煤矿井下基于虚拟Radio-map及Markov 链的定位算法

为了在煤矿井下获得更高的定位精度,提出一种基于虚拟Radio-map及Markov链的定位方法。结合井下复杂环境,采用信道衰减模型及线性插值法实现了动态衰减因子,建立虚拟Radio-map的同时降低了工作量;考虑到每处采样点接收信号强度分布先验假设和统计特征,在线阶段采用基于贝叶斯准则框架的加权核函数算法,为每个样本数据赋予一个以自身为"核心"的函数,构建的概率密度分布避免了确定模型带来的误差,从而提高了定位精度;为进一步优化定位结果,考虑先验概率对贝叶斯后验概率的影响,提出了基于高斯模型的Markov链定位算法,抑制了运动目标位置的大幅度跳变,使目标定位更加精确。实验表明,所提算法可以通过较低数据采集工作量达到一定的定位精度,满足井下目标定位需求。