基于电磁波测距的井下人员定位方法研究

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时间:2019-02-14

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1、山东科技大学硕士毕业论文摘要摘要本文针对井下人员定位系统,深入研究了基于电磁波测距的精确定位方法,并提出了一套基于PTR8000的井下人员定位系统方案。该系统以射频信号作为位置信息的裁体,并通过有线传输的方式上传至井上主机,通过井上主控Pc的定位算法来达到井下人员粗定位的目的。此外,本文对井下电磁波的信道特性及电磁波精确定位方法做了进一步的研究,在此基础上对电磁波测距的三种方法(TOA、AOA、RSS)在井下应用的可行性分别进行了详细论证,指出了他们各自的优缺点,得出将TOA方法用于井下测距是可行的结论,并最终

2、选用该方法来实现井下人员的精确定位。TOA测量方法可以在时域或频域中进行,对时域铡量来说直接测量法对时基电路要求很高,难以满足精确定位的要求,所以提出了频域方法。信道的频域特性可以用一个多频率分量的时域信号来建模,从而将时延估计转化为频率估计,故本文将时域的谱估计理论用于时延估计。基于SVD的“子空间方法”是正弦频率估计最有效的方法之一,理论上具有无限的分辨率,本文借鉴了该方法的思想,并在此基础上提出了TOA超分辨率MUSIC算法。在高SNR条件下,MUSIC算法可以得到准确的位置信息。文中就超分辨率MUSIC

3、算法在低SNR时“定阶”难以实现的问题,提出了基于互谱估计的MUSIC算法,利用了自噪声序列的互相关为0的特性有效抑制了噪声对子空间划分的影响。在此基础上本文进行了大量的仿真实验,并与IFT、DSSS/XCORR两种方法作了比较,实验结果表明该算法是一种高分辨率、高稳定性、高抗噪性能的算法,在40MHz带宽条件下该算法的测距平均偏差为10.5cm,完全能满足井下定位的要求。配合近年来兴起的OFDM技术,该定位算法可以得到很好的实现。关键词:定位TOA超分辨率谱估计MUSIC算法山东科技大学硕士毕业论文摘要ABS

4、TRACTInthisthesis,theEMW-basedpreciserangingtechnologywasstudied,alocationsystembasedonPTR8000Wasproposedfulfillingcoarselocation.Inthissystem,RFsignalsarethecarrierofthelocationinformation,whichwillbetransmittedbywirestothemanagingPContheground,andthecoarse

5、locationWasrealizedbythealgorithminthemonitoringPC.AthoroughresearchofthecharacteristicsofradiopropagationinminetunnelsandthepreciserangingtechnologyWascarriedoutinthisthesis.TothethreepreciselocationmethodsRSS、TOA、AOA,theirfeasibilityinmineapplicationwasana

6、lyzedindetail,andtheiradvantagesanddisadvantageswerepointedout.Basedonthecomparison,theTOAmethodWaSconcludedtobethebestoneforlocationinminetunnels.TOAmethodcallberealizedinboththetimeandfrequencydomain.Themethodintimedomainneedsextremelyprecisetimingcircuit,

7、buttothesituationofthehardwarecircuitatpresent,thetimingprecisionCan’tmeettherequirementsofranging,SOtheTOAmethodinfrequencydomainwasproposed.Infrequencydomain,thechannelCanbemodeledasasignalintimedomaincumulatedbysomesinecomponents,SOtheTDE(TimeDelayEstimat

8、ion)isequaltoSE(SpectralEstimation).TheSVD·basedsubspacemethodisoneofthebestspectralEstimationalgorithmswithainfiniteresolvabilityintheory,accordingtowhichthesuper-resolutionTOAalgorithm(MUSIC)W

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