井下基于动态指纹更新的指纹定位算法研究

围绕煤矿井下环境特点,提出一种基于动态指纹更新的指纹定位算法。该算法运用FCM(Fuzzy C-Means Clustering)按信号分布特征划分井下定位区域,在各个子区域建立训练学习模型。在FCM算法基础上提出一种基于移动用户位置的HMM(Hidden Markov Model)运动信息序列模型,通过用户无意识地参与RSSI(Received Signal Strength Indication)序列的采集,实现指纹数据库的动态更新。运用具有自学习能力的ANFIS(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)算法定位未知节点。实验结果表明：所提的井下基于动态指纹更新的指纹定位算法定位精度可达2.6 m,满足煤矿井下巷道的实时定位需求。