎导致电磁滋扰和多径传播,且测距设备自身也存在偏差,导致了UWB测距会存在一定的偏差。
三边定位算法是一种常见的基于UWB的TOA(到达韶光)定位算法。
空想的三边定位算法中,被测目标的位置存在唯一的解,通过求解一个二元二次方程即可求得,然而,由于UWB测距存在一定的丈量偏差,只能求得被测目标的最优解,属于范例的二元二次方程优化问题。
但现有基于UWB的井下定位算法存在算法繁芜且求解值不是全局最优,针对以上问题,本文选用DW1000测距芯片,通过双边双向测距方法实现节点间间隔的丈量,提出了一种基于UWB的三边定位改进算法。
该算法以求解二元二次方程最优解为目标,设定优化目标函数,将坐标二维化处理,筛除丈量过程中产生的无效数据,确定有效搜索区域,并在有效搜索区域内进行全局遍历,找到最优定位坐标,办理了求解值不是全局最优的问题。
该算法把浮点数转换成整数处理,有利于降落算法繁芜度。

基于改进高斯稠浊滤波的矿井加权质心定位算法

张楠

针对煤矿井下繁芜环境中无线旗子暗记的非视距传播导致RSSI定位算法存在测距偏差大及定位结果不准确的问题,提出了一种基于改进高斯稠浊滤波的矿井加权质心定位算法。
首先根据最大期望算法对未知节点的相应RSSI丈量数据进行聚类,将它们划分为多个高斯概率密度函数模型;然后根据数据特色,利用赤池信息量准则对采样数据进行优化,得到精确的丈量值;末了打算未知节点的初始坐标,将未知节点初始坐标和真实坐标间的偏差值作为权值因子,结合质心定位算法打算得到未知节点的终极坐标,实现目标定位。
比较于现有的同类型煤矿井下定位算法,该改进算法能够更加精确地估计井下目标的位置坐标。

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