基于节点协作的煤矿井下无线精确定位算法.pdf

第 44卷 第 8 期 2018年 8 月 工矿自动化 Industry and Mine Automation Vol. 44 No. 8 Aug. 2018 文章编号671-251X201808-0039-07 DOI 10. 13272/j. issn. 1671-251x. 2018030086 基 于 节 点 协 作 的 煤 矿 并 下 无 线 精 确 定 位 算 法 高莉S 胡 延 军 张 雷 赵 彤 1.江苏师范大学电气工程及自动化学院， 江 苏 徐 州 221116 Abstract In view of problems that existing multilateral location algorithms had low location accuracy and poor robustness in the case of sparse location base station, a wireless accurate location algorithm based on node cooperation was proposed. Weighted non-convex location model with the minimum error sum of unknown nodes, and corresponding non-iterative location algorithm was proposed. The simulation and experimental results show that average location error of unknown nodes obtained by the proposed algorithm dccreases with the increasing of the number of nodes in typical roadway location arrangement and uni random nodes, and downward trend slows down as the number of nodes increases. The location algorithm can achieve overall improvement of location robustness and location accuracy, which is at the cost of lowering the location accuracy of individual nodes and increasing the complexity of location time. Key words wireless accurate location in underground coal mine; node cooperation； weighted non convex location model; non-iterative location algorithm 煤矿井下无线精确定位技术可为矿山物联网各 号[5]等 。这些定位方法可以达到米级、 厘米级甚至 收稿日期 2018-03-28;修回日期 2018-06-18;责任编辑 胡娴。 基金项目 国家重点研发计划项目（ 2017YFC0804401;江苏省现代教育技术研究课题（ 2016-R-47695。 作者筒介 高莉（ 1976 ， 女， 上海人，副教授，研究方向为无线传感器网络、图像处理，E-mailgaoliS。 引用格式 高莉， 胡延军，张雷， 等. 基于节点协作的煤矿井下无线精确定位算法工矿自动化， 2018，4489-45. GAO LiHU YanjunZHANG Leiet al. Wireless accurate location algorithm based on node cooperation in underground coal mine [J]. Industry and MineAutomation， 2018， 448 39-45. GAO Li1 , HU Yanjun2, ZHANG Lei2 , ZHAO Tong2 2. School of Ination and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China 〇 引言 种应用提供基础信息[12] 实现无线精确定位的手 段比较多， 如可利用超声波） ]、 图像[4]、 超宽带信 40 工 矿 自 动 化2 0 1 8 年 第 4 4 卷 更高的定位精度。然而， 这些方法有的需要定位信 号接收机和定位基站（ 锚节点） 严格时间同步， 有的 需要布置专用的定位基站并铺设连接定位基站的专 用通信线缆， 因此， 存在造价高、 维护量较大的问题。 基 于 井 下 无 线 网 络 信 号 强 度 指 示 （ Receive Signal Strength Index， RSSI的定位系统是井下精 确定位的研究热点之一。在各种定位方法中， 获取 RSSI的软硬件实现成本最低， 因此， 使 用 RSSI作 为定位依据是最经济的方法。但 是 ， 当未知节点离 基站相对较远时， 该方法定位精度较差。特别是在 定位基站较少的情形下， 不仅定位精度较差， 定位结 果也不稳定。已有不少提高定位精度的算法， 但这 些算法只利用了定位基站和未知节点之间的距离信 息 ， 而未知节点和未知节点之间的距离（ 特别是未知 节点和邻居节点之间的距离） 是较准的测距信息， 将 该部分信息充分利用， 将有助于提高定位精度和稳定 性。因此， 本文提出了一种基于节点协作的煤矿井下 线精 位算 ， 利用 知 点 位 站 不 件下 位精 性 。 1无线精确定位算法研究进展 1.1 定位算法分类 利用无线网络信号进行定位的方式分为测距式 和非测距式2 种。非测距式定位算法不直接计算 未知节点位置， 而是通过某种映射关系获得被测节 点位置。该算法首先建立无线网络信号特征的“ 指 纹” 数 据 库 ， 通 过 “ 指 纹 ” 预测模型来预测节点位 置； 。非测距式定位算法与定位场景关系密切， 当 场景转换时需要重新建立映射关系。测距式定位算 通过计算特 信 知 点 已 知节点的关系， 从而得出未知节点的位置。测距式 定位算法在煤矿井下的应用范围相对更宽。 1.2 经典多边定位算法 假设位置信息已知的定位基站有M 个 ， 第々个 定位基站的二维坐标为心 [心,1， 心,2*， 未知节点 二维坐标为X [ C i ,心* ， 未知节点到基站之间的 距离为4 。基于测距的多边定位问题可描述为根 据式（ 1求 解 X。 1 -- 。 1，1 2- 2 -- B1，） 2 71 1 -- B2，1 2- 2 -- B2, 2 2 7 1 - By 为路径损耗7为接收节点与发送 节点之间的距离 C 为关于 的函数。 Canonical Duality理论求解思路 利用几何变 换 A 构 造 Canonical函数V， 将 C 拓展 为 W 上的广义函数 Wy 1 1 〇 其他 9 利用次微分包含定义Canonical对偶变量， 并 构 造 的 Canonical共轭函数， 进而导出原问题 的对偶函数PWd 。理论上可证明， 该解存在并 且对偶函数的解就是原问题的解。 具体到求解式（ 7，可构造如下对偶问题 max Pd i OG 1 ， 。 。 T 8 * 10 k M 2k, N N k 11 G 2Diag 1 Diag 2 G3 1 -1 N -1 N 1 13 N ik -1 N 2 O ik N N k 14 G3 n 01112 012 in “2 1 02 1 22 022 N N1 0N1 N2 0N2 n n 15 式中） 为由dk组成的矩阵;为由 k组成的矩阵； * 为单位向量将 和 光杏光杏 sasi 加加 *画。也 画。也 一一 知孟知孟 t cv ,13 _ 米杏米杏 4知浬砘碎 知浬砘碎 wssasi加 加 *绺冲，隙 绺冲，隙 H 11I 饪砘碎铖碎力浬迪砘碎饪砘碎铖碎力浬迪砘碎 8SM13 _ vfr pssM aF p1 甜甜 || 滿窟。到料滿窟。到料 碎碎 {x lsr T 一一3 _ 米杏米杏 也砘碎也砘碎 wsl ai ss 猶淋洲，猶淋洲， m 然 后 对 采 集 的 RSSI 理 ； 最 后 利 用 式 （ 4 理 后 所 得 值 映 射 成 。 理 分 。 第 1 所 采 集 到 的 原 斯 滤 波 处 理 ， 根 据 实 验 室 实 际 珂 信 区 间 ， 将 置 信 区 留 ， 并 取 其 均 Fig. 6 Experiment scenario 值 作 为 测 量 值 。 理 论 上 ， 2 个 节 点 之 间 的 收 发 RSSI 应 。 但 实 际 应 用 中 ， 由 于 无 线 芯 ， 导 致 测 出 现 表 1 所 示 的 不 象 。 因 ， 理 第 2 测 均 为 点 RSSI 。 表 1节点间信号强度实测数据 Table 1 Measured data of signal strength between nodes 接收端 发 f1号2 号3 号4 号5 号6 号7 号8 号9 号 点点点点点点点点点 1 号节点 5043404950 52. 34747 2 号节点4047385148545651 3 号 点-4847534556484555 4 号节点4740525355374345 5 号节点5044385144486060 6 号节点4645563452545742 ； 号节点 51.35445484051 4465 8 号节点54 5452.35845564355 9 号 点5147524955415253 根 据 所 测 得 的 信 号 强 度 值 换 算 的 距 离 见 表 2, 本 文 算 法 与 三 边 定 位 算 较 结 果 如 图 ；所 示 ， 未 知 节 点 平 均 定 位 影 响 如 图 8 所 示 。 从 图 ；和 图 8 可 以 看 出 ， 实 验 结 果 和 仿 真 结 果 一 致 。 本 文 算 位 所 有 未 知 节 点 分 担 ， 实 位 精 性 ； 随 着 知 节 点 数 目 的 増 加 ， 知 节 点 的 平 均 定 位 误 减 少 ， 同 时 ， 平 均 定 位 下 势 变 缓 。 3. 3算 法 复 杂 度 分 析 文 算 三 边 定 位 算 法 一 样 ， 其 算 法 复 杂 度 决 定 于 算 法 中 的 矩 阵 运 算 量 。 对 于 三 边 定 位 算 法 ， 式 （ 3可 看 出 定 位 运 算 知 节 点 ， 44 工 矿 自 动 化2 0 1 8 年 第 4 4 卷 表 2 知 点 Table 2 Distance data between unknown nodesm /,、 .、斗- U J U 友运獅 接收端 1 号节点2 号节点 3 号节点 4 号节点 5 号节点 6 号节点 7 号节点8 号节点9 号节点 1 号 点2. 355 69 478 613070 16 175 96 874 07 096 49 478 610550 1 2 号 点2.35564 478 82 355 66 874 04 985 19 478 611742 79 478 6 3 号 点9. 478 67 651 03 615 311742 74 985 17 900 97 651 0 4 号 点13.070 12. 355 68 515 98 515 93 248 111742 714547 67 651 0 5 号 点5.54866.87403 615 38 515 910550 12 116 34 985 118022 5 6 号 点6. 175 94. 985 111742 73 248 110550 19 478 616192 14 985 1 7 号 点7. 900 99.47864 985 111742 72 116 39 478 62 918 27 651 0 8 号 点9. 478 611.74277 900 914547 64 985 116192 12 918 218022 5 9 号 点10.55019.47868 515 97 651 018022 54 985 17 651 018022 5 图 7实验得到的定位效果对比 Fig. 7 Comparison of location accuracy of different algorithms got by experiment 图 8未知节点个数对平均定位误差的影响 Fig. 8 Influence of number of unknown nodes on average location error 仅和定位基站相关， 因此， 在基站个数为M 时算法 复杂度为〇M3。本文算法利用了节点之间的信 息 ， 在基站个数为M 、 未知节点基站个数为N 时算 法复杂度为 min{02M3， 02N3}。 本文算法的复杂度远大于三边定位算法。但仿 真和实验结果表明， 未知节点数为6 时 ， 定位误差就 降为原来的一半。此 时 ， 所付出的计算成本约为 1.6 s计算平台 英 特 尔 酷 睿 i7 7700HQ CPU， 16 G 内存） ， 所付出的计算成本是可接受的。 该算法利用所有节点之间的距离信息实现 定位， 与其他算法相比， 单个未知节点定位精度未必 最佳， 但总体定位效果最优。 3 在定位基站布置稀疏的情况下（ 如定位基 站 数 目 为 3， 该算法和其他算法相比， 在定位结果 精度和稳定性上具有明显优势。 4 该算法的复杂度较高， 在 M 个基站、 N 个 未 知 节 点 的 情 况 下 ， 复 杂 度 为 min { 0 2M 3 ， 02N3}。如何在定位精度和计算复杂度之间平 衡 ， 是笔者拟继续研究的内容。 参 考 文 献 （ References 1 *孙 继 平 . 煤 矿 物 联 网 特 点 与 关 键 技 术 研 究 [R ].煤炭学 报 ， 2011， 361167-171. 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