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S20130415
毕业时间
2016.7
软件体系结构与软件服务
论文题目
基于Zigbee网络的煤矿井下人员精确定位技术研究
一、立题依据(包括研究目的、意义、国内外研究现状与发展趋势)
1研究的目的及意义
我国是世界上最大的煤炭生产国,煤炭资源丰富,煤炭开采在我国有一千八百多年的历史,长久以来,煤炭一直是我国的主要能源,煤炭消费在我国一次性能源消费中的比重始终维持在70%以上[1]。
因此,煤炭开采也就成为我国就业人数众多的一个行业。
然而相比其他煤炭大国我国同时也是一个矿难大国,从世界范围来看,我国煤炭产量占全世界煤炭总产量的37%左右,但事故死亡人数却占全世界煤矿死亡总人数的70%左右[2]。
尤其是近几年煤矿重特大事故频发,仅2013年我国共发生各类煤矿事故604起,死亡和失踪1067人(百万吨死亡率为0.288)[3]。
根据2000—2012各年度《中国煤炭工业年鉴》及中国矿业报公布与报道的数据,2000—2013年的14年间,我国煤炭生产累计发生事故约34151起,平均每年发生事故约2439起(最多为2002年,4344起),共计死亡人数约58079人,平均每年死亡人数约4149人(最多为2002年,6995人)[4]。
当前,我国经济的快速增长,对煤炭行业发展也提出了更高的要求,即要求煤炭工业持续、稳定、健康的发展。
但煤矿的安全生产现状却令人堪忧,因此煤矿井下安全监控就成为国内外研究者重点研究的一个问题[5]。
国家安全生产监督总局于2011年发布了《金属非金属地下矿山人员定位系统建设规范》(AQ2032-2011),该建设规范的出台反应出井下人员定位系统建设的重要性和紧迫性。
为此,国际和国内专家们均关注着煤矿安全问题。
印度学者Paul研究煤矿安全管理中行为因素的作用[6],美国专家NormanS研究了煤矿牵引机故障预报问题[7];
国内专家们在井下人员定位、煤矿安全监控系统的设计与通信等问题作了大量的研究工作[8-10]。
煤矿井下生产安全的保障,不仅需要建立合理的规章管理制度,而且更需要有先进的安全监控设备和精确定位技术。
随着网络技术与无线通信的迅猛发展,人们已经将无线传感器网络的无线定位技术应用到煤矿井下人员安全监测系统中,实现有线技术和无线技术的融合,提升了井下人员监测系统的总体水平[11-12]。
因此,针对煤矿井下这种复杂环境,研究基于无线传感器网络的井下人员精确定位技术,对于保障井下人员的安全、灾后及时施救与自救都具有十分重要的意义。
我国煤矿绝大多数是井工矿井,地质条件复杂,灾害类型多,分布面广,煤层大多属于石炭二迭纪的煤层,其中瓦斯含量大、煤层透气性低,地质构造复杂,再加上开采规模的扩大和开采集约化程度的提高,原有的地面上的通信技术无法直接应用于井下,煤矿安全视频监控系统难以对井下环境参数和作业人员进行实时、全面、有效的监测[1-4]。
而且煤矿安全监控技术还有许多不足,特别是在远程监控系统中,地面监控人员不能准确掌握井下作业人员的分布及作业环境状况,在发生事故的情况下,便不能实时采取有效的救援措施[13]。
综上所述,井下定位技术之所以无法快速普及和广泛应用,定位精度较低是其主要原因。
同时,对井下定位而言,仍然需要多种技术互相支持与融合来提供一个可靠的解决方案。
因此,提高煤矿井下人员定位的精度迫在眉睫。
2 国内外研究现状与发展趋势
目前,国内外采用的定位技术众多,比较成熟的有:
红外线室内定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、射频识别技术、超宽带技术(UltraWideBand,UWB)[14]、
Wi-Fi技术、ZigBee技术,除了以上提及的定位技术,还有基于计算机视觉、光跟踪定位、基于图像分析、磁场以及信标定位等。
此外,还有基于图像分析的定位技术、信标定位、三角定位等。
在国外,井下人员定位系统一般采用红外、超宽带技术等无线方式判断作业人员所在位置,但是这种定位系统造价非常高。
C.Nerguizian等[15]对井下巷道环境的信号传输特性、定位问题进行了研究,利用神经网络方法对地理指纹特征进行提取;
A.Cheri等人[16]将超带宽技术应用于煤矿井下无线传感器网络,提出了一种基于信号到达时间TOA(TimeofArrival)的煤矿井下定位算法和优化准则;
Mohanty[17]将WSN技术应用到井下矿工定位跟踪,并对危险条件进行了监控。
在国内,井下人员无线定位系统发展迅速,大多数是采用射频识别(RadioFrequencyIdentification,RFID)技术[18-19]、Zigbee技术实现无线检测定位,但存在相应的优缺点。
而基于WIFI(WirelessFidelity)技术、超宽带(UltraWideBand,UWB)技术的定位系统是日后的发展趋势。
RFID是一种无线射频识别技术,传输宽带极窄,工作范围在125KHZ~2.45GHZ
频段。
RFID技术利用射频方式进行非接触双向通信,采用RS232、TTL电平RS232、LD自定义格式通信协议,具有防水、防尘、防碰撞、信号穿透能力强而且作用距离短,一般最长为几十米。
但它可以在几毫秒内得到厘米级定位精度的信息,且传输范围很大,成本较低[20]。
王成勤、李靖、岳秋艳[21-23]等引入RFID技术用于煤矿井下人员位置监测和对井下人员进行登记记录。
王延军等[24]利用RFID技术及生命探测等技术,探讨井下矿工搜寻救援技术的发展方向。
应用RFID技术的系统属于区域定位系统,作用距离偏近,不具有通信能力,而且不便于整合到其他系统之中。
红外线室内定位技术定位的原理是,红外线IR标识发射调制的红外射线,通过安装在室内的光学传感器接收进行定位。
虽然红外线具有相对较高的室内定位精度,但是由于光线不能穿过障碍物,使得红外射线仅能视距传播。
直线视距和传输距离较短这两大主要缺点使其室内定位的效果很差。
当标识放在口袋里或者有墙壁及其他遮挡时就不能正常工作,需要在每个房间、走廊安装接收天线,造价较高[25]。
因此,红外线只适合短距离传播,而且容易被荧光灯或者房间内的灯光干扰,在精确定位上有局限性。
超声波测距主要采用反射式测距法,通过三角定位等算法确定物体的位置,即发射超声波并接收由被测物产生的回波,根据回波与发射波的时间差计算出待测距离,有的则采用单向测距法[26]。
超声波定位整体定位精度较高,结构简单,但超声波受多径效应和非视距传播影响很大,同时需要大量的底层硬件设施投资,成本太高。
WIFI(WirelessFidelity)是一种宽带无线联网技术,它采用802.11标准,传输速率为54Mbps。
在开放区域,无线传输距离为300米,覆盖范围广。
在密闭区域,无线传输距离为75米[27],具有传输带宽宽、发射功率小、无需布线、组网成本低等优点。
WIFI适用于煤矿井上与井下之间语音移动通信。
UWB是一种超宽带无线定位技术,它采用时间间隔极小的脉冲进行通信,大多数是作为商用的无线通信技术。
它具有对信道衰落不敏感、有低截获能力、系统复杂度低、能提供数厘米的定位精度等优点,可用于煤矿井下生命探测和井下人员精确定位。
赵亮[28-29]等介绍国内UWB技术的应用状况,并给出了超宽带通信系统实现方案模型。
但是基于UWB技术的系统需要笨重的硬件设备,构建成本高,能耗大导致电池寿命很短,而且目前技术仍不成熟[30]。
蓝牙技术通过测量信号强度进行定位。
这是一种短距离低功耗的无线传输技术,在室内安装适当的蓝牙局域网接入点,把网络配置成基于多用户的基础网络连接模式,并保证蓝牙局域网接入点始终是这个微网的主设备,就可以获得用户的位置信息。
采用该技术作室内短距离定位时容易发现设备且信号传输不受视距的影响。
其不足在于蓝牙器件和设备的价格比较昂贵,而且对于复杂的空间环境,蓝牙系统的稳定性稍差,受噪声信号干扰大。
ZigBee是一种新兴的短距离、低速率无线网络技术,它介于射频识别和蓝牙之间,也可以用于室内定位。
它有自己的无线电标准,在数千个微小的传感器之间相互协调通信以实现定位。
这些传感器只需要很少的能量,以接力的方式通过无线电波将数据从一个传感器传到另一个传感器,所以它们的通信效率非常高。
ZigBee最显著的技术特点是它的低功耗、低成本和抗干扰能力强[31]。
因此Zigbee更适合用于煤矿井下人员和移动目标精确定位和矿用传感器无线传输,张义、李邵静、崔璐、汤建泉[32-35]等将Zigbee技术引入了煤炭井下人员定位系统中,实现精确定位的功能。
近几年,随着无线通信技术突飞猛进的发展,国内主要科研单位和生产厂家在引进国外煤矿安全生产监控系统的同时,结合我国煤矿的实际情况,相继推出的KT18、KT30、KJ88、KJ90、KJ95、KJ101、KT105、KJ272、KJF2000和KJG2000等无线定位与监控系统。
中国煤炭科学研究总院,中国科学院等研究机构也相继开展了煤矿井下无线传感器网络定位相关课题的研究。
中国煤炭科学研究总院采用Zigbee无线通讯技术,数据防碰撞技术对KJ236(A)矿井人员管理系统进行设计。
中国科学院成立了微系统研究与发展中心,初步建立了传感器网络系统的研究平台[36]。
除此之外,国内研究者刘晓文[37]对以采煤工作面为代表的有限异质可变空间的无线传输特性进行研究,并搭建了基于WSN的矿井综合监控平台;
杨维等[38-39]对新一代全矿井信息系统所涉及的人员定位、安全监测、等关键技术进行了探索研究。
根据无线传感网络节点在无线定位技术中所承担的角色,可将节点分为两类:
已知自身位置信息的信标节点(锚节点)和待定位的未知节点。
信标节点作为未知节点的定位参考节点,提供坐标信息[40-42]。
未知节点通过信标节点的坐标或者距离,结合定位算法确定自身位置信息。
根据无线传感器节点定位机制的不同,将无线传感器网络节点定位算法分为:
基于测距(RangeBased)[43-44]和距离无关(RangeFree)[45-46]的算法。
基于测距的定位算法需要测量两个节点间的通信信息来计算这两个节点距离。
无需测距定位算法则不需要这些信息,它完成定位主要依靠网络的连通性等信息。
无需测距的定位算法对硬件的依赖度较低,这也导致了此类算法的定位精度不高。
无需测距的主要代表算法有质心算法[47-48](Centroid)、APIT算法[49-50]、DVHop(DistanceVector-Hop)[51-52]和MDS-MAP定位算法[53-55]等。
基于测距的定位算法大致有四种[56]:
基于时间到达(timeofarrival,TOA)[57-59],基于时间差(timedifferenceofarrival,TDOA)[60-61],基于到达角度(angleofarrival,AOA)[62]和基于接收信号强度指示(receivedsignalstrengthindicator,RSSI)[63-65]。
这四种定位技术都有各自的优势与劣势,但在相应的应用场合才能体现出各自的优势。
对于井下定位而言,要选取适合定位环境的算法来实现定位。
基于时间到达的测距方法中要对无线电信号的传播时间进行测量,由于井下环境的狭小,短距离内所测量的时间即使有微小的误差,也会使基于时间到达的测距方法产生较大误差。
基于时间差的测距方法除了基于时间到达的缺点之外,还要考虑到超声波信号的视距传播特性,这就将定位节点与参考节点限制于彼此可见的范围内,不太适合于井下定位应用。
和基于到达角度的测距方法相比,基于接收信号强度指示的测距方法原理简单,且除无线发射接收节点之外无需增加其他辅助硬件,成本低廉,因此,井下定位一般采用基于RSSI的测距方法。
测距结束后便是定位,由于井下环境复杂多变,无线传感器节点通常按具体需求进行部署,分布极不均匀,节点密度无法得到保证,因此直接使用三边定位算法定位误差很大。
无线传感器节点都有无线电发射能力,且RSSI值可以由设计采用的ZigbeeSOC射频芯片CC2530自身测量得到,无需增加额外的测距硬件。
因此,本文将采用RSSI技术辅助三角质心算法,提高定位精度,增强算法适应环境的能力,最终达到精确定位。
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[54]赵攀
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