[发明专利]基于ZigBee的井下人员定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于ZigBee的井下人员定位方法，特别是涉及一种针对信号强度易受环境影响定位精度难以提高、基于RSSI定位算法中基站的定位距离远小于其通信距离等问题而提出的一种基于ZigBee的井下人员定位方案。

背景技术

井下人员的精确定位能为加强矿井监管提供支持，也能够为矿难救援提供重要帮助，是矿井安全生产的重要保障。定位算法可分为基于非测距的定位算法和基于测距的定位算法两大类。基于非测距的定位算法包括：质心法、DV-Hop算法等，这类方法需要密集的无线传感网络才能达到较高的定位精度，提高定位精度的成本代价很大，而井下狭窄的环境也不适宜用这类定位算法；基于测距的定位算法包括：TOA(Time ofArrival)、TDOA(Time Difference ofArrival)、AOA(Angleof Arrival)、RSSI定位法等，这类方法中，由于电磁波速度太快，TOA、TDOA需要高精度时钟，AOA需要专门测向设备，因此TOA、TDOA、AOA定位算法对硬件要求都很高，大规模应用所需设备投入成本很大，而RSSI定位算法因信号强度值RSSI，即接收功率P_R可以直接从设备相关寄存器中获取，对设备要求低，易实现，成本较低，因而拥有很好的应用前景。

尽管如此，由于无线信号的信号强度易受多径效应、金属反射、湿度等众多环境因素影响，基于RSSI的定位算法定位精度难以提高，有效定位距离也远小于其通信距离。目前基于RSSI的定位算法主要有信号衰减模型法和信号指纹法。前者以IEEE802.15.4标准的信号衰减曲线为基础，再根据实际环境确立参数建立信号强度与距离的数学关系模型，然后以该模型进行测距和定位，这种方法在短距离内有较高的定位精度，但是随着距离的增加，信号衰减不太明显之后其定位精度显著下降；后者则采用建立特定环境下RSSI指纹数据库的办法，然后在定位时将采集的接收功率数据P_R与该指纹数据库相匹配进行定位，这种方法虽然定位精度比较有保障，但是对环境的应变性和适应性差。

基于Zigbee技术的定位通常采用RSSI定位算法，即根据电磁波传输的信号强度与传输距离存在指数衰减关系，通过测量信号强度来确定传输距离，进行定位。在近距离时，传输的信号强度衰减较快，传输距离对传输的信号强度的干扰不敏感，定位精度较高。在远距离时，传输的信号强度衰减较慢，传输距离对传输的信号强度的干扰较为敏感，在受到干扰的影响下定位精度不能保证。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于ZigBee的井下人员定位方法，该基于ZigBee的井下人员定位方法定位精度高、定位范围大。

发明的技术解决方案如下：

一种基于ZigBee的井下人员定位方案，在巷道内设置有多个基站，基站包括多个主基站和多个从基站，主基站与从基站间隔设置；主基站与定位目标采取问答式通信方式，多个定位目标采取时分复用方式与主基站或从基站基于ZigBee通信；

按照距离h₁将两相邻基站之间的区域分为近基站区域和远基站区域，即定位目标与最近的基站的距离小于h₁时，表明定位目标处于近基站区域；否则定位目标处于远基站区域；【距离h₁是由RSSI定位的性质决定，若距离h₁较远，定位精度变差，在本发明实例中，h₁取10m】

当定位目标处于近基站区时，采用RSSI定位方法定位；

当定位目标处于远基站区时，采用V-T定位方法定位。

所述的RSSI定位方法为：定位目标与最近的基站的距离其中P_R0是相对发射基站参考距离的接收功率，u为衰减系数；【参考距离d₀=1米，衰减系数u是通过在矿井巷道采集到的数据通过一元线性回归的方法获取】