一种集成多种算法的近距离实时精确定位方法
【专利摘要】本发明涉及一种集成多种算法的近距离实时精确定位方法，步骤为：矿下布置一个综合接入基站，在关键部位部署具有超声波测距功能的综合接入基站；在地面控制中心初始化综合接入基站的位置；定位标签把定位数据通发送给综合接入基站；综合接入基站计算定位标签到本综合接入基站的距离d；综合接入基站把计算出来的距离连同综合接入基站的Id、定位标签的Id传递给智能异构物联网网关；智能异构物联网网关重新确定定位标签的精确位置；将定位标签信息数据和位置数据传递给地面控制中心；地面控制中心对定位标签位置进行过滤和修正得到精确的位置信息。本发明方法能够精确测定定位标签的位置，提高了定位精度，节省了成本。
【专利说明】一种集成多种算法的近距离实时精确定位方法【技术领域】
[0001]本发明涉及一种无线定位技术，具体的说是一种集成多种算法的近距离实时精确定位方法。【背景技术】
[0002]近年来，国家经济的飞速发展，煤矿以及金矿都得到了蓬勃的发展，但是重大、特大矿井事故却是越来越多，目前普遍存在对矿下人员管理的困难，无法实时监控施工人员的具体位置。
[0003]现有技术中一些人员定位系统的不足如下:
[0004](I)目前的Zigbee定位技术,定位精度比较差,使用RSSI定位模型，当每50m均匀部署固定信号获取装置时定位最高精度一般只能达到7m~10m，远远达不到精确定位的要求；
[0005](2)目前定位精度高的技术是UWB技术，一套小范围UWB定位设备约在10万元左右，价格昂贵，成本高；但是由于井下环境需要大面积部署定位系统，使用UWB定位系统会大大增加企业的成本。
[0006](3)应用RFID技术在矿井的井口或者一些关键的地方，对路过人员进行标记，这种方法的问题是，抗干扰能力差，漏检率高，并且不能对人员的位置进行实时跟踪。
【发明内容】
[0007]针对现有技术中的无线定位技术无法实现精确定位、不能对人员的位置进行实时跟踪等不足之处，本发明要解决的技术问题是提供一种定位精度高、成本低、实时性好的集成多种算法的近距离实时精确定位方法。
[0008]为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是:
[0009]本发明一种集成多种算法的近距离实时精确定位方法包括以下步骤:
[0010]矿下每相隔规定距离布置一个综合接入基站，在关键部位部署具有超声波测距功能的综合接入基站；
[0011]在定位系统的设备部署完毕后，会在上地面控制中心初始化相应的综合接入基站的位置；
[0012]定位标签把定位数据通过无线网络向外发送给综合接入基站；
[0013]综合接入基站根据接收到的定位数据计算定位标签到本综合接入基站的距离d ；
[0014]综合接入基站把计算出来的距离连同综合接入基站的Id、定位标签的Id传递给智能异构物联网网关；
[0015]智能异构物联网网关通过对相应定位标签的Id和定位标签的距离数据和综合接入基站的位置进行综合运算，重新确定定位标签的精确位置；
[0016]智能异构物联网网关将相应的定位标签信息数据和定位标签的位置数据传递给地面控制中心；[0017]地面控制中心通过卡尔曼滤波定位算法会对定位标签位置进行过滤和修正得到精确的位置信息。
[0018]所述综合接入基站根据接收到的定位数据计算定位标签到本综合接入基站的距离包括以下步骤:
[0019]建立链路质量衰减二次关系模型得到各参数；
[0020]利用上述各参数计算定位标签到本综合接入基站的距离。
[0021]所述链路质量衰减二次关系模型为:
[0022]RSS1-AessicIessi +BESSIdESSI+CESSI(I)
[0023]
【权利要求】
1.一种集成多种算法的近距离实时精确定位方法，其特征在于包括以下步骤: 矿下每相隔规定距离布置一个综合接入基站，在关键部位部署具有超声波测距功能的综合接入基站； 在定位系统的设备部署完毕后，在地面控制中心初始化相应的综合接入基站的位置； 定位标签把定位数据通过无线网络向外发送给综合接入基站； 综合接入基站根据接收到的定位数据计算定位标签到本综合接入基站的距离d; 综合接入基站把计算出来的距离连同综合接入基站的Id、定位标签的Id传递给智能异构物联网网关； 智能异构物联网网关通过对相应定位标签的Id和定位标签的距离数据和综合接入基站的位置进行综合运算，重新确定定位标签的精确位置； 智能异构物联网网关将相应的定位标签信息数据和定位标签的位置数据传递给地面控制中心； 地面控制中心通过卡尔曼滤波定位算法对定位标签位置进行过滤和修正得到精确的位置信息 。
2.按权利要求1所述的集成多种算法的近距离实时精确定位方法，其特征在于:所述综合接入基站根据接收到的定位数据计算定位标签到本综合接入基站的距离包括以下步骤: 建立链路质量衰减二次关系模型得到各参数； 利用上述各参数计算定位标签到本综合接入基站的距离。
3.按权利要求2所述的集成多种算法的近距离实时精确定位方法，其特征在于:所述链路质量裳减~次关系1?型为:
RSS1-ArssicIrssi +BESSIdESSI+CESSI (I)
r ^ I—s' Cf ].κΖ ) 其中，RSSI为信号强度，LQI为链路质量，Aessi, Bessi, Cessi, Alqi, Blqi, Clqi为二次模型的参数，dESSI是RSSI计算出的距离，dLQI是LQI计算出的距离。
4.按权利要求2所述的集成多种算法的近距离实时精确定位方法，其特征在于:所述计算定位标签到本综合接入基站的距离公式为:
d_r RssidRssi+rLQldLQI (3) 其中，d为计算的距离，rESSI是RSSI计算出距离所占的比例，dESSI是RSSI计算出的距离，rLQI是LQI计算出距离所占的比例，dLQI是LQI计算出的距离。
5.按权利要求1所述的集成多种算法的近距离实时精确定位方法，其特征在于:所述智能异构物联网网关通过对相应定位标签的Id和定位标签的距离数据和综合接入基站的位置进行综合运算的公式为:
rl- r2 -(x2 - Jl) X= ,Tl - rl---r2rl~r2(4) 其中，X为目标节点的横坐标，Xl为一个阅读器的位置Pl点的横轴坐标、χ2为另一个阅读器的位置Ρ2点的横轴坐标，rl,r2分别为两个阅读器到目标节点的距离。
6.按权利要求1所述的集成多种算法的近距离实时精确定位方法，其特征在于:所述地面控制中心通过卡尔曼滤波定位算法会对定位标签位置进行过滤和修正建立以下人员位置移动数学模型:
X(k) =AX (k-1) +BU (k)+W(k)(5)
Z (k) =X (k) +V (k) (6) 其中X(k)是k时刻的系统状态，X(k) = [xk,vk,Vk\VkyJ , xk，yk和F/，Vky分别为k时刻人员在坐标系中的X，y俩个方向上的位移和速度估计值，A为系统矩阵，U(k)是k时刻对系统的控制量，U(k)=0，B为系统矩阵，W(k)和V(k)分别为状态噪声和观测噪声。
【文档编号】H04W64/00GK103491627SQ201310335108
【公开日】2014年1月1日 申请日期:2013年8月3日 优先权日:2013年8月3日
【发明者】邓庆绪, 秦俊平, 佟海滨, 刘学, 邹继龙, 杨维杰 申请人:东北大学