宋明智，钱建生，胡青松

(中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州 221116)

0 引言

矿井人员定位是煤矿安全生产与管理的重要研究课题之一[1]，井下作业人员位置信息的记录与监测保证了煤矿生产调度的高效性以及井下事故救援的有效性。近年来，电子信息技术、计算机网络技术和移动互联技术的快速发展为井下人员定位课题的研究与创新提供了必要的技术支持[2-3]。RFID(Radio Frequency Identification)、ZigBee、WiFi等技术都已在井下人员定位课题中有相应的研究与应用[4]。在上述定位技术中，以WiFi技术为基础的井下WLAN(Wireless Local Area Network)位置指纹人员定位方法因其扩展性强、易维护、用户接入量大、覆盖范围广、成本较低、传输速率高、保密性好、抗干扰能力强等[5-6]特点，有着广泛的应用前景[7]。

现阶段，对于井下WLAN位置指纹定位的研究主要集中在位置指纹样本降噪、无线接入点最优选择[8]、在线位置指纹匹配算法[9]等方面，而对于实际应用中定位效率提升的研究却很少。一般应用场景中，由于井下定位区域较大，如果在线定位阶段使用全局位置指纹数据库进行遍历求解，不仅很大程度上会影响定位系统的运行效率，同时也有可能引入不必要的噪声干扰。目前的解决方案是将定位区域进行合理划分，将位置指纹数据库分割成与定位子区域对应的子数据库，用于子区域粗定位和位置指纹精确匹配[10]。经典的位置指纹定位系统中，主要是通过聚类算法来实现位置指纹样本的整体性划分。常用的聚类算法包括K均值法(K-Means)、模糊C均值法(Fuzzy C-Means，FCM)[11]和放射传播法(Affinity Propagation, AP)[12]等。……