基于UWB的采煤机定位精度提升算法研究.pdf

第 4 2卷 第 1 2期 2 0 1 6年 1 2月 工矿 自 动化 I n du s t r y a nd M i ne Au t o m a t i o n Vo 1 ． 4 2 No ． 1 2 De c ． 2 O1 6 ’ ” i 实 验研究1 ◆Ⅲ ◆⋯ I ◆ ． ◆Ⅲ 文章编 号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 0 1 6 1 2 0 0 2 5 0 6 DOI 1 0 ． 1 3 2 7 2 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 2 5 l x ． 2 0 1 6 ． 1 2 ． 0 0 6 刘一鸣， 刘万里 ， 张博渊 ， 等． 基于 UWB的采煤机定位精度提升算 法研究E J ] ． 工 矿 自动化， 2 0 1 6 ， 4 2 1 2 25 3 O ． 基于 U WB的采煤机定位精度提升算法研究 刘一 呜 ， 刘 万里 ， 张博 渊 ， 杨 滨 海 中 国矿 业大 学 机 电工程 学 院 ，江苏 徐 州 2 2 1 1 1 6 摘要 针对在矿 井中采 用 UWB定位 系统获取采煤机位 置 坐标 时精度 较低等 问题 ， 提 出了一种基于 UwB的采 煤机 定位精 度提 升 算法 ， 该 算法利 用信 息过 滤 算法 处理 多种信 号值 的 能力对 UWB定位 结果 进行 过滤， 利用神经网络算法评估优化的能力对采煤机位 于刮板输送机机 头位置 某个时间段 内的数据信息进行 评估 ， 实现对采煤机 的精确定位。实验结果表明， 对定位结果进行过滤处理后， 三维精度可达 7 c m 左右 ， 经 神 经 网络 算 法处理 后 ， 定位 精度 可提 升 至 2 ～3 c m。 关键 词 煤炭 开采 ；采煤机 定位 ；UWB； 信 息过 滤 ； 神 经 网络 中图分类 号 T D6 5 5 ． 3 文 献标 志码 A 网络 出版 时 间 2 0 1 6 1 2 0 1 1 0 1 3 网 络 出版 地址 h t t p ／ ／ www ． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d e t a i l ／ 3 2 ． 1 6 2 7 ． TP ． 2 0 1 6 1 2 0 1 ． 1 0 1 3 ． 0 0 5 ． h t m1 Re s e a r c h o f p r e c i s i o n i mp r o v i ng a l g o r i t h m o f s he a r e r p o s i t i o ni n g ba s e d o n UW B LI U Yi m i ng，LI U W a nl i ， ZHANG Boy u a n， YANG Bi nha i S c h o o l o f Me c h a n i c a l a n d El e c t r i c a l E n g i n e e r i n g，Ch i n a Un i v e r s i t y o f M i n i n g a n d Te c h n o l o g y，Xu z h o u 2 2 1 1 1 6，Ch i n a Ab s t r a c t I n v i e w o f pr o bl e m o f l ow pr e c i s i on o f u s i n g U W B po s i t i o ni n g s y s t e m t o o bt a i n p o s i t i o n c o o r d i n a t e s o f s h e a r e r ，a p r e c i s i o n i mp r o v i n g a l g o r i t h m o f s h e a r e r p o s i t i o n i n g b a s e d o n UW B wa s p u t f o r wa r d．The a l g or i t hm us e s a bi l i t y o f a na l y s i s o f v a r i ous s i gn a l v a l u e s o f i n f o r m a t i on f i l t e r a l g or i t hm t o f i l t e r U W B p os i t i on i ng r e s u l t s，a nd u s e s a b i l i t y o f o pt i m a l s o l u t i o n o f n e u r a l n e t wor k a l g o r i t h m t o e v a l u a t e p os i t i o ni ng i nf or ma t i on du r i ng c e r t a i n pe r i o d whe n t he s h e a r e r s t a y s a t t he he a d p os i t i on o f s c r a pe r c on ve ye r，i n or d e r t o r e a l i z e a c c u r a t e s h e a r e r p os i t i o ni n g．The e xpe r i m e nt r e s ul t s s ho w t ha t a f t e r u s i n g i n f or m a t i on f i l t e r a l go r i t h m t o p r o c e s s po s i t i o ni n g r e s ul t s ，t he 3 D a c c u r a c y c a n r e a c h 7 c m ，a nd a f t e r t he a pp l i c a t i o n o f n e ur a l ne t wo r k a l g o r i t hm ．t he p o s i t i on i ng a c c u r a c y c a n r e a c h 2～ 3 c m ． Ke y wo r d s c o a l m i n i ng；s he a r e r po s i t i o ni n g；U W B；i nf o r ma t i on f i l t e r；ne ur a l ne t wo r k 0 引言 UWB Ul t r a Wi d e B a n d ， 超 宽带 无 线 通信 技 术 是利用脉冲信号进行 高速无线数据传输 的短程 通信技术 ， 其具有抗干扰能力强 、 抗多径及穿透性强 等优点， 早期被应用于近距离高速数据传输 ， 近年来 UWB脉冲信号 被用来 实现 三维精确定位、 雷达追 踪等功能 。在矿井开采过程 中， 当采煤机在工作 面工 作 时 ， 使用 惯 性 导航 定 位 可 以实 现对 采 煤 机 实 时位 置 的获取 ， 然 而 由于单 纯 的惯 性 导航 定 位 存 在 收稿 日期 2 0 1 6 0 8 0 8 ； 修 回日期 2 0 1 6 1 1 1 6 ； 责任编辑 张强 。 基金项 目 国家 自然科学基金项 目 5 1 3 0 4 1 9 0 ； 国家 自然科学基金联合基金项 目 U1 5 1 0 1 1 6 ； 山西省煤基重点科技攻关项 目 MJ 2 0 1 4 0 5 。 作者简介 刘一 鸣 1 9 9 1一 ， 男 ， 山东 济 南 人 ， 硕 士 研 究 生 ， 主 要 研 究 方 向为 UWB定 位 等 ， E - ma i l 1 2 8 5 1 0 6 4 9 0 q q ．c o m。通 信 作 者 刘万里 1 9 7 9 一 ， 男 ， 河南商丘人 ， 副教授 ， 博士 ， 主要从事井 下精确定位等方面 的研究工作 ， E - ma i l j i n g l i n g b u k u 1 2 1 7 1 6 3 ． c o rn。 2 6 工矿 自动化 2 0 1 6年 第 4 2卷 因累积误 差不 断增 大而定 位失 准等 问题 ， 所 以 ， 需要 采用 一种 技术在 采煤 机工 作 至刮板 输送机 机 头位 置 时 ， 对采煤机位置进行重新校准 。当前煤矿井下常 用的定位校准方式主要有红外 、 蓝牙、 Wi F i 、 Z i g B e e 等 ， 然而在井下对采煤机位置进行定位 时应考虑到 矿井的特殊性。红外定位 容易受到煤矿井下 遮挡 物 、 粉尘 、 水 分 的影 响而 产 生 较 大 的误 差 ； 蓝 牙 技 术 尚未 成 熟 ， 并 不 能 完 全 应 用 在 井 下 定 位 领 域 ； 而 W i F i 、 Z i g B e e 定位技 术容 易受 到 煤 矿井 下 非 视距 传 播 、 多址干 扰及 多径传 播 的影 响 ， 精度 往往 无法 达到 预定的要求_ 3 ] 。因此 ， 随着 UWB技术 的逐 步成 熟 ， 同 时 考 虑 UWB抗 干 扰 能 力 强 、 安 全 可 靠 等 特 点 ， 可利用 UWB技术 建立 采煤 机定 位 系统 ， 对 采煤 机位置进行校正， 修正惯性导航定位 的误差 ] 。 随着煤矿井下采煤环境恶劣程度 的加剧， 人们 对 UWB采煤机定位系统的精度提出了更 高要求 。 当前 ， 对井 下 UWB定 位 精 度 提 升 的研 究 主 要 通 过 分析 UWB信号的本身特性、 信号在矿井 中的传播 途径 、 信号结果 过滤及处 理方法 等方式 ] 。针 对 UWB信号 结果 过滤 及 处理 过程 ， 齐珑 、 朱永 龙等 _ 8 ] 提出基于卡尔曼滤波 的定位系统研究方案 ， 使用卡 尔曼滤波进行信号滤波。但是在井下建立模型时 ， 由于使用多种信号定位 ， 模型建立 比较 困难 。乔梁、 沈 冬冬 等- 1 u 提 出 了基 于 神 经 网络 思 路 的 改 进 方 式 ， 但是其是对信号值直接训练 ， 忽略了信号值本身 对精度 的影响。参考文献[- 1 2 ] 提 出了一种基于最小 二乘法加权的 UWB信号值处理方式 ， 能够实现对 信息结果整合的效果 ， 但是采用最i ] - - 乘法容 易引 起权值分配不合理 。针对 以上问题 ， 本文提 出通过 采用信息过滤、 神经 网络算法等方式提升采媒机定 位精度 ， 利用信息过滤算法处理多种信号结果 的能 力对信号值进行过滤 ， 提升结果本身的精度； 利用神 经 网络的评估优化能力 ， 对一定环境下一段时间内 的数 据进行 分析 ， 获 取最优 坐标 结果 ， 实 现对采 煤机 的精 确定位 。 1定 位精 度提 升算 法研 究 采煤机工作至刮板输送机机头位置 时 图 1 ， 通过布置 UWB基站 ， 建立 UWB定位系统 ， 完成对 采 煤 机位 置 的重新 定 位 校 准 ， 以修 正惯 性 导 航 定 位 的误 差 。在 常用 UWB定 位 方 式 中 ， 一 般 有 基 于 接 收信号能量 RS S D、 基于接收信号角度 AO A 及基 于接 收 信 号 时 间 TO A 或 T DOA等 定 位 方 式L 1 “ ] 。当前 ， 由于井下环境复杂 ， 单一 的定位方式 往往 受 限于其本 身 特 性 而具 有 无 法 消 除 的误 差 ， 不 能实现精确定位。所 以， 定位系统一般采用联合定 位的方式 ， 本文 中采用 T D OA与 AOA结合的方式 实现定位 ， 利用 TDO A定位具有易于实现且时间同 步误 差 小等优 点 ， 同时 考虑 到 井 下 无法 大 规 模 布 置 UW B基站 ， TD OA 精 度 易受 影 响 ， 故 采 用 AOA 进 行 辅助 ， 补充 定位 信息 。 图 1 采 煤 机 工 作 至 刮 板 输 送 机 机 头 位 置 1 ． 1 信 息过 滤算 法 在井 下 刮板 输 送 机 机 头 定 位 中 ， UWB 定 位 系 统可 以获 取 到 AOA 及 TD OA 联合 的定位 结 果 ， 包 含了 AOA、 TD OA两种定位信息 ， 同时定位应考虑 采煤 机运 行 至刮板 输送 机机 头 时的理论 位 置 ， 因此 ， 提出利用信息过滤算法处理不同信号值 的能力 ， 综 合多种信息以获取精确位置坐标 。信息滤波原理类 似于卡尔曼滤波算法 ， 通过状态方程与量测 方程的 结合实现对当前获取的信息 的提升。参考文献[ 1 5 ] 给出了信息过滤算法基本原理 ， 根据刮板输送机机 头定位要求 ， 对几种不 同的信息进行处理 ， 同时考虑 理论位 置 坐标 ， 建 立 信 息滤 波 模 型 。假 设 当 前 噪声 为高斯 白噪声 ， V k I k 为 k时刻的定位信息矩 阵， 可表示 为 V k l 忌 p - 是l 是 1 式中 P 忌 l 是 为 k时刻的协方差矩阵。 Y k I 是 矩阵内向量 是 l 为该状态下具体信 息内容， 在采煤机定位过程中， 忌l 代表了采煤机 到达 刮板 输送 机 机 头位 置 时 的三 维 坐 标 ， Y， z 。 由于刮板输送机机头定位可近似为静态定位， 故用 于预 测 的信息 向量 如下 愚I k一 1 一 L 忌l k 一 1 忌一 1 I k 一 1 2 式 中 k 一1为 k时 刻 上 一 时 刻 ； k I k 一 1 为 通 过 k 一1 时 刻 所 推 算 出 的 k 时 刻 的 理 论 状 态 值 ； L k I k 一1 为 k一 1时刻 到 k时刻 的 推算 方 程 ； 忌 一1 l k 一1 为 k 一1时刻的坐标信息。 理论上 ， 采煤机每次到达刮板输送机机头 时的 位置 在机头位置局域坐标系内， z及 方 向坐标不 变 ， Y方 向坐 标是 上一 次坐标 与 采煤 机滚 筒厚 度 2 0 1 6年第 1 2期 刘一呜等 基于 UWB的采煤机定位精度提升算法研究 2 7 3之和 ， 则多 忌I k一1 具 体可 以表述 为 z 点 一1 ， y k 一1 ， z k 一 1 。综 上 ， 状态 方程 给 出 了当前 时 刻 的采煤 机理 论坐 标 。 同时 ， 根 据实 际得 到 的 UWB定 位 信息 ， 建 立 相 应 的量 测方 程 ， 量 测 向量一 般形 式 为 i k l 忌 一 H k R- 愚 z 忌 3 式中 H 忌 表示对量测值修正 的转置矩阵 ； R- 1 忌 表示 噪 声 的逆矩 阵 ； 向量 z 忌 表 示 本 次 实 际定 位 得 到 的三 维坐标 。 量 测矩 阵 I kI 愚 为 l k 1 一 H 忌 R一 忌 z 是 4 在定位过程中 ， 当状态更新时 ， 根据状态方程和 实际的量测值 ， 采用信息过滤算法进行综合评估。 f 是1 是I k一 1 i 是 ⋯ 1 y 愚 I 忌 一Y k I k 一 1 I 忌 因 此 ， 在 刮 板 输 送 机 机 头 位 置 校 准 过 程 中 ， UWB基站获取到 AOA、 TD OA信息 ， 此 时利用不 同方式获得的结果及推算 出的理论位置 ， 采用信息 过滤， 最终给出修正后 的三维定位坐标 。 l _ 2 神 经 网络 算 法评估 在 UWB采 煤 机定 位 中 ， 采煤 机 在 刮 板 输 送 机 机头位置有一定 时间的停 留， 而 UWB信号为脉 冲 发射 ， 采样频率高， 因此 ， 会得到一定量 的信息过滤 结 果 ， 故利用 神 经 网络对数 据 的评估 能力 ， 对 定 位信 息 进行 处理 ， 得 到最 终定位 结 果 。 神经网络是 一种 信息 处理 的 算法 模 型， 通 过 各个节点相互连接的关系实现对数据的处理。根据 机头位置处 UWB采煤机定位系统的实际情况 ， 建 立神 经 网络模 型 。在 机 头 校 准 的 过程 中 ， 神 经 网络 分为 2个阶段 第 1阶段为训 练阶段 ， 在训练 阶段 ， 假设送入神 经 网络输 人层 的定位 结果 为 z ， y ， ， 2 ， Y 。 ， 。 ， ⋯ ， N， Y N ， N ， 则 输 入 层 向量 P 表示 如下 P一[ z 1 ， y 1 ， 1 ， z 2 ， y 2 ， 2 ， ⋯ ， N， Y N， Z N J 6 输出层输 出该 时刻实际得到的定位坐标 O， O一 [ ， y ， z ] 。同时 ， 根据经验公式选择 隐含层 节点 数为 S 。 假设 P 表示输入层第 个 节点的输 入， ．f 一1 ， 2 ， ⋯， N； 叫 表示 隐含层第 i 个节点到输入层第 个 节 点之 间 的权值 ； 表示 隐 含层 第 i 个 节点 的阈 值 ； z 表示 隐含层 的激励 函数 ； W 表示输出层到 隐 含层第 i 个节点之间的权值 ， i 一1 ， 2 ， ⋯， S； r 表示输 出层的阈值 ； z 表示输 出层 的激励 函数， 则信号 的前向传播过程如下 隐含层 第 i 个节 点 的输入 n e t ne t {一 wf 1 P2 W 2 P2 W∞P3 ⋯ W。 P ， 7 隐含层 第 i 个节 点 的输 出 Y Y {一 n e t 。 8 输 出层 输入 n e t n e t一 wf n e t r 9 输 出层输 出 0 O 一 9 n e t 1 O 对于每次输入的神经 网络定位信息 ， 定义误差 函数 E--_ 丁一0 ， 其 中， T为预期 的输 出值 ， 则 误差反 向传递中， 输出层权值变化公式为 ． 3 1 7 T o 1 1 w △ 一一 丽 i 一 1 7 一 u ne t yi 1 1 式 中 田为设 置 的步长 ； 9 n e t 为导 函数 。 输 出层 阈值 变化 调整 公式 为 △ r 一17 箦一】7 罴 一 一 n e t △ 一 17 。 一 一 】7 一 17 』 一 u 1 2 隐含层 权值 变化 调整 公式 为 Aw 一 叩 3 E v T一0 n e t 叫 n e t 1 PJ 13 式 中 n e t 为导 函数 。 隐含 层 阈值 变 化调 整公 式为 一 募一 一 n e t n e t 1n e 1 4 训练 阶段将 UWB定位数据作为训练时的输入 层 ， 真实坐标作为预期输 出， 通过训练对神经 网络各 项权值进行调整 ， 结束神经网络第 1阶段。在神经 网络 第 2阶段 ， 将 实 测 中 UWB定 位 系统 给 出 的结 果作为输入层 ， 各项权值均为训练权值 ， 通过网络运 算 ， 输 出定位 结果 z ， Y， z 。 综 上所 述 ， UWB定 位 精 度 提 升 流程 可 以描 述 如 下 当采煤 机运 行 至刮板 输送 机机 头位 置时 ， 使用 信息过滤算法处理定位信息并得 出定位坐标 ， 之后 将一段时间内的定位结果送人神经网络进行评估 ， 得 出最 终 坐标值 。 2实验分 析 为验证信息过滤算 法、 神 经网络算法对 UWB 2 8 工矿 自动 化 2 0 1 6年 第 4 2卷 定位 精 度 的 提 升 效 果 ， 采 用 基 于 UWB技 术 的 Ub i s e n s e 定位 系统 平 台 进 行 实 验 。在 空 间 区 域 内 布置 4个 UWB基 站 ， 为 了 测试 到所 有 状 态 下 的定 位精度 ， 随机布置 1 O个定位标签 ， 采用 AOA信息 结果 作 为状态 方程 结 果模 拟 理 论值 。UWB基 站 布 置如图 2所示 ， 根据实际环境建立局部坐标系， 同时 定义 3 2 ， Y ， 轴 方 向 。测定 4个 UWB基 站 的实 际坐 标及 1 O个 UWB定位标签的实际坐标 ， 具体坐标值 见 表 1 。定 位精 度可 由三维 定位 精度 进行评 价 。 1 计算 z ， Y ， z轴 3个方 向上 的残 差 缸 ， A y ， A z A x 一 l z 0 一 I ， A y ； 一 l Y 0 一 l ， A z l Z o l 。 图 2 UWB基站布置 2 计算三 维 精度 ， d 表 1 UWB基站及定位标签位置坐标 标签 坐标 标签 坐标 基站 坐标 l 2 ． 7 8 2， 2 ． 01 8， 0． O 1 8 6 5 ．6 5 0， 4 ． 6 8 7， 0 ． 0 1 8 1 1 ． 3 9 4， 0． 7 8 4， 1 ． 3 4 8 2 3 ． 4 5 2， 2． 5 23 ， 0 ． 0 1 8 7 4 ． 4 5 2， 4 ． 5 2 3， 0 ． 1 8 2 2 2 ． 4 6 8， 0 ． 7 7 6， 1 ． 3 3 8 3 4 ． 1 1 2， 3 ． 5 3 1 ， 0． 0l 8 8 3 ． 2 5 3。 5 ． 3 4 2， 0 ． 3 6 6 3 4 ． 3 77， 0． 7 5 6， 1． 3 4 4 4 4 ． 7 8 2， 3 ． 5 42， 0． 01 8 9 2 ．3 4 5， 4 ． 4 4 2， 0 ． 6 7 5 4 6 ． 5 6 0， 0． 7 89， 1 ． 3 4 0 5 5 ． 2 5 2， 4． 5 24 ， 0． 01 8 1 0 3 ．5 21 ， 3 ． 7 7 6， 0 ． 9 6 4 在所处环境 中设 置一 定 干扰 和遮 蔽 以模 拟井 下 环境 ， 在未经算 法 处理 时 ， 定 位 系统 测定 结果 及 三 维 定位精 度见表 2 ， 测定结果 三维空 间位置 如图 3所示 。 表 2 未经算法修正定位系统测量结果 图 3 未经算法处理时的 UWB定位 系统测定 坐标位置 经计算 可得 三 维 精 度 ， 一1 4 ， 符 合 UWB定 位 系统在一般环境下的定位精度 ， 即 1 0 ～2 O c m。此 时采用信息过滤算法对数据进行处理 ， 经算法过滤 后 ， 位 置 坐标见 表 3 ， 空间位 置如 图 4 所 示 。 表 3 经信息过滤算法修正后的定位系统测量结果 计算可得 一7 ， 即表面空间三维精度为7 c m。 根据表 3数据及图 4空间分布可以清晰看 出， 在 x 及 Y方向， 定位误差已经大大减小， 但是在 z方 向， 仍存在较大误差 。因此 ， 采用神经 网络算 法对数据 进行进一步评估 ， 尤其是对 方 向上存在 的误差进 行 缩减 。将 UWB定位 系统 校验 时得 到 的定 位数 据 及真实坐标送入神经网络作为第 1 组训练值 和目标 值 ， 以确定各层之间的阈值及 权重因子分 配。 在保 2 0 1 6年 第 1 2期 刘一呜 等 基 于 UWB的采 煤机 定位精 度提 升 算法研 究 2 9 1 O 0． 8 音 0 ． 6 o． 4 0 2 0 2 图 4经信息过滤算法修正后 的定位结果空 间位置分 布 持环境条件大致不变 的情况下， 将实验得到的坐标 送入 神经 网络 输入 层 进 行 训 练 ， 输 出的 标签 位 置 坐 标及精度见表 4 ， 空间位置分布如图 5 所示。 表 4经神经 网络算法修正后 的标签坐标 标 签 坐标 A x ／ m A y ／ m A z ／ m 1 2． 7 8 0。 2． 0 2 0， 0 ． 0 2 3 2 3 ． 46 0， 2． 5 2 0， 0 ． 0 26 3 4． 1 20。 3 ． 5 21， 0． 0 23 4 4． 8 00， 3 ． 5 33， 0． O 23 5 5 ． 2 5 8， 4 ． 5 1 0， 0． 0 23 6 5． 6 65 ， 4 ． 6 75 ， 0 ． 0 2 4 7 4． 4 66 ， 4． 51 1 ， 0 ． 2 0 0 8 3． 2 67 ， 5． 3 31 ， 0 ． 3 8 6 9 2 ． 3 5 0， 4． 43 8， 0． 7 01 1 0 3 ． 5 2 5， 3 ． 7 5 8， 0． 9 32 0 ． 0 0 2 0 ． 0 0 8 0 ． 0 0 8 0 ． 0 1 8 0 ． 0 0 6 0 ． 0 1 5 0 ． 0 1 4 0 ． 0 1 4 0 ． 0 0 5 0 ． 0 0 4 0 ． O 0 2 0．003 0 ． 0 1 0 0．009 0 ． 0 0 8 o ． 0 I 2 0 ． 0 1 2 0 ． 0 1 1 0 ． 0 0 4 0 ． 0 1 8 0 ． O 0 5 0 ． 0 0 8 0 ． 0 0 5 0 ． 0 0 5 0 ． 0 0 5 0 ． 0 0 6 0 ． O 1 8 0 ． 0 2 0 0 ． 0 2 6 0 ． O 3 Z 1 O 0． 8 g 0 ．6 0． 4 0 2 0 2 图 5 经 神 经 网 络 算 法 修 正 后 的 定 位 结 果 空 间 位 置 分 布 此时 ， 一2 ． 3 ， 表明三维定位精度为 2 ～3 c m。 从 图 5可 以清 晰看 出 ， 实 际 坐标 和经 过 2种 算 法 修 正后的坐标基本重合 ， 神经网络对 z轴上 的精度有 明显 的提 升 。 为了更好地验证 2种算法 的性能， 图 6 、 图 7分 别给 出 了当基 站数 目分 别为 2和 3时 的定 位位 置三 维空间分布。依据图 6 、 图 7 ， 在 2个基站的情况下 ， 定位结果经 2种算法修正后与实际坐标仍有差距 ， 这是 由于此 时只能通过 AOA与 T D OA联合定位 ， 获取的信息少 ， 定位容易受到干扰 。在 3个基站的 情况 下 ， 2 种 算法 的修 正效 果 良好 。 图 6 2 个基 站情 况下定位 结果 空间位置分 布 坐标 图 7 3 个基 站情 况下 定位 结果 空间位置 分布 3 结语 针对 当前 井 下 UW B定 位 系统 精 度 较 低 的 现 状 ， 提出了采用信息过滤算法 、 神经 网络算法依次对 定位数据进行处理的定位精度提升算法 。实验结果 表 明 ， 采 用信 息 过 滤 算 法 后 ， 定 位 坐 标 在 ．2 2 及 Y 方 向上 精度 有 较 大 提 升 ， 定 位 精 度 达 到 7 c m左 右 ， 相 比于未经信息过滤时精度提升 了 5 O ； 对采用过滤 算 法后一 定 时 问内 的信 息 结 果 进 行神 经 网络 评估 ， 精 度可 以达 到 2 c m 左 右 ， 极 大地 提升 了原有 定 位系 统 的精度 ， 增 强 了 系 统 的抗 干 扰 能力 及 稳 定 性 。但 采用神经网络进行评估 的基础是周围环境没有发生 很大的变化 ， 因此 ， 应继续深入研究神经网络算法 ， 以实现当周 围环境发生变化时 ， 定位精度提 升算法 能够 自我修正参数 ， 实现对采煤机的精确定位。 参考 文献 [ 1] 张鲁川 ， 董 磊． 浅析 UWB定 位技 术 的应用 [ J ] ． 科 技 创新 与应用 ， 2 0 1 5 1 9 2 8 5 2 8 5 ． r 2] I MM0RE EV I Y． P r a c t i c a l a p p l i c a t i o n o f UWB t e c h n o l o g y[ J ] ． I E E E Ae r o s p a c e a n d E l e c t r o n i c S y s t e ms M a g a z i n e ，2 0 1 0， 2 5 2 3 6 4 2 ． [ 3] 丁龙． 煤矿井下 UWB人 员定位 研究 [ D] ． 哈 尔滨 黑 龙江科技大学 ， 2 0 1 3 1 5 ． 第 4 2卷 第 1 2 期 2 0 1 6年 1 2月 工矿 自 动化 I n du s t r y a nd M i n e Aut o ma t i on Vo1 ． 4 2 No ． 1 2 De c ．2 O1 6 文章编 号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 0 1 6 1 2 0 0 3 0 0 6 D OI 1 0 ． 1 3 2 7 2 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 2 5 1 X ． 2 0 1 6 ． 1 2 ． 0 0 7 张雪英 ， 李智勇 ， 李凤莲 ， 等． 用于求解井下最短逃 生路径问题 的离 散萤火虫算法 [ J ] ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 6 ， 4 2 1 2 3 0 - 3 5 ． 用于求解井下最短逃生路径闻题的离散萤火虫算法 张 雪英 ， 李智 勇 ， 李凤 莲 ， 陈桂 军 太 原理 工大 学 信 息 工程学 院 ，山西 晋 中 O 3 O 6 O O 摘要 针对煤矿井下避 灾路线最短路径求解问题 ， 提 出了一种新的 离散萤火虫算法。该算法通过采用转 移概 率 方法初 始化 萤 火虫个体 ， 并提 出一种新 的有 效编 码 和 解码 方 式 ， 重 新 定 义 萤火 虫 的 空间距 离 、 最 大 荧 光亮度和相对 荧光亮度等 ， 使得 萤火虫个体的状态可表 示为一条从起点到 目标点的有效路径。为增加解的 多样 性及 防止计 算结果 陷入局 部 最优 解 ， 以一定概 率对 萤火 虫代 表 的路 径 执行扰 动操 作 ， 经过 多次迭 代 计算 后 ， 可得到所要 求解的最短路径。实验结果表 明， 该算法在种群规模较小、 迭代次数较 少的情 况下可以收敛 到 最优 解 ， 具有较 强 的收敛 性和 灵活性 ， 可用 于求解任 何 实 际的最短路 径 问题 。 关键 词 井 下避 灾 ；最短路 径 ；离散 萤火 虫算 法 ；编码 ；解码 ； 扰 动 中图分 类号 T D7 7 3 文献 标志码 A 网络 出版 时间 2 0 1 6 1 2 0 1 1 0 2 6 网络 出版地址 h t t p ／ ／ ww w． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d e t a i l ／ 3 2 ． 1 6 2 7 ． TP ． 2 0 1 6 1 2 0 1 ． 1 0 2 6 ． 0 0 7 ． h t ml A d i s c r e t e f i r e f l y a l go r i t h m f o r s o l v i n g t h e s h o r t e s t e s c a p e pa t h pr o b l e m i n un d e r gr o un d c o a l mi n e Z HANG X u e y i n g ， L I Z h i y o n g ， L I F e n g l i a n ， C HE N Gu i j u n C o l l e g e o f I n f o r ma t i o n E n g i n e e r i n g ，Ta i y u a n Un i v e r s i t y o f Te c h n o l o g y ，J i n z h o n g 0 3 0 6 0 0 ，Ch i n a Ab s t r a c t A ne w di s c r e t e f i r e f l y a l g o r i t h m wa s pr o p os e d t o s ol v e t he s ho r t e s t e s c a pe p a t h pr o bl e m i n un de r gr ou nd c o a l m i n e． Fi r s t l y，t he f i r e f l y i n di v i d ua l wa s i ni t i a l i z e d us i ng t r a ns f e r p r ob a b i l i t y me t h od． 收稿 日期 2 0 1 6 - 0 6 3 0 ； 修回 日期 2 0 1 6 - 0 9 - 0 1 ； 责任编辑 张强 。 基金项目 山西省科技重 大专项项 目 2 0 1 2 1 1 0 1 0 0 4 ； 山西省 国际科技合作项 目 2 0 1 5 0 8 1 0 0 7 ； 山西省科技攻关资助项 目 2 0 1 3 0 3 2 1 0 0 4 0 1 。 作者简介 张雪英 1 9 6 4 一 ， 女 ， 河 北行 唐人 ， 教 授 ， 博士 ， 主要 从 事煤 矿 安全 、 嵌 入 式 系统 及应 用 、 煤 矿 物联 网方 面 的 研究 工 作 ， E ma i l t y z h a n g x y 1 6 3 ． c o rn。 [4] [ 5] [ 6] [ 7] [ 8] [9 ] l, l O ] 李秀凤 ， 吴静然 ， 刘 晓文． 基于捷 联惯 导的采煤机定位 系统研究 [ J ] ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 3 ， 3 9 1 1 5 3 5 6 ． 李 昂． 采煤机采区绝对定 位定姿技 术研究 [ D] ． 徐州 中 国 矿业 大学 ， 2 0 1 5 5 - 9 ． 衡芹 ， 李世银 ， 张 国旺， 等． 矿井巷 道 MB _ 0 F D M 超 宽 带 无线信 道 建 模 及 仿 真 [ J ] ． 煤 炭 科 学 技 术 ， 2 0 1 1 ， 3 9 1 83