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基于WSN与RFID融合技术的井下定位与追踪算法研究的中期报告
一、研究背景与意义
井下矿山的安全是保障人员生命安全和矿山稳定安全的重要保障，然而井下环境特殊且复杂，传统的人工监测方法存在多种局限性，如难以及时准确地监测人员和物资位置、监测效率低等。为此，利用无线传感网络（WirelessSensorNetwork,WSN）和无线射频识别（RadioFrequencyIdentification,RFID）等技术结合井下矿山特点进行定位与追踪已成为研究热点。
二、研究内容及进展
1.系统框架设计
本项目设计了基于WSN与RFID技术的井下定位与追踪系统。该系统结合实际场景，采用主-从结构，对井下人员、车辆、设备进行监测和管理，包括传感器节点、RFID读写器、基站等模块。传感器节点和RFID读写器嵌入到安装在人员和物资身上的标签中。
2.实验环境搭建
本项目在实验室环境下搭建了井下矿山的仿真环境，以模拟井下环境。通过建立传感器节点、RFID读写器以及基站之间的通信链路，进行通信测试和数据采集。
3.定位算法研究
为了解决矿山环境中人员和物资位置难以准确监测的问题，本项目提出了基于最小二乘法（LeastSquares,LS）和卡尔曼滤波算法（KalmanFilter，KF）相结合的算法。该算法可以根据人员和物资标签在传感器节点和RFID读写器之间的信号强度进行定位和追踪。
4.实验结果分析
本项目通过实验测试，对比了传统的RFID技术和基于WSN与RFID技术的定位算法的准确率和稳定性。结果表明，本项目提出的基于WSN与RFID技术的定位和追踪系统具有更高的准确率和更稳定的性能。
三、研究结论及展望
本项目通过对基于WSN与RFID技术的井下定位与追踪系统的设计、实验环境搭建、定位算法的研究以及实验结果的分析，得出了以下结论：
1.基于WSN与RFID技术的井下定位与追踪系统可以有效解决井下环境特殊且复杂的问题；
2.本项目提出的基于最小二乘法和卡尔曼滤波相结合的定位算法具有更高的准确率和更稳定的性能；
3.需要进一步优化和完善系统，提高实时性和可靠性。
未来，本项目将继续完善该系统，拓展系统的功能和适用范围，加强算法优化和实验验证。