目前我国煤矿井下定位系统的定位方式多与测距有关,通过测量待定位节点处接收天线与发射天线之间的距离后定位,所以定位的准确性直接受测距精度影响。巷道环境复杂,环境突变时路径衰减指数随之变化。巷道壁凹凸不平,机械设备及各类障碍物繁多,导致无线信号传播过程中多径效应严重,极大抑制了RSSI(接收信号强度)在煤矿井下的应用。因此,本文对RSSI测距模型进行改进,研究多天线测距系统,并提出将数据滤波算法用于多天线测距系统,进一步提高RSSI的测距精度。首先分析煤矿井下电磁波的传输环境,通过建立理想的矩形巷道模型分析电磁波波模模型,进而推导出水平极化波和垂直极化波的衰减率,模拟仿真巷道中电磁波传输衰减的特性。仿真表明,无论是电磁波在巷道近距离传播时发生小尺度衰落,还是远距离传播时出现的大尺度衰落,其衰落特性都呈现周期性波动,为削弱衰落周期性波动和深衰落点对RSSI精度的影响,本文对多天线RSSI测距系统进行优化,引入s获得RSSI的大概率区间的改进高斯-卡尔曼混合滤波算法。最后,建立多天线测距系统进行模拟仿真,采用改进的高斯滤波和卡尔曼预估的方式对接收到的信号进行处理,修正深衰落点,通过对接收到的RSSI值进行曲线拟合求出不同天线间距下的参数因子和衰减因子。分析比较各指定距离时,单天线测距系统和不同天线间距条件下的多天线测距系统滤波前后的计算距离,得出采用改进的高斯滤波和卡尔曼预估的方式多天线测距系统测距精度优于单天线测距系统和滤波前的多天线测距系统,且各天线间距为波长两倍时,测距精度最高,滤波后精度提高25%。