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面向矿井动目标的PSO-SVR模型与UWB Chan优化距离指纹融合定位方法
文献摘要：
针对目前井下人员、车辆、设备等移动目标位置精确管理存在的不足,本文对面向矿井动目标的定位算法与指纹定位模型进行研究.设计出一种基于改进粒子群优化SVR模型与Chan优化距离指纹匹配融合定位方法.首先,构建一种基于STM32 ARM主控制器和DWM1000的超宽带(UWB)核心节点模型,通过双边双向测距和飞行时间法(TOF)对传输距离数据进行计算.在此基础上,通过依次在特定点采集距离指纹,基于改进的PSO-SVR模型进行移动目标路线拟合,预测目标的移动路径.再将其与Chan指纹进行结合,拓展出优化距离指纹融合定位方法.实验结果表明,本文提出的指纹优化匹配融合定位方法能够较好地预测出移动路径,最大误差不超过20 cm,平均误差不超过1 cm.本文研究对矿井智能化建设及安全生产具有重要意义.
文献关键词：
矿井动目标;双边双向测距;PSO-SVR模型;指纹定位
中图分类号：
作者姓名：
王红尧;郑鸿林;田劼;彭志远;唐文锦
作者机构：
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院 北京 100083;无损检测技术教育部重点实验室 南昌 330063;中国矿业大学(北京)煤矿智能化与机器人创新应用应急管理部重点实验室 北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]王红尧;郑鸿林;田劼;彭志远;唐文锦-.面向矿井动目标的PSO-SVR模型与UWB Chan优化距离指纹融合定位方法)[J].电子测量与仪器学报,2022(07):106-114
A类：
矿井动目标,DWM1000,指纹优化
B类：
PSO,SVR,UWB,Chan,融合定位,定位方法,井下,移动目标,目标位置,精确管理,定位算法,指纹定位,定位模型,改进粒子群优化,指纹匹配,STM32,ARM,主控制器,超宽带,核心节点,节点模型,双边双向测距,飞行时间法,TOF,传输距离,移动路径,优化匹配,预测出,最大误差,平均误差,智能化建设
AB值：
0.323735
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