改进的煤矿井下人员定位算法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115774238A(43)申请公布日2023.03.10(21)申请号202211514294.0G01S5/02(2010.01)(22)申请日2022.11.29(71)申请人开滦（集团）有限责任公司电信分公司地址063000河北省唐山市路南区新华东道70号(72)发明人李胜利陈子春韩国庆苗祥付华王宝来刘贺扬李小良徐耀松轩红新刘辛颖王玉福王淑红肖伟王超宋巍边静(74)专利代理机构唐山永和专利商标事务所13103专利代理师明淑娟(51)Int.Cl.G01S5/14(2006.01)权利要求书3页说明书5页附图4页(54)发明名称改进的煤矿井下人员定位算法(57)摘要本发明涉及改进的煤矿井下人员定位算法。基于到达时间测距算法的测距技术，同时融合了改进的卡尔曼滤波定位算法对井下人员进行定位，具体方法：建立井下信号基站；对数据进行预处理，获取源节点与锚节点的TOA数据集；采用TOA方法中待测距离、信号到达时间、传播速度之间的关系实现目标位置待测标签的检测；引入改进卡尔曼滤波技术提升定位精度；首先将原数据进行卡尔曼滤波运算，并进行定位实验；利用MATLAB验证算法有效性；构建煤矿井下人员定位模型，对井下人员进行测距定位，得到待测节点位置。本发明采用改进卡尔曼滤波算法，弥补卡尔曼滤波不适用于非线性系统的缺陷，以此提升系统的测距精度和稳定性，实现测距数据地精确处理。CN115774238ACN115774238A权利要求书1/3页1.一种改进的煤矿井下人员定位算法，包括基于到达时间测距算法的测距技术，同时融合了改进的卡尔曼滤波定位算法对井下人员进行定位，具体方法如下：S1、建立井下信号基站；S2、对数据进行预处理，获取源节点与锚节点的TOA数据集；S3、采用TOA方法中待测距离、信号到达时间、传播速度之间的关系实现目标位置待测标签的检测：d＝ctToA式中：d是待测节点和基站之间的距离，c是无线信号在空气中的传播速度，tTOA是设备无线信号发射和接收所需时间差；为解决基站与标签的时间同步问题采用双边双程测距法；该方法具有的特点是不需两节点时钟同步，能够有效降低时钟误差对其定位精度的影响，可通过硬件芯片设计来进行时间延迟来配合UWB高速信号的时间同步，用设定时间间隔对时钟的误差进行补偿；无线信号经过两次双程TOA测距；TOF为光脉冲飞行时间，TA、TB表示接收信号处理后再发出信号所需的时间，TAB、TBA表示在同一节点上从发出信号到最终接收信号所需的时间，则两次信号往返所需的整体时间为：则SDS‑TWR的测距公式为：在井下环境下信号的传输距离多为中短程，所以TOF飞行时间要远小于基站和待测标签的处理时间差，同时硬件电路中的时钟会出现晶振偏频现象，eA、eB为节点的时间偏移量，结合测距公式可简化为：无线信号在实际传播过程中几乎不可能避开所有障碍物，信号的传输会出现受到干扰的情况；引入改进卡尔曼滤波技术抑制NLOS带来的误差，提升定位精度；首先将原数据进行卡尔曼滤波运算，并进行定位实验；移动结点A和B之间的距离，rk可以看作是在很短的预设时间内的均匀变化：rk＝rk‑1+tk‑1·(rk‑1‑rk‑2)/tk‑2+ωk‑1离散Kalman滤波方程如下式：xk＝Axk‑1+ωk‑1式中，xk是状态的真实值，ωk‑1是服从高斯分布的噪声，t为节点AB从第k个采样点运动到第k+1个采样点所用的时间，A是观测向量的转移阵；离散卡尔曼滤波方程表示为：2CN115774238A权利要求书2/3页zk＝Hxk+vk式中，zk为采样点k对应的距离测量值，vk和xk分别为观测噪声和进程噪声，H＝[1，0]；式中，为状态的预测值，也称先验状态估计值，B是将输入转为状态的矩阵，Pk为误差协方差矩阵；Kk是卡尔曼增益矩阵，R，Q为标量参数；受煤矿井下巷道环境复杂造成的信号失真，信号衰落的影响，往往会使得数据不准确；通过KF预估当前传感器的测量值和前一点采样点的值后，判断是否超过阈值Tr，由于井下复杂情况下对人员的定位往往不是线性系统能够解决的，采用改进卡尔曼滤波在TOA算法下采用逼近和近似的方法，弥补非线性系统中的不足，滤波值将非线性函数展开成泰勒级数并略去二阶及以上项，在实际应用中取到一阶导，将状态转移方程和观测方程近似为线性方程，高斯分布的变量经过线性变换之后仍然是高斯分布，得到一个近似的线性化模型，从而解决非线性化带来的问题；建立空间直角坐标系，其中P101、P102和P103是位于同一平面的三个基站；设P100的坐标为(x，y，z)，则AN的P101，P102，P103的坐标为(xi，yi，zi)，i＝1，2，3；则P100与P101之间的距离为：由上式的P100坐标(x，y，z)和观测距离