基于改进加权质心的井下定位算法研究

莫树培 陈 明

（贵州工业职业技术学院图书与信息中心，贵州 贵阳 550000）

国家对煤矿安全生产要求越来越高，而井下作业人员安全，关系煤矿安全生产保障能力。目前部分国有大中型煤矿开始建设有线无线一体化网络进行井下信息传输，而井下人员无线定位可以在不增加设备的情况下得以实现。

无线定位算法主要有K近邻算法、质心算法和加权质心算法等。其中K近邻算法是通过计算找出最近K个参考点进行估算待测点位置实现定位，但定位精度不高；质心算法通过计算找出3个最近参考点估算待测点位置进行定位，其计算速度快，但定位效果不好；加权质心算法通过设置加权值提升网络中的信息利用率，提高定位精度，但在井下复杂的电磁环境中，会干扰有用信息从而影响到定位精度。针对上述问题，本文提出基于改进加权质心井下定位算法，试验表明，在模拟井下环境中该算法提高定位精度。

1 加权质心定位算法

质心定位算法是通过建立距离d与RSSI的关系模型，已知3个AP节点与待测点的距离，就可以计算出带测点的位置坐标。

因井下巷道只考虑二维平面，设3个AP节点的坐标为 A(xa，ya), B(xb，yb), C(xc，yc)；质心定位算法计算公式为：

式中xh，yh为待测点H的坐标位置。质心定位算法模型如图1所示。

图1 质心定位算法模型

质心定位算法定位精度不高，因此有学者提出加权质心定位算法。该算法是用加权值表示AP节点与待测点之间的关系。具体来说是间距越远的节点，对应的加权值越小，间距越近的节点，对应的加权值越大。加权质心定位算法计算公式为：

式 中，1/(ra+rb)，1/(rb+rc)，1/(ra+rc)为 节 点ABC的加权值。

2 改进加权质心定位算法

加权质心定位算法的加权值有不合理之处，如ra和rb值较大将会在加权值中起到很大比重，使得较小值rc对应加权值比重较小，从而违背加权质心定位算法原本的思想。

本文利用信号强度信息RSSI的差值之比，改进加权质心定位算法。具体来说是带测点通过欧式距离计算出最近的3个AP节点A、B、C，再利用接收到3个AP节点的RSSI值，计算各个节点RSSI之差，用其差值计算出加权值。改进后的算法能很好地实现，间距越近的节点加权值较大，间距越远的节点加权值较小。

假 设ABC的RSSI值 为RSSIa、RSSIb、RSSIc，其ABC点的RSSI值差为：

由式（5）～（7）得到改进加权质心定位算法公式为：

式 中，1/(ΔRa+ΔRb)，1/(ΔRb+ΔRc)，1/(ΔRa+ΔRc)为节点ABC的加权值。

3 试验分析

试验场地在贵州工业职业技术学院实训楼负二层地下停车场进行，选取150m×4m的试验区域模拟井下巷道环境。负二层地下停车场因未启用，在场地内没有其他电磁信息，利用电磁干扰器模拟井下机电设备工作时产生的电磁干扰，完全可以模拟井下工作环境。结合试验现场环境安装7个AP终端间距在25m内，可满足600m2无线信号全覆盖。选用终端设备为华为Mate10手机，利用Java在安卓系统上编写程序，其程序主要功能为扫描无线网络，接收该扫描点处的各个AP节点RSSI值、MAC地址和IP地址，并将这些信息发送到服务器，并接收服务器通过改进加权质心定位算法计算出定位信息，在手机的电子地图上显示其所在具体位置坐标。

定位流程：先搭建好无线局域网，把7个AP终端分别放在间距在25m的试验区域内，记录其AP终端的IP地址、MAC地址和坐标位置，存入服务器中；再适当位置安放4个电磁干扰器，完成模拟搭建煤矿井下巷道的试验环境。

由测试人员带着定位终端从起点（0，0）处开始随机匀速移动到终点（4，150），通过改进加权质心定位算法实时把测试人员的位置计算出来。通过测试，定位终端得到29个带测点有效定位信息。

为检测定位算法的性能，将得到带测点数据用质心定位算法、加权质心定位算法和改进加权质心定位算法进行定位计算，得到算法定位对比如图2所示。

图2 算法定位对比图

由图2可知质心定位算法定位误差较大，加权质心定位算法比质心定位算法定位效果好，而改进加权质心定位算法定位效果最好。具体定位算法定位平均误差值如表1所示。

表1 算法定位平均误差

从表1中可看出，本文算法定位平均误差在2.15m，比质心定位算法定位精度提高51.36%，比质心定位算法定位精度提高34.45%。

4 结论

针对煤矿井下无线定位算法的不足，将加权质心定位算法中加权值进行改进，把AP节点与待测点距离改进为RSSI的差值进行计算出加权值，改进后的算法定位效果较好。本文提出基于改进加权质心井下定位算法，通过试验表明，在模拟井下环境中该算法定位精度比加权质心定位算法提高了34.45%，所以该算法定位更适合煤矿井下人员定位。