基于RSSI的煤矿井下人员精确定位算法研究

为了满足煤矿安全生产以及保障矿井工作人员生命安全等需求,提出了一种基于RSSI的高斯混合滤波的矿井人员精确定位。结合矿井实际环境以50 m分段进行研究,根据RSSI信号的对数阴影衰减模型求解路径衰减因子和环境参量,建立RSSI信号传输模型。在模拟巷道中阶梯部署通信节点,通过高斯混合滤波模型对未知节点接收到的RSSI值进行聚类分析,根据高斯混合滤波后的分布模型得出未知节点的定位坐标。结果表明:改进滤波定位算法的定位精度集中在0.67 m左右,优于粒子滤波算法和卡尔曼滤波定位算法,可实现煤矿井下人员精确定位。

基于RSSI的矿井移动目标加权质心定位算法

基于接收信号强度(RSSI)定位技术,通过优化质心定位算法和权值因子来提高煤矿井下移动目标的定位精度。该方法将接收到的RSSI值进行高斯混合滤波,利用最大期望算法(EM算法)对数据进行聚类分析,然后根据赤池信息量准则(AIC)选取AIC值最小的分布模型作为算法计算模型,最后将加权质心算法引入幂值求得定位坐标;用CC2530传感器节点作为通信节点进行实验验证。实验证明,优化后的加权质心算法的定位误差较小。

基于大数据的煤矿云联网监控系统的设计与实现

研究的煤矿安全生产云联网监控系统运用了云计算和大数据的技术成果,将现有井上、井下各类监测系统组成多网融合的平台,设计上层数据软件平台,对系统的整体架构方案进行研究,研发系统数据接口,实现多系统数据的采集、上传与融合,搭建安全生产数据云联网存储平台,使生产和决策更加科学化,向煤炭开采的少人化和无人化过渡,为实现智慧矿山奠定了基础。

基于加权质心定位的井下移动目标实时跟踪方法

为保障井下作业人员的人身安全,提出基于WSNs加权质心定位的井下移动目标实时跟踪方法。确定传感器在井下布置方位和数量,并建立与邻居节点间的通信;选择和目标距离最近的节点形成定位边,利用加权质心定位算法赋予节点权值,并引入虚拟节点概念,计算虚拟节点位置估计移动目标具体位置;采用自主决策思想确定节点转换状态,根据状态设置跟踪过程,实现目标实时跟踪。结果证明:本文方法跟踪丢失率始终保持在0.02%以下,误差小,跟踪效率较高。