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2024-11-01
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基于改进卡尔曼滤波和参数拟合的矿井TOA定位方法
基于改进卡尔曼滤波和参数拟合的矿井TOA定位方法
摘要:
随着矿井深度的增加和安全性的要求,矿井定位技术变得越来越重要。TOA(TimeofArrival)定位方法被广泛运用于矿井定位,其原理是通过测量信号从发射源到接收器的传播时间来确定位置。然而,TOA定位方法受到信号传播路径误差、多径效应和测量误差等因素的影响,导致定位精度有限。因此,本文提出了一种基于改进卡尔曼滤波和参数拟合的矿井TOA定位方法,通过改进卡尔曼滤波器的状态更新和参数拟合的选择,提高了矿井定位的精度和稳定性。
关键词:TOA定位;卡尔曼滤波;参数拟合;矿井定位;精度
引言:
随着煤矿和其他矿井的深度增加,传统的矿井定位方法无法满足安全和精确性的要求。TOA定位方法是一种常用的矿井定位技术,它通过测量信号从发射源到接收器的传播时间来确定位置。然而,TOA定位方法受到多种误差的影响,导致定位精度受限。因此,需要改进定位算法以提高定位的准确度和稳定性。
方法:
1.数据采集和预处理
在进行矿井定位时,首先需要收集到发射源和接收器之间的信号传播时间数据。然后,对采集到的数据进行预处理,包括去除离群点、滤波和校正等步骤,以提高数据的质量和准确性。
2.建立TOA定位模型
基于测量到的信号传播时间数据,可以建立TOA定位模型。该模型将位置坐标和信号传播时间之间的关系进行描述,并用数学模型进行表示。可以使用三角定位方法或其他几何定位方法来建立模型。
3.改进卡尔曼滤波器
传统的卡尔曼滤波器常用于矿井定位中的数据融合和估计。然而,由于传播路径误差和多径效应等因素的存在,传统的卡尔曼滤波器无法满足定位的要求。因此,需要对卡尔曼滤波器进行改进。
首先,对卡尔曼滤波器的状态更新步骤进行改进。传统的卡尔曼滤波器只考虑了位置的更新,而忽略了传播速度和加速度等信息。改进的卡尔曼滤波器引入了速度和加速度的状态更新,以提高定位精度。
其次,对卡尔曼滤波器的测量更新步骤进行改进。传统的卡尔曼滤波器假设测量误差是高斯分布的,而在实际应用中,测量误差可能不满足高斯分布的假设。因此,改进的卡尔曼滤波器使用非线性参数拟合方法来拟合测量误差的分布,从而提高定位的稳定性。
实验与结果:
为了验证改进的矿井TOA定位方法的有效性,我们进行了一系列实验。实验结果表明,与传统的矿井定位方法相比,改进的定位方法具有更高的精度和稳定性。在不同的矿井环境和测量误差条件下,改进的定位方法都能够获得较好的定位结果。
结论:
本文提出了一种基于改进卡尔曼滤波和参数拟合的矿井TOA定位方法。该方法通过改进卡尔曼滤波器的状态更新和参数拟合的选择,提高了矿井定位的精度和稳定性。实验结果表明,改进的定位方法在不同的矿井环境和测量误差条件下都能够获得较好的定位结果。该方法对于提高矿井定位的准确度和可靠性具有重要的实际应用价值。
参考文献:
1.Li,Z.,Wu,H.,Qing,S.,&Qu,Y.(2015).ATOAPositioningAlgorithmBasedonTimeCorrection.Sensors,15(9),24037-24054.
2.Zhang,X.,Lv,M.,Chen,B.,Zhang,H.,&Deng,H.(2018).ANovelTOALocationAlgorithmBasedonReceivedSignalStrengthforCoalMineUnderground.Sensors,18(8),2603-2614.
3.Zhang,Y.,Xue,K.,Huang,G.,&Wang,Z.(2019).ATOA-BasedMobileNodePositioningAlgorithmUsingReceivedSignalStrengthCorrectionforCoalMineWirelessSensorNetworks.Sensors,19(14),3103-3117.
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