本文關鍵詞：基于MESH網絡的礦山井下車輛無線定位技術研究

  更多相關文章： 無線Mesh網絡 指紋識別定位 多傳感器融合定位 狀態(tài)監(jiān)測

【摘要】：現(xiàn)如今我國很多礦山已經進入了深度開采階段,礦山井下的環(huán)境變得更加復雜,車輛駕駛人員需要定位設備來實時指引機車行駛路線,方便工作人員準確迅速的到達目標終點；同時,監(jiān)控中心工作人員也需要實時了解車輛當前所在位置,方便監(jiān)督和合理調度車輛,提高整體的工作效率,并在需要時能夠提醒駕車人員,防止兩車相撞等事故發(fā)生,最終實現(xiàn)地面監(jiān)控中心和井下機車的雙向無線通信和實時定位。本文通過對現(xiàn)有定位算法的分析和研究,根據(jù)不同的應用場景和需求,設計兩套定位監(jiān)測系統(tǒng),基于信號強度指紋識別定位算法的人工現(xiàn)場操控機車定位監(jiān)測系統(tǒng)和基于多傳感器融合定位算法的遠程無線定位監(jiān)控系統(tǒng)。第一套系統(tǒng)無需對礦山車輛做過多改造,只需在現(xiàn)有機車上安裝本文設計的定位監(jiān)測終端,第二套系統(tǒng)需要在機車上安裝機車控制器、數(shù)據(jù)采集板單元和多種智能傳感器設備。人工現(xiàn)場操控機車定位監(jiān)測系統(tǒng)中的定位監(jiān)測終端設計采用的是LPC1768微控制器,它能夠通過Wifi通信模塊獲取車輛周圍的基站信號強度。多次測量井下不同地理位置坐標對應的信號強度集,在地面監(jiān)控中心建立指紋識別庫,在驗證過程中,通過基站信號強度值找出與之匹配的坐標位置,并在上位機和定位監(jiān)測終端顯示出來。定位監(jiān)測終端還能夠通過機車狀態(tài)監(jiān)測傳感器獲取機車當前的狀態(tài)信息,并將狀態(tài)數(shù)據(jù)上報給監(jiān)控中心�；诙鄠鞲衅魅诤系倪h程定位監(jiān)控系統(tǒng)把RFID閱讀器、里程計、轉角傳感器的數(shù)據(jù)融合在一起對機車當前所處位置和姿態(tài)進行判斷,經過巷道規(guī)劃、路徑統(tǒng)計、遠程定位等幾步能夠精確的對車輛進行定位,此系統(tǒng)中監(jiān)控中心同樣能夠觀察到機車的狀態(tài)數(shù)據(jù)。本文首先介紹課題研究背景及意義、研究狀況及研究目標；其次詳細介紹礦山井下車輛無線定位監(jiān)控系統(tǒng)的整體架構和各部分主要功能,對無線Mesh網絡進行闡述；然后分析研究現(xiàn)有的常用無線定位算法,比較它們的優(yōu)缺點；接著介紹定位監(jiān)測終端的軟硬件設計和指紋識別算法的理論知識；隨后介紹基于多傳感器融合定位系統(tǒng)的軟硬件設計和傳感器的選型,并在精確定位的基礎上實現(xiàn)車輛記憶行走功能；最后對整個系統(tǒng)進行測量和結果分析。
【關鍵詞】：無線Mesh網絡 指紋識別定位 多傳感器融合定位 狀態(tài)監(jiān)測
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TD52;TP274
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 引言12-16
• 1.1 課題研究背景及意義12
• 1.2 課題研究狀況12-13
• 1.3 課題研究目標13-14
• 1.4 論文主要工作及章節(jié)安排14-16
• 2 井下車輛無線定位總體設計16-24
• 2.1 人工現(xiàn)場操控機車定位監(jiān)測系統(tǒng)16-18
• 2.1.1 系統(tǒng)整體架構介紹16-17
• 2.1.2 系統(tǒng)主要功能模塊介紹17-18
• 2.2 遠程無線定位監(jiān)控系統(tǒng)18-20
• 2.2.1 系統(tǒng)整體架構介紹18-20
• 2.2.2 系統(tǒng)主要功能模塊介紹20
• 2.3 無線MESH網絡概述20-22
• 2.4 無線MESH網絡優(yōu)勢22-23
• 2.5 本章小結23-24
• 3 礦山井下常用無線定位算法24-38
• 3.1 基于信號到達角度（Angle of Arrival, AOA)的定位算法24-25
• 3.2 基于信號傳輸時間的定位算法25-29
• 3.2.1 基于信號到達時間（Time of Arrival, TOA)的定位算法25-26
• 3.2.2 基于信號到達時間差（Time Difference of Arrival, TDOA)的定位算法26-29
• 3.3 基于無線信號對數(shù)損耗模型定位算法29-33
• 3.3.1 加權質心定位算法29-30
• 3.3.2 加權改進的鄰近匹配算法30
• 3.3.3 最小二乘法30-31
• 3.3.4 上述三種基于RSSI無線定位算法精度比較31-33
• 3.4 基于RFID無線定位算法33-35
• 3.5 本文所用定位算法35-36
• 3.6 本章小結36-38
• 4 礦山井下車輛定位監(jiān)測終端設計38-60
• 4.1 定位監(jiān)測終端硬件電路設計38-47
• 4.1.1 LPC1768芯片簡介38-39
• 4.1.2 外圍電路設計與選型39-45
• 4.1.3 PCB電路板設計45-47
• 4.2 指紋識別定位算法設計47-51
• 4.2.1 指紋識別定位算法原理47-49
• 4.2.2 礦山井下指紋識別算法應用49-51
• 4.3 定位監(jiān)測終端軟件設計51-58
• 4.3.1 通信協(xié)議設計52-53
• 4.3.2 車輛狀態(tài)監(jiān)測軟件設計53-57
• 4.3.3 車輛無線定位功能實現(xiàn)57-58
• 4.4 定位監(jiān)測終端實物圖58-59
• 4.5 本章小結59-60
• 5 基于多傳感器融合的車輛定位60-74
• 5.1 多傳感器融合定位系統(tǒng)整體設計60-61
• 5.2 采集板接口電路設計和各類傳感器選型61-68
• 5.2.1 采集板單元接口電路設計61-63
• 5.2.2 各類傳感器選型和數(shù)據(jù)接收函數(shù)設計63-68
• 5.3 多傳感器融合定位算法軟件設計68-72
• 5.3.1 巷道規(guī)劃和路徑統(tǒng)計68-71
• 5.3.2 遠程定位71-72
• 5.4 礦山井下車輛記憶行走72-73
• 5.5 本章小結73-74
• 6 系統(tǒng)測試74-82
• 6.1 系統(tǒng)實物74-76
• 6.2 測試環(huán)境76-77
• 6.3 功能測試77-78
• 6.4 定位誤差分析78-80
• 6.4.1 指紋識別定位算法測試誤差分析78-79
• 6.4.2 多傳感器融合定位算法測試誤差分析79-80
• 6.5 本章小結80-82
• 7 總結與展望82-84
• 參考文獻84-88
• 作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果88-92
• 學位論文數(shù)據(jù)集92

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

1 楊增華;楊震;;MESH控制網絡的設計與實現(xiàn)[J];石油化工自動化;2011年02期

2 由美雁;;MESH200單元的應用[J];煤礦機械;2007年05期

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本文編號：609965