基于TDOA的煤矿井下无线传感器网络定位技术研究

摘要

随着煤炭开采量的不断增加,煤矿事故频发,在矿难发生后,如何及时、准确的获知井下人员的位置信息,实施有效的救援尤为重要。无线传感器网络作为一种新兴的技术,节点定位成为研究的热点。因此,研究适合煤矿井下的无线传感器网络定位技术意义重大。
　　本文就无线传感网络节点定位经典算法进行了研究,深入研究了 TDOA定位技术,介绍了Chan算法和Taylor级数展开算法两种经典TDOA定位算法。对TDOA定位模型进行推导,得出定位目标函数。为了解决目标函数求解难的问题,引入了将禁忌搜索和粒子群优化相结合的改进粒子群优化算法,该算法在搜索前期利用粒子群优化进行搜索,当算法迭代若干次满足禁忌搜索开始准则时,粒子群优化停止,禁忌搜索算法开始,利用禁忌搜索算法局部搜索,找出最优解。该算法利用粒子群全局寻优能力和禁忌搜索算法较强的“爬山”能力,克服了粒子群算法过早陷入局部最优和禁忌搜索算法过分依赖初始解的缺点,将粒子群优化算法和禁忌搜索算法有机的融合在了一起。通过实验仿真,改进后的算法在收敛速度和收敛精度上都有显著提高。
　　在煤矿井下无线传感器网络节点定位中, NLOS(非视距)传播是制约定位精度的主要原因之一。本文在研究Wylie鉴别方法的基础上,提出了改进的NLOS鉴别方法,将测距方差和均值作为NLOS鉴别指标,提高了NLOS鉴别的成功率。然后,提出了一种TDOA测量值重构抑制消除NLOS误差的定位算法,该算法利用改进的NLOS鉴别方法对TDOA测量结果中是否存在NLOS传播进行鉴别,对于NLOS传播,根据NLOS传播时延的统计特性,估计NLOS传播时延的均值和方差,对TDOA测量值进行修正,通过修正后的TDOA测量值推导出新的定位目标函数,然后利用禁忌搜索粒子群算法进行寻优定位。通过仿真对该算法的定位性能进行了验证。

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变量注释表

1 绪论

1.1 选题背景及意义(Background and Significance)

1.2 国内外研究现状(Home and Abroad Research)

1.3 论文研究内容及结构安排(Research Contents and Structure)

2 无线传感器网络节点定位算法

2.1 无线传感器网络概述(Introduction to Wireless Sensor Network)

2.2基于测距的定位算法(Range-based Positioning Algorithm)

2.3基于非测距的定位算法(Range-free Positioning Algorithm)

2.4定位算法性能评价指标体系(Index System of Positioning Algorithm Performance Evaluation)

2.5 本章小结(Chapter Summary)

3 基于改进粒子群优化的TDOA节点定位

3.1 TDOA定位模型(TDOA Positioning Model)

3.2 经典TDOA定位算法(Classic TDOA Positioning Algorithm)

3.3 粒子群优化算法(PSO Algorithm)

3.4 禁忌搜索算法(Tabu Search Algorithm)

3.5 禁忌搜索粒子群算法在TDOA节点定位中的应(Application of Tabu Search and PSO Algorithm in TDOA Node Positioning)

3.6 实验仿真与结果分析(Experiment Simulation and Result Analysis)

3.7 本章小结(Chapter Summary)

4 NLOS误差的鉴别与抑制

4.1 NLOS误差鉴别(NLOS Error Identification)

4.2 NLOS误差抑制(NLOS Error Restraining)

4.3 实验仿真与结果分析(Experiment Simulation and Result Analysis)

4.4 本章小结(Chapter Summary)

5 总结与展望

5.2 展望(Prospects)

参考文献

作者简历

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