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基于多阶段去噪与双分支时序网络的井下RSSI定位方法
1
作者
冯梓洋
弓培林
+4 位作者
赵通
伊康
李鹏
苏超
白利斌
《工矿自动化》
北大核心
2025年第10期34-40,共7页
井下接收信号强度指示(RSSI)信号在多径、遮挡与电磁干扰作用下呈尖峰突变、高频抖动与趋势漂移等非平稳特征,导致定位误差较大。现有定位方法缺乏对多源干扰的协同抑制,且对信号的特征提取不充分、多尺度特征融合不足。针对上述问题,...
井下接收信号强度指示(RSSI)信号在多径、遮挡与电磁干扰作用下呈尖峰突变、高频抖动与趋势漂移等非平稳特征,导致定位误差较大。现有定位方法缺乏对多源干扰的协同抑制,且对信号的特征提取不充分、多尺度特征融合不足。针对上述问题,提出了一种基于多阶段去噪与双分支时序网络的井下RSSI定位方法。多阶段去噪通过异常值剔除与插值修复、自适应卡尔曼滤波和小波域自适应门控分别抑制尖峰干扰、高频抖动与趋势漂移,输出更稳定且保留细节的RSSI序列;双分支时序网络引入一阶差分作为辅助扰动先验,采用趋势分支与扰动分支并行提取特征,通过通道注意力机制自适应加权融合特征,并结合双向长短时记忆网络(Bi−LSTM)捕捉前后文时序依赖,从而在复杂动态环境中保持轨迹的平滑性与连续性。测试结果表明:RSSI信号经过多阶段去噪后整体波形更稳定,且保留了局部动态特征而不出现过度平滑;双分支时序网络的准确率、F_(1)分数、精确率和召回率高且收敛快,在不同场景测试下的准确率和F_(1)分数均超过85%,具有良好的泛化能力;在动态环境下的连续定位任务中,该方法平均定位误差仅为0.12 m。
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关键词
煤矿井下定位
接收信号强度指示
RSSI
多阶段去噪
双分支时序网络
Bi−LSTM
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职称材料
题名
基于多阶段去噪与双分支时序网络的井下RSSI定位方法
1
作者
冯梓洋
弓培林
赵通
伊康
李鹏
苏超
白利斌
机构
太原理工大学矿业工程学院
太原理工大学原位改性采矿教育部重点实验室
出处
《工矿自动化》
北大核心
2025年第10期34-40,共7页
基金
国家自然科学基金项目(52404094)
山西省基础研究计划面上项目(202303021211063)。
文摘
井下接收信号强度指示(RSSI)信号在多径、遮挡与电磁干扰作用下呈尖峰突变、高频抖动与趋势漂移等非平稳特征,导致定位误差较大。现有定位方法缺乏对多源干扰的协同抑制,且对信号的特征提取不充分、多尺度特征融合不足。针对上述问题,提出了一种基于多阶段去噪与双分支时序网络的井下RSSI定位方法。多阶段去噪通过异常值剔除与插值修复、自适应卡尔曼滤波和小波域自适应门控分别抑制尖峰干扰、高频抖动与趋势漂移,输出更稳定且保留细节的RSSI序列;双分支时序网络引入一阶差分作为辅助扰动先验,采用趋势分支与扰动分支并行提取特征,通过通道注意力机制自适应加权融合特征,并结合双向长短时记忆网络(Bi−LSTM)捕捉前后文时序依赖,从而在复杂动态环境中保持轨迹的平滑性与连续性。测试结果表明:RSSI信号经过多阶段去噪后整体波形更稳定,且保留了局部动态特征而不出现过度平滑;双分支时序网络的准确率、F_(1)分数、精确率和召回率高且收敛快,在不同场景测试下的准确率和F_(1)分数均超过85%,具有良好的泛化能力;在动态环境下的连续定位任务中,该方法平均定位误差仅为0.12 m。
关键词
煤矿井下定位
接收信号强度指示
RSSI
多阶段去噪
双分支时序网络
Bi−LSTM
Keywords
underground coal-mine positioning
Received Signal Strength Indicator
RSSI
multi-stage denoising
dual-branch temporal network
Bi-LSTM
分类号
TD655 [矿业工程—矿山机电]
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作者
出处
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1
基于多阶段去噪与双分支时序网络的井下RSSI定位方法
冯梓洋
弓培林
赵通
伊康
李鹏
苏超
白利斌
《工矿自动化》
北大核心
2025
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