为改进井下WLAN人员定位系统中位置指纹数据库的特征提取及在线定位匹配性能,提出了自适应核主成分分析(Adaptive Kernel Principal Component Analysis,AKPCA)算法。AKPCA算法将最优AP选择算法与核主成分分析(Kernel Principal Compone...为改进井下WLAN人员定位系统中位置指纹数据库的特征提取及在线定位匹配性能,提出了自适应核主成分分析(Adaptive Kernel Principal Component Analysis,AKPCA)算法。AKPCA算法将最优AP选择算法与核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)算法相结合,使本征维数的计算具有一定的子区域自适应性,有效改善了KPCA算法中使用最大似然估计法求解的本征维数对于区域划分后的位置指纹数据库过于单一的问题。最优AP选择因子能够根据区域中AP信号的覆盖状态在位置指纹数据库构建及区域划分后完成最优本征维数的确定。井下人员定位试验结果中,AKPCA算法在各子区域本征维数的计算精度上要优于KPCA算法,且在定位误差为4 m时的置信概率达到了近100%,高于KPCA算法的91.4%。而在定位过程的内存占用对比方面,AKPCA算法的平均内存使用为0.832 GB,要优于KPCA算法的1.278 GB和其他位置指纹匹配算法。综上,AKPCA算法不仅在定位精度上要优于其他特征提取算法,同时也能够有效减少定位系统在线定位过程中的资源消耗。在未来的研究中,将致力于进一步改善区域划分后的井下定位精度。展开更多
文摘研究了井下发射线圈倾斜时的磁感应透地定位方法.首先对定位坐标系的建立方法和接收机的最优摆放位置进行分析以降低定位过程的复杂度.然后建立一种由一个地下发射线圈和三个地上三轴正交接收线圈组成的透地定位系统模型.井下发射线圈产生倾斜时定位信号与收发机位置间的对应关系会被破坏,从而影响定位结果.利用坐标转换原理建立与倾斜后井下发射线圈位姿相对应的新坐标系,并在其中重构出定位信号与收发机位置间的对应关系.最后根据此关系计算出井下发射线圈的倾斜状态和其在地理坐标系中的实际位置.仿真结果表明:系统对倾斜角度的求解精度为1°,定位精度为1 m.
