基于粒子群优化和巷道分区的深井WSN定位算法

作     者：余修武 谢晓永 梁北孔 余员琴 张可 周利兴 YU Xiuwu;XIE Xiaoyong;LIANG Beikong;YU Yuanqin;ZHANG Ke;ZHOU Lixing

作者机构：南华大学资源环境与安全工程学院 湖南交通工程学院电气与信息工程学院 

出 版 物：《中国安全科学学报》 (China Safety Science Journal)

年 卷 期：2019年第29卷第2期

页      面：166-171页

核心收录：

学科分类：0819[工学-矿业工程] 081903[工学-安全技术及工程] 08[工学] 

基　　金：湖南省重点研发计划项目(2018SK2055) 应急管理部安全生产重特大事故防治关键技术科技项目(hunan-0001-2018AQ) 南华大学研究生科学基金资助(2018KYY148) 南华大学大学生研究性学习和创新性实验计划项目(2017XJYZ029) 

主　　题：无线传感器网络(WSN) 深部矿井 信号强度指示(RSSI) 信号强度分区(RSSP) 粒子群优化(PSO) 

摘      要：针对现有深部矿井中人员定位精度不足问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)及巷道分区的深井无线传感器网络(WSN)定位算法(PTWL)。将直型巷道里相邻锚节点之间的区域等分,利用信号强度等级对所划分的区域进行标记,以巷道中未知节点接收到的信号强度确定其大致区域,采用PSO算法对未知节点的最大概率坐标进行运算,实现精确定位;通过仿真试验对比PTWL与信号强度指示(RSSI)、信号强度分区(RSSP)算法的优劣。结果表明:PTWL算法比经典RSSI算法和RSSP算法定位精度更高。