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基于RSS正确性判定的矿井机车无线定位方法
  • ISSN号:0254-3087
  • 期刊名称:《仪器仪表学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN98[电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230009, [2]常州合肥工业大学研究院,常州213164
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61370088)、高等学校博士学科点专项科研基金(20100111110004)、安徽省自然科学基金(1208085QF113)、安徽省高校省级自然科学基金重大项目(KJ2013ZD09)、安徽省国际科技合作计划项目(130306009)资助
中文摘要:

实现矿井机车的定位,对矿井机车进行科学调度和实时控制,对于提高矿井生产效率、增强矿井安全生产水平具有重要意义。将基于WLAN的无线定位技术应用于矿井下,针对无线信号受到干扰而出现错误数据的情况,结合矿井巷道的一维线状特性和矿井WLAN部署方案,对传统的指纹识别定位算法进行改进,提出一种带有错误检测的矿井机车无线定位方法,使用AP信号强度的正确指数对采集到的信号强度进行正确性判定,从而提高定位精度。提m的算法相对于传统的指纹识别定位算法,仿真表明,平均定位精度提高了33%,实验表明,平均定位精度提高了32%。

英文摘要:

Positioning the mine locomotives and achieving their scientific dispatching and real-time control are of great significance to improve the mine production efficiency and enhance the mine safety level. In this paper, WLAN- based wireless positioning technology is applied to the mine. Aiming at the fact that wireless signal is interfered, which causes error data, considering one-dimensional linear feature of mine laneway and WLAN deployment scheme, traditional fingerprint positioning method is improved and a wireless positioning method for mine locomotives with er- ror detection is proposed. The correct index of the AP signal strength is used to judge the correctness of the collected signal strength, which improves the positioning accuracy. Compared with traditional fingerprint positioning method, the simulation and experiment results show that the positioning method proposed in this paper improves the average posi- tioning accuracies by 33% and 32% ,respectively.

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期刊信息
  • 《仪器仪表学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国仪器仪表学会
  • 主编:张钟华
  • 地址:北京东城区北河沿大街79号
  • 邮编:100009
  • 邮箱:yqyb@vip.163.com
  • 电话:010-84050563
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-3087
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2179/TH
  • 邮发代号:2-369
  • 获奖情况:
  • 1983年评为机械部科技进步三等奖,1997年评为中国科协优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42481