為了提高井下作業(yè)人員的效率,在煤礦發(fā)生災害后,及時快速的實施救援,需要對井下移動機車和作業(yè)人員進行實時的定位跟蹤。定位采用的是wifi無線網(wǎng)絡,對位置指紋定位算法進行了研究分析。首先,介紹了當今廣泛使用的無線定位系統(tǒng),對無線定位系統(tǒng)所應用的定位技術進行了系統(tǒng)的闡述,并對介紹的三種定位算法進行了仿真比較分析,通過對比三種定位算法,得出在理想情況下三種算法的定位精度。研究的定位場景是礦井巷道,最終采用WKNN(Weight K Nearest Neighbors,加權K近鄰法)作為指紋定位的匹配算法。接著,設計制作了嵌入式尋跡小車,小車功能強大,尋跡小車可以按照指定的路線運動,小車上搭載2個無線模塊,用于wifi無線信號的采集和傳送到電腦終端。在樓道走廊搭建試驗平臺,選用6個wifi模塊作為指紋定位的錨節(jié)點,用設計制作的尋跡小車采集RSSI無線信號。采集大量的RSSI信號,用三種濾波算法對采集到的wifi信號進行濾波對比分析研究。用MATLAB仿真軟件處理RSSI信號,經(jīng)過大量數(shù)據(jù)驗證,構建wifi在樓道走廊內的路徑損耗模型,為下文WKNN定位算法中剔除誤差較大的近鄰點做準備。最后,為了解決礦井巷道移動物體的定位跟蹤問題,把改進后的WKNN定位算法和卡爾曼率濾波算法進行了結合。在待定位區(qū)域內,用尋跡小車在采樣點采集RSSI無線信號,對采集到的信號進行高斯濾波處理,把處理過的RSSI信號構建成位置指紋。為了提高定位算法在匹配時的效率,用k-means聚類算法把指紋數(shù)據(jù)庫分成3類,并用MATLAB進行了仿真處理。選取10個采樣點采集RSSI信號,每個采樣點能采集到6個wifi信號,用采集到的信號對常用的幾種匹配算法進行仿真分析研究,最終經(jīng)過對比,選擇WKNN匹配算法。為了提高WKNN匹配算法的定位效果,用對數(shù)距離損耗模型剔除WKNN匹配算法中誤差較大的近鄰點,為了充分利用每個wifi錨節(jié)點在WKNN匹配算法中的作用,根據(jù)錨節(jié)點到待定位點歐氏距離的不同,對每一個錨節(jié)點進行了加權處理。把改進后的WKNN算法和卡爾曼率濾波算法結合成混合定位算法,并對改進后的混合定位算法進行仿真分析,結果表明改進后的算法能識別出尋跡小車拐彎的路線,定位效果優(yōu)于改進前的。
【學位單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TN92;TD76
【部分圖文】：

搭建和數(shù)據(jù)預處理f Fingerprint LocatiCollected Data井移動目標無線定位跟蹤，目者救援的機器人等，將采用尋位試驗。由于很多試驗數(shù)據(jù)都段，更需要尋跡小車去驗證算小車作為試驗的基礎。Construction of Test Platf開發(fā)下：

建(Construction of Test Platform)計和開發(fā)小車如下：圖 3-1 尋跡小車Fig.3-1 Track-seeking car模塊 esp8266，如下圖：

圖 3-3 電機驅動電路Fig.3-3 Motor drive circuit的電機驅動電路，上圖中有兩個拐彎時，就可以通過控制一個輪，通過藍牙傳輸?shù)诫娔X上，因為移動電腦去靠近正在采集信號壓 3.3V，信號接收靈敏度是 82）10m（典型），藍牙模塊的工作取設備的MAC地址，獲取設備的的特征值變化，藍牙設備如下圖
【參考文獻】

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本文編號：2849263