基于卡尔曼滤波和指纹定位的矿井TOA定位方法

作     者：孙继平 李晨鑫 SUN Jiping;LI Chenxin

作者机构：中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083 

出 版 物：《中国矿业大学学报》 (Journal of China University of Mining & Technology)

年 卷 期：2014年第43卷第6期

页      面：1127-1133页

核心收录：

学科分类：0709[理学-地质学] 0819[工学-矿业工程] 081903[工学-安全技术及工程] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0708[理学-地球物理学] 0815[工学-水利工程] 0816[工学-测绘科学与技术] 0813[工学-建筑学] 0802[工学-机械工程] 0814[工学-土木工程] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(51134024) 国家高技术研究发展计划(863)项目(2012AA062203) 

主　　题：矿井 人员定位 TOA NLOS 卡尔曼滤波 指纹定位 

摘      要：分析了矿井巷道中的设施及设备导致的无线信号传播NLOS时延特点,采用几何光学方法论证了NLOS时延参考模型在矿井巷道环境中的适用性并提出矿井巷道NLOS时延分为巷道突发NLOS时延和巷道固定NLOS时延,为了消除NLOS时延对TOA定位精度的不利影响,提出基于卡尔曼滤波和指纹定位的矿井TOA定位方法.对于机车及不规律设置设备造成的巷道突发NLOS时延,提出基于卡尔曼滤波的方法消除其对TOA数据造成的较大误差,在此基础上提出基于历史和卡尔曼阈值的最近邻居指纹定位方法,抑制固定设施及规律设置设备造成的巷道固定NLOS时延引起的定位误差.结果表明,本文方法的定位性能优于SDS-TWR方法和基于SDS-TWR的指纹定位方法,定位实验的平均误差分别降低了3.6,1.2 m,提高了矿井TOA定位的精度,实现矿井人员的精确定位.