[发明专利]一种RSSI模型辨识方法无效

专利信息
申请号: 201210559413.4 申请日: 2012-12-21
公开(公告)号: CN103259603A 公开(公告)日: 2013-08-21
发明(设计)人: 田子建;姜烨;彭霞 申请(专利权)人: 中国矿业大学(北京)
主分类号: H04B17/00 分类号: H04B17/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100083 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 rssi 模型 辨识 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于煤矿井下通信测量领域,具体地说是一种基于最小二乘法的RSSI模型辨识方法。

背景技术

当无线电波在井下巷道中传播时,由于气体、粉尘以及传播空间和地质对电磁波传播的影响,电磁波会存在一定的损耗,目前的各种测距技术中的RSSI方法就是根据测量接收信号功率强度来转化为相应的距离关系,而接收信号强度的变化就是由于巷道内的各种条件对电磁波的传播产生了影响,存在一定的损耗。

在RSSI测距原理中得到一个准确的输入输出模型对于接收功率的计算意义重大,而且对于井下定位系统的精确度也有着重要的联系,所以对模型的辨识的研究非常重要,只存在衰减因子                                                的RSSI模型精度不高,计算值与测量值出入较大,有必要研究一种新的模型提高计算精度,不同的算法对于模型的辨识的精度影响很大,最小二乘法对于该种模型的计算简单,准确度高,可以获得模型参数衰减因子和衰减系数,减小电气发射设备周围任意地点的接收功率的误差,因而对于基于测距原理RSSI的井下定位方法也提高了精确性。

发明内容

针对现有模型的误差较大的不足,本发明公开了一种基于最小二乘法的RSSI模型辨识方法,该方法利用测量的输入数据结合模型参数即衰减因子和衰减系数得到更为准确的RSSI模型,利用最小二乘法对模型参数进行计算,得到与测量值误差更小的模型参数值,结合模型公式可以得到距离电气发射设备任何地点的更加精确的接收功率,同时对于基于RSSI原理的定位系统也具有更高的精确度。

实现本发明目的的方法包括如下步骤:

① 测量煤矿井下距离电气发射设备为处的参考点的接收功率;

②以步骤①为输入数据,以未知点的接收功率为输出数据构建RSSI基本模型为:

                                                         (1)

其中,和表示是距离发射机为的参考点接收到的功率是, 是距离发射机的未知点的距离,是未知点接收到的功率。是电磁波传输衰减因子,是对井下实际地点多次测量得到的经验值;

③在RSSI基本模型基础上增加衰减系数得到最终输出模型:

                                                                            (2)

其中,和表示是距离发射机为的参考点接收到的功率是, 是距离发射机的未知点的距离,是未知点接收到的功率,是电磁波传输衰减因子,是对井下实际地点多次测量得到的经验值,是待计算值,是增加的衰减系数;

④测量区别于参考点处的其他距离,……处的接收功率,……;

⑤将步骤④中数据结合RSSI最终模型利用最小二乘法辨识模型参数和; 

⑥将和代入(2)式可以得到与电气发射设备不同距离时的接收功率。

本发明方法的优点:1 本发明方法能够利用输入数据得到RSSI的数学模型,利用最小二乘法可以准确、快速地得到模型参数。 

2 本发明方法中的参考点的距离和接收功率以及与电气发射设备的距离和相应点的接收功率的测量简单易行。

3 本发明方法可以得到与发射设备任意距离的接收点更加精确的接收功率。

4 本发明方法由于得到了更加准确的接收功率所以对于基于RSSI方法的井下定位系统具有更高的准确性。  

附图说明

图1是本发明的测试数据;

   图2是本发明RSSI基本模型计算得到的数据;

   图3是本发明RSSI最终模型计算得到的数据;

   图4是本发明的检测结果图。

具体实施方式

本发明提供的一种基于最小二乘法的RSSI模型辨识方法,具体是:以与井下电气发射设备距离为的位置为参考点和以该点处的接收电磁波功率以及距发射设备不同距离的位置,……为输入,以待求点的接收功率为输出建立RSSI基本模型包括衰减因子,在RSSI模型基础上增加衰减系数,利用最小二乘法对和进行辨识,获得衰减因子和衰减系数的值,从而得到RSSI的模型参数。

本发明提供的上述一种基于最小二乘法的RSSI模型辨识方法,包括如下步骤:

① 测量煤矿井下距离电气发射设备为处的参考点的接收功率;

② 以步骤①为输入数据,以未知点的接收功率为输出数据构建RSSI基本模型为:

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