针对矿井巷道NLOS(Non Line Of Sight)时延影响矿井TOA(Time Of Arrival)定位精度的问题,通过分析巷道NLOS时延形成方式,将巷道NLOS时延分为随机和固定两类,结合两类巷道NLSO时延的特性,提出了一种基于自适应抗差卡尔曼滤波的巷道NLOS...针对矿井巷道NLOS(Non Line Of Sight)时延影响矿井TOA(Time Of Arrival)定位精度的问题,通过分析巷道NLOS时延形成方式,将巷道NLOS时延分为随机和固定两类,结合两类巷道NLSO时延的特性,提出了一种基于自适应抗差卡尔曼滤波的巷道NLOS时延抑制方法。对于巷道随机NLOS时延,通过在经典卡尔曼滤波算法的基础上引入了自适应抗差概念,使系统在线性滤波的基础上增加了对随机脉冲误差的抑制能力;对于巷道固定NLOS时延,通过在巷道NLOS误差模型的基础上,构建巷道中信号传播距离与传播环境间的函数模型,并结合几何定位算法完成系统对固有误差的有效抑制。实验结果显示,包含有巷道NLOS时延的原始定位数据,误差在2.1~8.1 m之间,平均误差为3.7 m;原始数据经自适应抗差卡尔曼滤波算法处理后,误差在1.9~3.6 m之间,平均误差为2.5 m,定位曲线与实际移动曲线基本保持平行;再经参数拟合和几何算法处理,误差在0~1.0 m之间波动,误差平均值为0.27 m,且所提方法较原始定位数据,平均定位误差减小了3.43 m.从而表明,所提方法对巷道NLOS时延具有较明显的抑制作用,能够提高TOA井下人员定位系统的精确度。展开更多
文摘针对矿井巷道NLOS(Non Line Of Sight)时延影响矿井TOA(Time Of Arrival)定位精度的问题,通过分析巷道NLOS时延形成方式,将巷道NLOS时延分为随机和固定两类,结合两类巷道NLSO时延的特性,提出了一种基于自适应抗差卡尔曼滤波的巷道NLOS时延抑制方法。对于巷道随机NLOS时延,通过在经典卡尔曼滤波算法的基础上引入了自适应抗差概念,使系统在线性滤波的基础上增加了对随机脉冲误差的抑制能力;对于巷道固定NLOS时延,通过在巷道NLOS误差模型的基础上,构建巷道中信号传播距离与传播环境间的函数模型,并结合几何定位算法完成系统对固有误差的有效抑制。实验结果显示,包含有巷道NLOS时延的原始定位数据,误差在2.1~8.1 m之间,平均误差为3.7 m;原始数据经自适应抗差卡尔曼滤波算法处理后,误差在1.9~3.6 m之间,平均误差为2.5 m,定位曲线与实际移动曲线基本保持平行;再经参数拟合和几何算法处理,误差在0~1.0 m之间波动,误差平均值为0.27 m,且所提方法较原始定位数据,平均定位误差减小了3.43 m.从而表明,所提方法对巷道NLOS时延具有较明显的抑制作用,能够提高TOA井下人员定位系统的精确度。
