《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于信号置信度的矿井定位方法研究
电子技术应用
张鹏1，2
1.煤矿灾害防控全国重点实验室；2.中煤科工集团重庆研究院有限公司
摘要： 针对煤矿井下狭窄纵深的巷道环境，无线信号极易反射导致定位精度差甚至定位失败的问题，提出了一种利用UWB信号置信度，结合定位神经网络模型、TOF测距和Kalman滤波的组合定位方法。首先利用标识卡与基站间的UWB信息及标识卡真实距离，离线训练定位神经网络模型。其次在实时测距时提出UWB信号置信度判别方法，参与TOF定位计算，最后再通过Kalman滤波进一步提升定位精度。结果表明：该方法能够在煤矿井下显著降低由于信号反射所导致的定位精度差问题，混合定位精度小于10 cm，具有速度快、稳定性高等优点。
中圖分類號(hào)：TD67;TP212 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.256407
中文引用格式： 張鵬. 基于信號(hào)置信度的礦井定位方法研究[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2025，51(9)：79-83.
英文引用格式： Zhang Peng. Research on mine positioning method based on signal confidence[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(9)：79-83.
Research on mine positioning method based on signal confidence
Zhang Peng1，2
1.State Key Laboratory of Coal Mine Disaster Prevention and Control；2.China Coal Technology Engineering Group Chongqing Research Institute
Abstract： A hybrid positioning method combining Ultra Wide Band (UWB) signal confidence, a location neural network model, Time-of-Flight (TOF) ranging, and Kalman filtering is proposed to address the challenges of severe signal reflection in narrow and deep coal mine galleries. The method first trains a location neural network model offline using UWB communication data between tags and base stations, along with known true distances of the tags. During real-time positioning, a UWB signal confidence discriminant method is introduced to refine TOF measurements. Finally, Kalman filtering is employed to further enhance positioning accuracy. Experimental results demonstrate that this approach effectively reduces positioning errors caused by signal reflections in underground coal mines, achieving hybrid positioning accuracy below 10 cm with advantages of high speed and excellent stability.
Key words : tunnel environment；ultra wide band；signal confidence；combined positioning algorithm；neural network

引言

根據(jù)國(guó)家煤監(jiān)局最新發(fā)布的《煤礦井下人員定位系統(tǒng)通用技術(shù)條件》，煤礦井下人員精確定位系統(tǒng)靜態(tài)定位誤差需要控制在0.3 m范圍內(nèi)[1]，然而傳統(tǒng)的定位方案，如基于藍(lán)牙、RFID、Zigee和Wi-Fi等技術(shù)的定位方案[2-4]，由于其定位精度的局限性，只能實(shí)現(xiàn)區(qū)域定位，無(wú)法滿足這一嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)。隨著超寬帶技術(shù)(Ultra Wide Band, UWB)技術(shù)的不斷完善，其抗干擾能力強(qiáng)、定位精度高和功耗低的優(yōu)點(diǎn)得到了廣泛認(rèn)可[5-6]，越來(lái)越多的企業(yè)和組織開(kāi)始研究基于UWB技術(shù)的精確定位方案，并逐步替代其他傳統(tǒng)的定位方案，成為主流精確定位技術(shù)，并在煤礦井下得到廣泛應(yīng)用[7-9]。

在煤礦井下的長(zhǎng)巷道結(jié)構(gòu)中，常常使用飛行時(shí)間(Time of Flight, TOF)測(cè)距算法來(lái)實(shí)現(xiàn)人員的精準(zhǔn)定位[10-11]。但由于這些巷道多為窄長(zhǎng)構(gòu)造，導(dǎo)致UWB信號(hào)在傳播過(guò)程中容易發(fā)生多次反射。這不僅嚴(yán)重影響定位精確，甚至在某些情況下，還會(huì)導(dǎo)致信號(hào)無(wú)法被定位基站有效檢測(cè)從而無(wú)法有效定位。隨著智能礦井建設(shè)的深入推進(jìn)，井下機(jī)車的自主導(dǎo)航成為了可能，這為礦山的生產(chǎn)和管理帶來(lái)了巨大的便利。然而，這也對(duì)定位系統(tǒng)的精度和穩(wěn)定性提出了更高的要求。傳統(tǒng)的單一一維定位方法已經(jīng)無(wú)法滿足這些需求，因此需要尋找精度更高，穩(wěn)定性更好的算法以解決這一問(wèn)題。

為了降低井下UWB信號(hào)反射對(duì)定位精度的影響，本文提出了一種創(chuàng)新的定位方法。該方法結(jié)合了UWB信號(hào)置信度、定位神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、時(shí)間飛行（TOF）測(cè)距以及Kalman濾波算法[12-14]。通過(guò)將離線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)定位算法有機(jī)結(jié)合的方式，進(jìn)一步提升定位精度和定位穩(wěn)定性。


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作者信息：

張鵬1，2

（1.煤礦災(zāi)害防控全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400039；

2.中煤科工集團(tuán)重慶研究院有限公司，重慶 400039）


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