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基于WSN的井下人員位置信息傳輸技術研究

2025-02-17 00:00:00郭艷
科技資訊 2025年1期

摘" 要:煤礦井下人員時刻面對著不定時礦井塌陷風險,其生命安全保障極為重要。針對目前井下人員信息位置傳輸不準確的問題,將改進距離矢量-跳數定位算法與無線傳感器網絡相結合,并基于此構建井下人員位置信息傳輸模型。將模型與其他模型進行仿真對比實驗,發現在不同節點密度下模型的平均位置信息傳輸誤差和平均位置信息傳輸誤差方差分別為0.209和0.187。以上結果表明,模型準確度顯著優于對比模型,擁有良好的性能,能準確傳輸井下人員位置信息。

關鍵詞:無線傳感器網絡" "距離向量" "跳躍數定位算法" "井下人員" "位置信息

中圖分類號:TD76

Research on Underground Personnel Location Information Transmission Technology Based on WSN

GUO Yan

Sichuan Vocational and Technical College, Suining, Sichuan Province, 629000 China

Abstract: The underground personnel in Coal mines are facing the risk of irregular mine collapses all the time, and their life safety is very important. Aiming at the problem of inaccurate location transmission of underground personnel information, the improved distance vector-hop location algorithm is combined with Wireless Sensor Network(WSN), and based on this, the transmission model of underground personnel location information is constructed. Comparing the model with other models through simulation experiments, it is found that the average position information transmission error and the average position information transmission error variance of the model under different node densities are 0.209 and 0.187, respectively. The above results show that the accuracy of the model is significantly better than that of the comparison model, and it has good performance and can accurately transmit the location information of underground personnel.

Key Words: WSN; Distance vector; Hop location algorithm; Underground personnel; Location information

煤炭資源是我國必不可缺的重要資源之一,在社會生活中扮演著舉足輕重的角色,已被廣泛用于取暖和發電等領域[1]。在開采煤礦資源過程中不定時發生礦井事故,礦井工作人員的生命安全受到了極大的威脅[2]。然而,目前井下人員位置信息傳輸方法往往存在定位不準確等問題[3]。因此,研究采用無線傳感器網絡(Wireless Sensor Networks, WSN)獲取煤礦井下人員位置信息,并結合改進距離矢量-跳數(Distance Vector Hop, DV-Hop)定位算法,構建基于WSN井下人員位置信息傳輸模型。期望該模型能夠提高井下人員位置信息傳輸的準確率,從而減少礦難事故的傷亡率。

1" 位置信息傳輸模型構建

1.1" 改進DV-Hop的WSN網絡設計

由于礦井下復雜環境的影響,傳統井下人員位置信息傳輸往往出現不準確等情況。鑒于此,此次研究提出了WSN網絡,并為了提高其準確度,將改進DV-Hop算法與WSN網絡相結合,并構建基于WSN井下人員位置信息傳輸模型。WSN是一種通過大量分布式無線傳感器節點構成的網絡,這些節點能夠對周圍環境中的數據進行感知和收集,并能夠將這些數據傳輸到其他節點以及中央節點[4]。WSN由傳感器節點、匯聚節點和外部網絡三部分組成[5]。WSN網絡的工作流程一共有三步:首先,由感知器獲得傳感區域的信息;然后,傳感器將該信息反饋到匯聚節點,匯聚節點將信息處理后反饋到控制中心;最后,控制中心監測傳感區域動態。其中,傳感器監測區域為井下人員所在工作位置及周邊環境,對井下人員使用定位算法即可獲取其位置信息。此次研究根據井下巷道環境和結構特點,采用DV-Hop定位算法獲取井下人員的位置信息。DV-Hop定位算法流程為3步。首先,計算目標節點最短跳數。設定WSN網絡中任意一個節點為且,為總節點數,信標節點為,未知節點為,其中未知節點個數為。當信標節點的相鄰節點收到其傳輸過來的信息值后,將其與之前獲取的信息進行比對:若其跳值比之前小,則儲存;反之則拋棄。此外,若是第一次儲存該ID數據,則直接儲存該信息。其次,WSN網絡將所有節點的信息進行記載。然后,任意選擇一個節點將其記作,當將自身對應信標節點的信息儲存以后,采用距離估計法計算它們之間的平均跳距。計算公式如式(1)所示。

式(1)中:和分別為任意信標節點的位置和節點的位置;為節點和其信標節點之間的跳數;為節點在這一過程中收到的有效信息報數量。接著,信標節點會在收到平均跳距信息后向全網絡進行廣播,目標節點收到該值后計算其與信標節點之間的距離,距離計算公式如式(2)所示。

式(2)中:為目標節點到信標節點之間需要的跳數;為目標節點和信標節點之間的距離。最后,通過以上方式計算3個或者3個以上的節點間距離之后通過極大似然估計法計算,即可得到未知節點位置。然而,DV-Hop定位算法的定位精度容易受到網絡部署、節點分布和環境因素等多種因素的影響,故而在計算平均跳距和定位坐標時會產生誤差。為了提高DV-Hop定位算法的精確度,研究對DV-Hop定位算法進行了改進,首先通過鄰近信息和接收信號強度計算相鄰節點的距離,其計算公式如式(3)所示。

式(3)中:為兩個相鄰節點理論距離;為相鄰節點坐標;和為節點信號強弱;為兩個相鄰節點的實際距離。

其次,代入牛頓插值法將兩個方法相結合則得到理論距離。然后,采用歐式幾何計算法通過計算節點連成的空間幾何關系計算非相鄰節點的距離[6]。最后通過加權最小二乘法計算未知節點的位置信息,計算表達式如式(4)所示。

式(4)中,為未知節點,表示誤差值矩陣且為距離估計誤差值,為個數,為未知節點位置信息。然而,由于井下煤礦巷道狹長、易塌陷和多障礙物,研究采用統計模型作為傳感器節點的感知模型,其計算公式如式(5)所示。

式(5)中,表示節點與節點之間的距離,和表示以節點為中心的球體半徑,和表示損耗系數。

1.2" 井下人員位置信息傳輸模型

礦井下的巷道環境相較于地面而言,呈現出極高的復雜性和多變性。地面空間開闊,周邊環境相對穩定,而井下巷道則隨著挖掘深度的增加,空間特性愈發復雜多變,導致井上和井下的空間環境差異性越來越大。該空間環境差異性的加大使得WSN的通信效果越來越差。如要采用WSN準確了解礦井下人員的位置信息,則需要對礦井下幾何空間結構進行詳細了解,并按照礦井下的幾何空間結構對網絡節點進行合理和科學布置。研究結合相關文獻資料獲取了礦井下的幾何空間結構。礦井下幾何空間結構復雜多為狹長巷道,其中以圓弧形巷道、穹頂形巷道和矩形巷道為主。鑒于此,在井下人員位置信息感知模型中,根據巷道結構特點將WSN網絡傳感器置于結構堅固的巷道壁上,通過監測該位置區域范圍的動態來獲取井下人員的位置信息,并進行傳輸。

最后,煤礦巷道常常因為各種因素發生塌陷,導致節點損壞,從而影響WSN網絡正常運行。為了有效解決此類問題,研究采用分簇式故障診斷法來檢測WSN網絡故障失效節點。分簇式故障診斷法是一種將整個網絡劃分為多個簇,每個簇由一個簇頭節點管理,其負責簇內通信和協調,并利用簇內相鄰節點之間的數據來診斷故障節點。該方法不僅可以減少網絡的通信負載,還具有較高的故障檢測準確率。

當失效節點被檢測出來以后,可以通過多節點移動策略解決節點失效問題。基于以上內容,研究將傳感器布置于井下巷道中,并采用靜態固定安裝的方式將傳感器布置于堅固的巷道壁上,通過WSN網絡來傳輸井下人員位置信息。

2" 位置信息傳輸模型的性能分析

為了驗證研究提出的基于改進DV-Hop的井下人員位置信息傳輸模型性能的優越性,研究將其與基于粒子群優化DV-Hop(Particle Swarm Optimization, Distance Vector Hop, PSODV-Hop)定位算法的井下人員位置信息傳輸模型、基于DV-Hop的井下人員位置信息傳輸模型和基于改進的麻雀搜索優化DV-Hop算法(Improved Sparrow Search Optimization Distance Vector-Hop Localization Algorithm, SDVH-LA)的井下人員位置信息傳輸模型進行對比實驗。實驗采用Mtatlab進行仿真模擬實驗,并以位置信息傳輸誤差和位置信息傳輸誤差方差為指標,其結果如圖1所示。

由圖1(a)可以看出,PSODV-Hop模型的平均位置信息傳輸誤差為0.316,SDVH-LA模型的平均位置信息傳輸誤差為0.287,DV-Hop模型的平均位置信息傳輸誤差為0.274,改進DV-Hop模型的平均位置信息傳輸誤差為0.209,改進DV-Hop模型的誤差最低。從圖1(b)可知,改進DV-Hop、DV-Hop和SDVH-LA模型的平均位置信息傳輸誤差方差分別為0.187、0.246、0.273,其中改進DV-Hop模型的誤差方差最低。上述結果表明,從位置信息傳輸誤差和位置信息傳輸誤差方差維度來看,相較于對比模型,研究提出的模型定位精準度和穩定性最好。

3" 結論

為了提高井下人員位置信息傳輸的準確性,研究提出了一種改進DV-Hop算法,將該算法與WSN網絡相結合,構建井下人員位置信息傳輸模型。該模型與其他模型以位置信息傳輸誤差和位置信息傳輸誤差方差兩個維度做性能對比實驗,實驗結果顯示,在不同節點密度下,PSODV-Hop、SDVH-LA、DV-Hop、改進DV-Hop模型的平均位置信息傳輸誤差分別為0.316、0.287、0.274、0.209;平均位置信息傳輸誤差方差分別為0.309、0.273、0.246、0.187。上述結果表明,研究提出模型提高了井下人員信息傳輸的準確度,具有有效性。此次研究不足之處在于未考慮WSN網絡耗能優化,此為研究的進一步方向。

參考文獻

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[2]袁永,朱成,王文苗,等.深部煤礦井下采煤-充填空間優化布局方法[J].中國礦業大學學報,2023,52(2):286-299.

[3]RAJA BASHA A. A review on wireless sensor networks: Routing[J].Wireless Personal Communications,2022,125(1):897-937.

[4]潘志遠,卜凡亮.基于蜣螂算法優化的 DV-Hop 定位算法[J].電子測量與儀器學報,2023, 37(7):33-41.

[5]張迪,王雪麗.基于無線傳感器網絡的艙室內船員位置估計算法[J].艦船科學技術,2023, 45(19):197-200.

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