井下定位計算引擎設(shè)計方法研究

摘要：我國煤層賦存條件復(fù)雜，瓦斯?jié)舛雀撸_采難度大，技術(shù)要求高，開采過程中，稍有不慎，便可能引發(fā)重大事故。而煤礦井下工作場所不固定，空間相對狹小巷道距離長，日常安全生產(chǎn)過程中工作人員、設(shè)備位置難以實時確定。定位分站提供標(biāo)識卡與其直線距離，要得到標(biāo)識卡的位置，還需要通過計算得到。定位計算方法需要解決三方面問題：盡量減少因計算誤差導(dǎo)致定位精度變差；數(shù)據(jù)缺失或數(shù)據(jù)無效時，如何結(jié)合歷史軌跡預(yù)測移動目標(biāo)的當(dāng)前位置；如何提高計算效率，以適用大量數(shù)據(jù)的要求。本文為了解決上述提出了TOF無線信號分析方法和噪聲過濾算法，設(shè)計了計算引擎進(jìn)行方法研究。

關(guān)鍵詞：定位計算引擎設(shè)計；無線信號分析方法；噪聲過濾算法

一、引言

隨著近幾年國家大力推進(jìn)建設(shè)完善煤礦井下安全避險“六大系統(tǒng)”以及技術(shù)的不斷進(jìn)步，井下人員定位系統(tǒng)已在煤礦安全管理中得到廣泛應(yīng)用，為提高礦工安全行為管理水平、保障煤礦安全生產(chǎn)和提高事故救援效率發(fā)揮著重要作用。當(dāng)前在煤炭行業(yè)中，依托井下人員定位搭建多功能的信息系統(tǒng)，提高綜合調(diào)度指揮能力，實現(xiàn)井下人員安全行為動態(tài)管理已逐漸成為新的管理思路，但多數(shù)系統(tǒng)的實際應(yīng)用效果不能很好滿足煤礦的管理需求。主要原因如下：定位精度有限，在煤礦日常管理和事故救援處置方面有待完善。國內(nèi)大多數(shù)煤礦人員定位系統(tǒng)僅能實現(xiàn)按讀卡器定位，無法提供人員的準(zhǔn)確位置，不能為井下人員行為分析、緊急救援提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。定位引擎是高精度人員定位系統(tǒng)的核心部分之一，采集讀卡器數(shù)據(jù)包、實現(xiàn)高精度定位算法計算出位置。高精度定位算法是其中最重要模塊，所以將其設(shè)計放在定位引擎的整體設(shè)計中一并考慮。定位引擎通過網(wǎng)絡(luò)協(xié)議接收讀卡器發(fā)送的實時數(shù)據(jù)包，經(jīng)過解析、并發(fā)處理和定位運算得到識別卡的位置數(shù)據(jù)，最后將位置數(shù)據(jù)通過約定的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議發(fā)送給“數(shù)據(jù)引擎”進(jìn)行下一步處理。其結(jié)構(gòu)設(shè)計如圖1所示。

定位引擎設(shè)計為TOF數(shù)據(jù)接收、數(shù)據(jù)解析、數(shù)據(jù)處理緩沖隊列、定位算法和讀卡器TOF參數(shù)配置五部分。

定位算法的實現(xiàn)首先基于巷道TOF采樣模型，對礦井下所有無線定位讀卡器的準(zhǔn)確位置及地理坐標(biāo)進(jìn)行標(biāo)定，作為人員無線定位的基準(zhǔn)參考點。然后，進(jìn)行現(xiàn)場無線信號勘測采樣，在巷道關(guān)鍵點處采集無線信號，經(jīng)統(tǒng)計分析后，建立礦井巷道的TOF分布模型。讀卡器TOF參數(shù)配置模塊結(jié)構(gòu)化定義巷道TOF采樣模型，將讀卡器的實際采樣TOF特征參數(shù)保存供定位算法運算參考。定位算法模塊，檢測數(shù)據(jù)緩沖隊列，當(dāng)隊列長度大于特定預(yù)設(shè)值時，通過噪聲信號過濾算法對數(shù)據(jù)隊列進(jìn)行噪聲信號過濾：對照已確定位置的標(biāo)識卡的TOF值和坐標(biāo)，對隊列中存在TOF值突變和位置突變的信號進(jìn)行校正或剔除；經(jīng)過濾后的信號出隊，作為標(biāo)識卡的最終位置。

二、高精度定位引擎技術(shù)

（一）TOF無線信號分析方法

基于TOF的無線信號分析方法基礎(chǔ)原理如下，需要經(jīng)歷獲取信號——讀卡器識別——信息過濾——分布校正——均值測定——噪聲過濾——輸出結(jié)果的過程。

通過提出設(shè)想、實驗驗證及回歸測試的各步驟，不斷獲取更精確合理的數(shù)學(xué)模型和參數(shù)信息，使得算法結(jié)果盡量和實際相匹配，是實現(xiàn)精確定位的關(guān)鍵因素。

（二）噪聲過濾算法

實現(xiàn)高精度定位，需要去除雜質(zhì)信號的干擾，其中關(guān)鍵的內(nèi)容就是噪聲過濾算法。噪聲過濾算法步驟如下：依次取噪聲過濾隊列中的位置信息包，根據(jù)各信息包與讀卡器的相對距離，得出移動終端相對讀卡器的運動趨勢；如果包的運動趨勢一致，如都為遠(yuǎn)離讀卡器或靠近讀卡器，則認(rèn)為本組數(shù)據(jù)噪聲干擾較小，滿足定位要求，可以輸出為定位結(jié)果；否則，如各包的運動趨勢不同，部分遠(yuǎn)離讀卡器，部分靠近讀卡器，則說明存在噪聲干擾或移動終端的真實運動趨勢發(fā)生了改變，需要進(jìn)一步處理。

三、高精度定位引擎技術(shù)實現(xiàn)

（一）TOF無線信號分析方法實現(xiàn)

利用礦井TOF模型對理論距離進(jìn)行校準(zhǔn)，并利用讀卡器的位置坐標(biāo)計算移動終端的可能所在位置，如圖2所示。利用兩個讀卡器分別計算得到的位置的平均值作為本次計算的移動終端的位置坐標(biāo)，并加入本移動終端的位置隊列中。檢測移動終端位置隊列，當(dāng)隊列長度大于預(yù)設(shè)值時，采用本方法中的噪聲信號過濾算法對位置隊列進(jìn)行噪聲信號過濾：對照已確定位置的移動終端的TOF、RSSI值和坐標(biāo)，對隊列中存在TOF、RSSI值突變和位置突變的信號進(jìn)行校正或剔除；經(jīng)過濾后的信號出隊，作為移動終端的最終位置。

（二）噪聲過濾算法實現(xiàn)

取運動趨勢發(fā)生改變的第一個位置信息包作為參照信息包，其后的第一個位置信息包為比較信息包，如比較信息包與參照信息包的運動趨勢不同，而與參照信息包之前的位置信息包的運動趨勢相同，則認(rèn)為參照信息存在較大的噪聲干擾從而導(dǎo)致其計算位置偏離真實位置較大，根據(jù)運動趨勢和平均運動速率，將參照信息包的位置校正在其前后包的位置之間；如果參照信息之后的多個位置信息包的運動趨勢與參照信息包一致，則認(rèn)為移動終端的真實運動趨勢發(fā)生了改變。

（三）有無計算引擎精確度對比

如圖4所示，通過獲取標(biāo)識卡3個移動不同的位置信息，獲取位置數(shù)據(jù)。把這些位置信息通過定位計算引擎的方式加工處理后顯示的位置信息做對比，如表1、2所示。

通過對比數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)經(jīng)過定位計算引擎處理后的定位數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)量更少，更清晰。

四、結(jié)束語

通過噪聲信號過濾算法對數(shù)據(jù)隊列進(jìn)行噪聲信號過濾：對照已確定位置的標(biāo)識卡的TOF值和坐標(biāo)，對隊列中存在TOF值突變和位置突變的信號進(jìn)行校正或剔除；經(jīng)過濾后的信號出隊，作為標(biāo)識卡的最終位置。

作者單位：王世杰 張建斌 中煤華晉集團(tuán)有限公司王家?guī)X分公司

吳曉彤 遼寧瑞華實業(yè)集團(tuán)高新科技有限公司

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王世杰（1967.02-），男，漢族，山西臨猗，本科，中級工程師，研究方向：煤礦開采技術(shù)及管理；

張建斌（1970.10-），男，漢族，山西清徐，研究生，高級工程師，研究方向：煤礦安全管理；

吳曉彤（1985.06-），男，漢族，黑龍江五常市，本科，工程師，研究方向：礦山智能化軟硬件研發(fā)及數(shù)據(jù)分析。