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矿井非视距环境下UWB人员定位算法

2013-03-17郭继坤丁龙

黑龙江科技大学学报 2013年2期
关键词:形心修正信道

郭继坤,丁龙

(黑龙江科技学院电气与信息工程学院,哈尔滨150027)

0 引言

在我国能源结构中,煤矿一直处于主导地位。但是,在相当长的时间里,煤矿事故频发,引起相关部门的高度重视。最近,我国安监总局在新闻发布会中强调,我国未来几年,要利用现阶段煤炭行业的调整期,加快开展煤炭企业“六大系统”的建设,其中就有针对井下人员建立起实时、高精度的定位系统的要求。虽然煤炭井下地理环境较为特殊,限制了传统地面定位方案在井下的应用,但是随着近年来对基于超宽带(UWB)无线定位技术在井下定位中的关注不断提高,以及其收发设备简单、成本和收发功耗低、抗干扰能力强等优点发掘的不断深入,UWB成为越来越有潜力,并且满足井下人员高精度实时定位要求的技术。

笔者针对井下巷道NLOS通信环境较多的现象,通过对传统Taylor和Chan氏算法特性的研究,提出采用基于面积形心算法约束TOA/TDOA测量估计初始值,并结合Taylor和Chan氏算法来进一步约束目标节点的位置信息,进而获得在井下NLOS环境中的更高定位精度。

1 井下复合衰落信道模型

由于煤矿井下环境的特殊性,UWB地面信道模型不适用于井下[1]。结合文献[2-3],大量研究了煤矿井下巷道壁明显粗糙、存在大量障碍物(如电缆、管道等)对井下通信影响的分析,采用适用于井下复合衰落信道模型对井下人员进行定位研究。该研究将UWB通信信道模型分为两部分,即采用Nakagami分布的小尺度衰落模块x(n)和采用阴影衰落模块组成的大尺度衰落模块s(n),由这两部分构建的模型表示为

式(1)中小尺度衰落模块x(n)为采用Rayleigh分布的随机序列u,然后将该均匀序列进行Nakagami累积分布函数反变换从而得到G(η)[3]。其对应表达式为

式(2)中a1、a2、a3、a4均为误差系数,η为Nakagami累积分布函数的辅助变量[4]

式(1)中采用阴影衰落模块组成的大尺度衰落模块s(n)为对矿井特殊环境造成的大尺度衰落的修正,是由均值为0、方差为1的白噪声序列经有色滤波v(t)后,再采用非线性变换s(t)=10[σ·υ(t)+μ]得到的正态阴影衰落[5-6]。阴影衰落模块原理如图1。

图1 阴影衰落模块原理Fig.1 Schematic of shadow module

通过上述讨论,将两个模块结合进行Simulink建模,对应的井下复合衰落模型原理见图2。

图2 复合衰落信道模型Fig.2 Composited fading channel model

2 基于面积形心算法的NLOS误差修正

通常煤矿井下人员定位存在大量的NLOS传播环境,而非视距NLOS条件下信号的传播路径相比视距LOS条件下要长,因此在进行人员的TOA/TDOA测距估计时会存在NLOS误差引起的超量延时。考虑到NLOS误差为一个正均值的随机变量,如图3为井下NLOS情况下目标节点测距估计情况,目标节点将分布在测距圆的重叠区内且应与ABC三点的距离之和最小。

图3 井下NLOS情况下的TOA测距估计Fig.3 Ranging TOA estimate in NLOS Mine

Taylor算法的初始位置估计精度,直接影响该算法的定位精度与计算量。Chan氏算法不具备目标节点初始位置的约束能力,无法抵抗NLOS对定位的影响。因此,要降低NLOS误差对Taylor和Chan氏的联合算法定位精度的影响,需对算法目标节点的估计位置进行修正。文中采用基于面积形心算法对目标节点的初始位置进行约束。

假定目标节点在重叠区域内为均匀分布,对应坐标为Χi,因此其最小均方估计ΧLS为

式(3)中ΧLS=(x,y),Χi=(xi,yi),又因目标节点分布均匀,则

式(4)中N为测量目标节点的个数。假设常数ρ为Xi的分布密度,s为重叠区域的面积,则有N=ρs。将上述过程用积分形式表达为

式(5)可知,只要知道重叠区域的面积s,便可估算出目标节点的位置信息。重叠区域的面积s可以通过求取三角形和三个弓形的面积来求出。图4为重叠区域的面积分解。其中s0为中心三角形的面积,sa、sb和sc分别为周边三个弓形的面积,(x0,y0)、(xa,ya)、(xb,yb)和(xc,yc)为相对应的形心。因此,目标节点的估计位置为

图4 重叠区域的面积分解Fig.4 Decomposed area of overlap region

3 联合定位算法及其仿真分析

3.1 联合定位算法

传统定位算法中,Taylor定位算法主要利用傅里叶级数展开最小二乘估计来进行定位,虽然具有适应能力强的特点,但是在精度要求较高时,存在要求初始位置足够合适且计算量较大的问题;Chan算法虽然拥有计算量小的特点,但是存在NLOS环境下应用定位精度下降明显的问题。因此,文中考虑采用两者结合的定位方案,并使用前述的面积形心算法提前对TOA/TDOA估计值进行NLOS误差修正,从而实现高精度定位。该方案对应的定位流程如图5所示。

图5 联合定位算法的流程Fig.5 Flow chart of combined positioning algorithm

通过图5可知,定位系统将首先采用面积形心约束算法对TOA/TDOA测量值进行NLOS误差修正,以保证定位系统估算的目标节点的初始位置尽可能接近实际位置。然后将这些修正后的估计值作为Taylor和Chan氏算法的初始位置,Taylor算法利用该初始位置进行递归运算,Chan氏算法根据文献[7]算出相对应的加权系数Resi,最后按照Chan氏算法给出的加权系数和Taylor氏算法计算出的估计值计算出目标节点的最终空间位置坐标X。如果参与定位的基站有N个,目标节点在同一位置测量K次,则每次目标节点定位结果为Xk,其中加权系数Rk和目标节点最终估计坐标X的表达式为

式(6)中,Xi为参与定位的第i个参考节点的空间坐标,ri为目标节点到第i个参考节点的距离。

3.2 仿真结果分析

在井下NLOS复合衰落信道环境下,对基于面积形心算法的联合定位算法与Taylor算法、Chan氏算法的定位结果进行了分析比较,如图6所示。文中仿真思路:首先,由目标节点产生持续时间为t采样点数为N的K组脉冲串PTX(t),经过目标节点和各个参考节点的最小多径间隔为t/N的信道,再加上加性高斯白噪声得到信号PRX(t)并对这N个数据进行平均处理;然后,将接收到的K组信号进行TOA/TDOA估计,得到tj=Ttoa(j=1,…,k),从而获得目标节点和各个参考节点之间的距离dj=ctj,其中c为信号传播速度,最后,利用上述联合改进算法,得到目标节点的估计坐标。

图6 井下NLOS复合衰落信道环境下定位性能比较Fig.6 Comparison of composited fading channel in NLOS mine

图6表明在井下NLOS的复合衰落信道下,Chan氏算法、Taylor算法和基于面积形心约束算法的联合定位算法的定位性能的比较,每个采样点计算次数为1 000次。从图6中可以看出,基于面积形心算法的联合定位算法具有比Chan氏算法更好的定位性能,更加接近以真实值为初值的Taylor算法的性能。但是,由于联合算法计算量较小,因此具有较Chan氏算法和Taylor算法更好的综合性能,更加适用于井下。

4 结束语

基于面积形心约束算法的Taylor氏和Chan氏联合定位算法,利用面积形心算法的约束特性修正迭代算法的初始位置,使其适用于井下复杂的NLOS环境。仿真结果表明,该算法对NLOS误差具有很强的抑制能力。通过面积形心算法对NLOS误差的修正,使该算法在NLOS环境下具有较高的定位精度,定位综合性能优于Chan氏算法和Taylor算法。

[1] WANG YANFEN,WANG ZHENGGANG,YU HONGZHEN.Simulation study and probe on UWB wireless communication in underground coal mine[J].Journal of China University of Mining&Technology,2006,16(3):295-301.

[2] CHENHRI A,FORTIER P,TARDIF P M.Measurements and modeling of line-of-sight UWB channel in Underground Mines[C]//IEEE GLOBECOM.San Francisco,CA,USA:[s.n.],2006:1-6.

[3] CHEHRI A,FORTIER P,ANISS H,et al.UWB spatial fading and small scale characterization in underground Mines[C]//2006 23rd Biennial Symposium on Communications.Kingston,Ontario,Canada:[s.n.].2006:212-219.

[4] 李会勇,高昕艳,徐政五.UWB在室内高速无线传输中的应用研究[J].电子科技大学学报,2003,32(6):603-608.

[5] WIM Z,SCHOLTZ R A.Ultra-wide bandwidth time-hopping spreadspectrum impulse radio for wireless multiple-access communications[J].IEEE Trans on communications,2000,48(4):679-689.

[6] 孙华明,周正.超宽带无线技术现状分析及展望[J].自动化与仪器仪表,2004(2):3-5.

[7] 刘林,邓平,范平志.基于Chan氏算法和Taylor技术展开法的协同定位方法[J].电子与信息学报,2004(1):40-46.

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