改进RSSI加权质心算法在井下人员定位中的应用研究

朱 光

(长春汽车工业高等专科学校，吉林 长春 130011)

0 引 言

煤矿产业的快速发展给井下人员作业安全提出了新的要求，人员目标的精确定位对于煤矿安全十分重要，可以帮助管理人员实时监测人员出勤情况，对于紧急事故中的人员快速救援也能够提供救援方案依据，及时减少损失[1]。人员定位是物联网研究方向之一，采用矿山物联网系统有助于实现人员定位[2-3]。

1 巷道概况

本文以长春市双阳区长岭煤矿1303回采工作面运料巷实际井下环境为测试模拟环境，1303工作面东部为三采区胶带巷(里段)，南临安城正断层，西距井田边界200 m，北部为实煤体。1303运巷设计长度为2 248.657 m(中-中)，巷道为1-1断面，宽为5.2 m，高为3.2 m，断面积为16.64 m2。1303运巷开口位置位于三采区胶带巷(里段)与1303运联巷立交点风桥以北88.247 m(中-中)处西帮，采用机掘方式进行开口。整个巷道采用锚(锚杆、锚索)、网、梁、槽钢联合进行支护。1303运巷沿3#煤层采用底板掘进。

1303工作面运料巷平面布置如图1所示。

2 井下人员定位总体方案

煤矿井下工作场所封闭程度高，外界信号干扰少，信号频段选择范围广，无线定位通信技术较多，常用的通信技术有WiFi通信技术、RFID识别通信技术、UWB通信技术以及ZigBee通信技术等[4-6]。其通信技术性能参数对比见表1。

图1 1303工作面运料巷平面布置图

表1 常用无线传输技术比较

根据表1可以发现，相对其他几种无线通信技术，ZigBee技术能够实现低功耗和低成本，其自身具备的自组网性能对于井下复杂环境更加适用。

基于ZigBee无线通讯技术的煤矿井下人员定位数据通讯系统主要结构包括终端设备、路由器、协调器，三种设备在井下人员定位系统中分别称作定位节点、参考节点和网关节点。井下数据通过工业以太网传输至井上监控计算机，其结构框图如图2所示。

3 基于改进RSSI加权质心定位技术

3.1 基于RSSI(接收信号强度)测距技术

基于RSSI的定位是当前广泛应用于封闭环境的定位技术，以室内与井下应用为主[7]。RSSI主要是已知定位节点发射出信号时的功率以及信号被接收之后的功率，然后通过带入路径损耗模型公式计算得出节点之间的距离。通过在井下定位区域安放固定无线接入点，依据相应规则在该区域选取参考点，当参考点接收井下人员携带定位仪的信号强度值(RSSI)满足各接入点要求时，搜索全部参考点，将参考点与信号强度完成映射，进而计算出接收端(参考节点)与发射端(定位节点)的距离。

通过采集参考点各无线接入点的信号强度形成人员位置信号强度值，井下巷道环境复杂多变，无线接入点的信号强度值变化频率高，因此有必要通过卡尔曼滤波技术对信号波形进行过滤，使信号干扰影响降低，增加信号波形的精确可靠性[8-9]。波形过滤过程如图3所示，对其突变和随机信号进行了过滤，滤波处理后的信号强度值更加平顺。

图2 井下人员定位系统结构图

图3 RSSI值的卡尔曼滤波处理

3.2 改进RSSI定位算法

本文将路径损耗(Pass Loss)模型进行测距计算：P(r0)为已知发射端(定位节点)发射到接收端的信号功率；r0为接收端(参考节点)与发射端的距离；P(r)为距离发送端为r处的信号功率;r为接收端(定位节点)与发射端的距离，则信号损耗的表达式见式(1)。

(1)

式中，β为信号传输路径的功率损耗系数取值范围为2<β<6,具体数值以专家经验取值为准。

由式(1)可得接收端与发射端(定位节点)最终距离r的表达式见式(2)。

(2)

3.3 加权质心定位算法研究

质心定位算法的理论依据：在拓扑结构中，参考节点以一定的频率向定位节点发送包含参考节点ID及其距离信息的信号[10-11]。定位节点记录所有参考节点的分组数，在经过时间间隔t后，测量通信成功率k，根据定位节点来设置通信成功率k的阈值。若测量的k值大于设定的阈值，就可以认为定位节点处在通信范围以内，即定位节点与参考节点之间连通，否则不连通。因此，定位节点位置为所有连通状态下参考节点构成的多边形的质心(图4)。

图4 多边形模型

定位节点的位置的计算表达式见式(3)。

(Xt，Yt)=

(3)

式中：(Xt，Yt)为定位节点坐标；i为连通状态下参考节点总个数。

通过测量参考节点所接收到的定位节点信号强度RSSI数值，来确定参考节点的权值，权值越大，代表参考节点对定位节点的影响越大[12]，加权质心定位算法可以表示为式(4)。

(4)

式中：(Xet，Yet)为定位节点坐标；N为参考节点总个数；Wi为权值，权值大小受参考节点和定位节点的距离影响[13-14]。如果定位节点与参考节点不连通，那么Wi=0。加权质心定位算法提升了质心定位算法的定位精度，但对煤矿井下复杂多变的环境还是不能很好地实现人员的定位，因此本文提出了基于改进RSSI加权质心定位的方法。

3.4 改进RSSI加权质心定位算法

基于改进RSSI加权质心定位算法的理论思想，令参考节点A1(X1,Y1)、A2(X2,Y2)、A3(X3,Y3),定位节点tgi，设定参考节点以一定频率向网络传输射频信号。通过式(2)分别计算出参考节点到定位节点的距离。选择所有与定位节点连通的参考节点中，距离定位节点最近的三个参考节点为定位算法的定位节点，分别表示为：rg1、rg2、rg3。分别用其作为圆心，以rg1、rg2、rg3半径做圆，所得圆两两相交，求出圆的交点。然后把交点构成三角形，计算出三角形的质心。最后求出质心的加权值确定定位节点位置，如图5所示。

图5 改进加权质心定位算法模型

以参考节点A1、A2、A3为圆心，以rg1、rg2、rg3为半径做圆，得到两两相交的三个圆，计算交点坐标O1、O2、O3,见式(5)。

(5)

式中，(XO1,YO1)为交点O1坐标。

由式(6)同理得出O2、O3的坐标。

(6)

式中，(Xt，Yt)为ΔO1O2O3的质心坐标。

4 定位结果分析

本文以长春市双阳区长岭煤矿1303回采工作面运料巷实际井下环境作为研究背景，选取巷道中段部分，取长、宽、高分别为50 m、3.2 m、5.2 m，延巷道两侧分别均匀布置5组参考节点，参考节点距离巷道壁距离为0.5 m。

在实验巷道内以巷道宽度为x轴，楼道长度为y轴，进行五组不同实验，分别利用RSSI加权质心定位算法、改进RSSI定位算法、改进RSSI加权质心定位算法进行计算。计算结果与实际测量值对比见表2。

从表2实验结果可以看出，经过改进后的加权质心定位算法对定位结果更准确。

在实验室中通过MATLAB实验仿真，在一个100 m×100 m的实验环境内，将100个参考节点均匀分布在实验场地内，设置定位节点个数为50个，分别对RSSI加权质心定位算法与改RSSI加权质心定位算法进行300次的仿真实验，得两种定位算法误差对比结果如图6所示。

由图6可知，随着定位时间增长，两种定位算法误差都有不同程度的波动。在整个定位过程中基于改进RSSI加权质心定位算法都有更高的定位精度。

表2 定位算法测量结果比较

图6 两种定位算法误差对比结果

5 结 语

本文针对煤矿井下作业人员定位技术进行了分析，通过将人员定位仪信号强度计算定位节点与参考节点距离，并对RSSI 加权质心定位算法进行分析研究，指出其实际应用中不足，同时提出改进RSSI加权质心定位算法，该算法重点从信号传播损耗模型上分析信号强度定位误差的来源，解决了因随机变量的不确定性影响定位误差问题。通过定位实验对比RSSI加权质心定位算法与改RSSI加权质心定位算法的定位准确性，结果表明改RSSI加权质心定位算法的定位误差明显减小，定位准确稳定程度更高，能更好满足井下人员定位要求。