【摘 要】
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针对现有深部矿井中人员定位精度不足问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)及巷道分区的深井无线传感器网络(WSN)定位算法(PTWL)。将直型巷道里相邻锚节点之间的区域等分,利用信
【机 构】
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南华大学资源环境与安全工程学院; 湖南交通工程学院电气与信息工程学院;
【基金项目】
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湖南省重点研发计划项目(2018SK2055);应急管理部安全生产重特大事故防治关键技术科技项目(hunan-0001-2018AQ);南华大学研究生科学基金资助(2018KYY148);南华大学大学生研究性学习和创新性实验计划项目(2017XJYZ029)
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针对现有深部矿井中人员定位精度不足问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)及巷道分区的深井无线传感器网络(WSN)定位算法(PTWL)。将直型巷道里相邻锚节点之间的区域等分,利用信号强度等级对所划分的区域进行标记,以巷道中未知节点接收到的信号强度确定其大致区域,采用PSO算法对未知节点的最大概率坐标进行运算,实现精确定位;通过仿真试验对比PTWL与信号强度指示(RSSI)、信号强度分区(RSSP)算法的优劣。结果表明:PTWL算法比经典RSSI算法和RSSP算法定位精度更高。
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