本文選題：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 井下跟蹤��； 參考：《煤礦安全》2015年11期

【摘要】：煤礦井下環(huán)境特殊,受限的多徑衰落無(wú)線信道對(duì)跟蹤技術(shù)提出了極大的挑戰(zhàn)。提出了指紋匹配和卡爾曼濾波相結(jié)合的井下跟蹤算法。首先利用卡爾曼-均值濾波器對(duì)采樣RSSI值進(jìn)行去噪等處理,然后執(zhí)行指紋匹配算法得到觀測(cè)點(diǎn)處的位置坐標(biāo)作為跟蹤中的觀測(cè)值,并與真實(shí)值估算出井下觀測(cè)噪聲方差,最后采用改進(jìn)的卡爾曼濾波算法跟蹤目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡。試驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的算法能夠滿足礦井下目標(biāo)的跟蹤精度及誤差的要求,增強(qiáng)了跟蹤系統(tǒng)的可靠性。
[Abstract]:The special underground environment and limited multipath fading wireless channel pose a great challenge to the tracking technology.A downhole tracking algorithm based on fingerprint matching and Kalman filter is proposed.Firstly, the Kalman mean filter is used to Denoise the sampled RSSI value, and then the fingerprint matching algorithm is performed to get the position coordinates of the observation point as the observation value in the tracking, and to estimate the variance of the downhole observation noise with the real value.Finally, the improved Kalman filter algorithm is used to track the moving track of the target.The experimental results show that the improved algorithm can meet the requirements of the target tracking accuracy and error under the mine and enhance the reliability of the tracking system.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：內(nèi)蒙古自治區(qū)科技計(jì)劃資助項(xiàng)目 內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015MS0623)
【分類(lèi)號(hào)】：TD76

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1743284