The invention discloses a cooperative localization algorithm for downhole interval-segmented LOS nodes. Using LVQ custom clustering, the long-distance localization interval is segmented and the clustering boundary signal intensity value is taken as the threshold value, and the unknown nodes of the localized results are regarded as the \virtual reference nodes\ of other unknown nodes to realize the information phase of all nodes. Under the idea of node selection, signal state information (CSI) is used to find LOS nodes. Located LOS nodes in the near range are replaced by the reference nodes in the long range range. Rough positioning is carried out under the improved triangle weighted centroid positioning algorithm and the position is corrected by coordinate correction algorithm. The invention has high positioning accuracy, improves the overall stability of the positioning system, reduces the positioning error, and has good effect in the application of underground coal mine.
【技术实现步骤摘要】
一种井下区间分段式视距节点合作定位算法
本专利技术涉及无线通信
,特别是涉及井下矿用物联网中的分段节点合作定位领域。
技术介绍
我国是产煤大国,且多为地下巷道式开采,煤矿井下地质复杂,巷道空间狭长,多种原因导致煤矿井下事故发生,井下人员的定位效果直接影响人员救援的成功率。矿井人员定位对于增强煤矿生产安全及信息化管理有着重要的实用价值,实现以矿用物联网为核心的精确高效的煤矿井下人员定位技术对井下安全生产具有重要的意义,引起学者们极大研究兴趣。矿井物联网无线定位技术利用无线电磁波在巷道内的传输特性分析目标的位置,目前矿山物联网技术中节点定位因方式简单、实用性高成为常用定位算法之一,但是受长距离时信号干扰多、衰减大的影响定位效果差。无线节点定位方式可分为基于测距定位方式和基于非测距定位方式,基于测距的定位前三种方式具有较高的精度,但是对硬件设备要求高,在煤矿井下人员定位中不能得到实际应用;基于非测距定位能耗低,对硬件要求低,但是对节点密度要求高,在定位节点较少的情形下,定位系统稳定性差,精度不佳。国内外已有不少提高节点定位精度和系统稳定性的算法,但这些算法只利用了未知节点与参考节点之间的信息,忽略使用未知节点相互之间的信息,因此没有解决远距离节点信号衰减的问题。随着矿井物联网技术的普及、无线传感器设备的增多,井下人员、设备、机械都携带有大量节点信息,利用节点之间的信息相互合作定位成为我们研究长距离定位时避免信号衰减较大的新思想。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的不足,本专利技术提供了一种井下区间分段式视距节点合作定位算法。本专利技术所采用的技术方案是:一种 ...
【技术保护点】
1.一种井下区间分段式视距节点合作定位算法,其特征在于:包括以下步骤:a、场景勘测部分:离线阶段采集目标场景的数据信息预处理,然后利用shadowing模型拟合RSSI信号与距离d关系的关系曲线,利用曲线学习向量量化(LVQ)聚类算法自定义聚类数q并确定阈值T;b、未知节点定位算法部分:在线实测阶段,部署信号发射装置及接受装置,实现未知节点与参考节点之间信息交流,未知节点与已定位未知节点之间信息相互交流,信号发射装置采用商用AP,信号接收装置使用可同时采集RSSI与CSI的微型计算机,微型机内置经过修改驱动的Intel5300网卡;c、数据预处理:对采集的RSSI信息进行Gauss平滑滤波,剔除异常值;对采集的CSI进行幅值的hampel滤波,滤除同一子载波上偏离CSI向量的离群点:d、判定未知节点出现的次序:当第一个节点出现时只能选用参考节点信息定位,定位后节点模式转换,发送信号,可作为“虚拟参考节点”辅助其他未知节点定位;其余各未知节点可以利用参考节点和虚拟参考节点信息定位;e、信息识别:虚拟参考节点是已定位的未知节点,使用虚拟参考节点需要慎重选择,通过CSI信息进行视距路径节点信 ...
【技术特征摘要】
1.一种井下区间分段式视距节点合作定位算法,其特征在于:包括以下步骤:a、场景勘测部分:离线阶段采集目标场景的数据信息预处理,然后利用shadowing模型拟合RSSI信号与距离d关系的关系曲线,利用曲线学习向量量化(LVQ)聚类算法自定义聚类数q并确定阈值T;b、未知节点定位算法部分:在线实测阶段,部署信号发射装置及接受装置,实现未知节点与参考节点之间信息交流,未知节点与已定位未知节点之间信息相互交流,信号发射装置采用商用AP,信号接收装置使用可同时采集RSSI与CSI的微型计算机,微型机内置经过修改驱动的Intel5300网卡;c、数据预处理:对采集的RSSI信息进行Gauss平滑滤波,剔除异常值;对采集的CSI进行幅值的hampel滤波,滤除同一子载波上偏离CSI向量的离群点:d、判定未知节点出现的次序:当第一个节点出现时只能选用参考节点信息定位,定位后节点模式转换,发送信号,可作为“虚拟参考节点”辅助其他未知节点定位;其余各未知节点可以利用参考节点和虚拟参考节点信息定位;e、信息识别:虚拟参考节点是已定位的未知节点,使用虚拟参考节点需要慎重选择,通过CSI信息进行视距路径节点信息识别,将从视距路径节点传输的视距路径RSSI信息选取前N个求均值作为有效定位数据;f、粗定位:在满足定位条件情况下选用改进的小区域三角形加权质心...
【专利技术属性】
技术研发人员:丁恩杰,赵彤,李先圣,张雷,胡延军,
申请(专利权)人:中国矿业大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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