基于蓝牙测距的地下矿井校正定位方法
技术领域
本发明属于测距技术领域，涉及基于蓝牙测距的地下矿井校正定位方法。
背景技术
近年来矿井安全事故时有发生，为了安全高效的开采矿井，同时保证工作人员的安全，以及对井下被困人员实施有效救援，在矿井环境下的精确定位已成为关键技术热点。目前室内定位技术主要分为2类：第一类为基于外置信源的室内定位技术，这类技术的实现依赖于外置信源，主要包括超声波、WiFi、蓝牙、超宽带等；第二类为基于天然信源的室内定位技术，这类技术仅依靠终端的传感器，包括惯性导航、地磁等。其中蓝牙技术凭借其低功耗、低成本、易部署等优点，在矿井环境定位中得到越来越广泛的应用。
在实际环境中采用蓝牙技术进行定位时，由于蓝牙信号在传播的过程中易受多径效应和环境噪声的影响，导致整体定位精度不高，因此在定位之前需对RSSI采样数据进行预处理，本发明采用二次滤波对数据进行滤波，以降低采样数据的波动性和误差。
目前无线信号传输中最常见的理论模型是对数路径损耗模型，但当信号传播距离增加时，误差及不确定性也随之增加，难以建立一个符合实际应用的信号传播模型。基于此，本发明提出了基于滑动窗口的分段路径损耗模型，更加准确地描述信号传播情况。
三角形定位算法是RSSI测距定位算法中常用的定位算法之一，传统的加权三角形质心定位算法在权值的选取上存在着一定的问题，无法准确地反映不同的蓝牙信标对未知节点的影响，为了更好的凸显较近蓝牙信标的作用，本发明对权重系数进行优化。与此同时，利用矿井环境的特殊性，提出加入蓝牙位置信息，在三角形质心定位交点确定前增加一步筛选步骤，从而再一次减小因干扰带来的定位不准确问题。
基于此，研究蓝牙定位技术在走廊型矿井环境中的应用，针对矿井巷道狭长的特点，本发明提出了一种基于蓝牙位置信息的RSSII校正定位改进算法，该算法在定位过程中实施多重优化，可以有效地提高定位准确性和稳定性，对矿井下定位具有研究和实际应用意义。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供基于蓝牙测距的地下矿井校正定位方法。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
基于蓝牙测距的地下矿井校正定位方法，该方法包括以下步骤：
S1：RSSI数据二次滤波处理；
S2：基于滑动窗口的分段路径损耗模型的建立；
S3：三角形质心定位交点的确定；
S4：融入蓝牙位置信息加以优化。
可选的，所述S1具体为：
在蓝牙定位之前对RS5I采样数据进行二次滤波处理：采用高斯滤波作为初次滤波，剔除数据中的粗大误差；选用卡尔曼滤波作为二次滤波，减少测量过程中随机误差对定位的影响。
随机在某点连续采集150次蓝牙信号强度值，使用分别使用高斯滤波、卡尔曼滤波和二次滤波对RSSI采样数据进行处理。
可选的，所述S2具体为：
当RSSI测距原理是根据蓝牙终端接收到的RSSI值和无线信号在空间中的传播模型，计算出目标节点到蓝牙信标的距离，Shadowing模型，即对数路径损耗模型如式(1)所示。
其中，P(d0)和P(d)分别表示蓝牙终端距离蓝牙信标d0和d处所接收到的信号强度值，单位为dBm；d0为参考距离，d为接收端距离蓝牙信标的实际距离；n为路径损耗指数，n的大小反映信号强度随传播距离变化的速率，主要与传播环境有关；Xσ为遮蔽因子，是一个均值为0、标准差为σ的正态随机变量。
针对蓝牙信号传播特性，依据RSSI参数设定分段拟合点。假设拟合模型的有效范围为[0，a]，通过滑动窗口寻找分段拟合点，计算滑动窗口内的离散系数。当离散系数发生突变时，以滑动窗口的中值对应的距离作为一个分段拟合点，然后对每段进行曲线拟合得到拟合路径损耗模型，如式(2)所示。
其中，RSSI0(d)，RSSI1(d)，...，RSSIn(d)为每个分段路径损耗模型，d∈[0，a]。
采用实际测量的数据建立信号传输模型，然后计算建立测距模型所需数据对应的距离，并计算对应误差。
可选的，所述S3具体为：
对两圆交点进行定义，其中两圆位置关系共有4种情况，取其近似点来作为参考交点。
假设a,b,c为3个蓝牙信标的坐标，其中圆A,B,C为以3个蓝牙信标为圆心的圆，以A、B两个圆为例，它们到未知节点的距离分别为r1、r2、r3，Lab为a,b圆心之间的距离。选取一个近似点(x1，y1)代表参考交点，然后利用参考交点来计算最终未知节点的坐标。
Lab＝r1+r2时，两圆唯一交点P作为参考交点的一个近似点。
Lab>r1+r2时，连接a,b圆心分别与两圆相交于E,F两点，取EF的中点P作为近似点。
Lab<r1+r2时，两圆相交于E,F两点，此时我们将离第三个圆圆心更近的点作为近似点。
r1＝Lab+r2时，连接a,b圆心并延长分别与两圆相交于E,F两点，取EF的中点P作为近似点。
可选的，所述S4具体为：
在长方形矿井中，在利用蓝牙信标进行定位时，蓝牙信标大多部署在墙壁两侧，由这一特殊条件融入蓝牙位置信息，对三角形质心定位交点确定时增加一步筛选步骤，从而再一次减小因干扰带来的定位不准确问题。在矿井环境中利用蓝牙进行定位时，蓝牙信标大多交错部署，并对对应的蓝牙信标编写序号。
假设未知节点O的坐标为(x，y)，在此点接收到了n个蓝牙信标的RSSI值，其中RSSI的选取方式选择基于RSSI功率的选取方式，将采集的RSSI数据按照从大到小的顺序排列，RSSI＝[RSSI1、RSSI2...RSSIn],并获取相应蓝牙信标的序号及坐标；
另外，在计算两圆交点坐标时，交点在矿井墙壁外，则向所选三角形作垂线，取交点作为其近似点。
在圆B、C和圆A、C之间得到另外两个参考交点，以参考交点P1、P2、P3为顶点就构成一个三角形，以三角形质心来作为未知节点O(x，y)的最终位置坐标。
本发明的有益效果在于：
1、针对对数路径损耗模型随着距离的增加无法准确地拟合距离与之间的关系，本发明提出基于滑动窗口的分段路径损耗模型，以降低由信道传播模型带来的误差。
2、根据矿井环境的特殊性，本发明提出融入蓝牙位置信息，对三角形质心定位交点进行修正，进一步提高定位精度。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为RSSI数据滤波前后对比图；
图2为基于滑动窗口拟合路径损耗模型图；
图3为模型曲线拟合误差对比；
图4为两圆交点位置选取示意图；
图5为矿井蓝牙信标部署图；
图6为三角形蓝牙位置信息算法；
图7为交点在矿井墙壁外情况。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
1 RSSI数据二次滤波处理
蓝牙信号具有非线性时变特性，但信号强度值始终稳定在一定范围内，所以在定位之前对RSSI采样数据进行二次滤波处理：采用高斯滤波作为初次滤波，剔除数据中的粗大误差；选用卡尔曼滤波作为二次滤波，减少测量过程中随机误差对定位的影响。
随机在某点连续采集150次蓝牙信号强度值，使用分别使用高斯滤波、卡尔曼滤波和二次滤波对RSSI采样数据进行处理，滤波前后的效果图如图1所示。
由图1可以看出二次滤波后的数据波动性相对较小，可以有效地控制数据波动。因此，本发明采用二次滤波对采样数据进行预处理，以提高定位稳定性和准确性。
2基于滑动窗口的分段路径损耗模型
当RSSI测距原理是根据蓝牙终端接收到的RSSI值和无线信号在空间中的传播模型，计算出目标节点到蓝牙信标的距离，Shadowing模型(即对数路径损耗模型)是无线信号传输中最常见的一种理论模型，如式(1)所示。
其中，P(d0)和P(d)分别表示蓝牙终端距离蓝牙信标d0和d处所接收到的信号强度值，单位为dBm；d0为参考距离，d为接收端距离蓝牙信标的实际距离；n为路径损耗指数，n的大小反映信号强度随传播距离变化的速率，主要与传播环境有关；Xσ为遮蔽因子，是一个均值为0、标准差为σ的正态随机变量。
由于对数路径损耗模型会随着信号传播距离增加误差逐渐变大，不确定性也相应增加，为了更加准确地拟合距离与RSSI之间的关系，本文提出了基于滑动窗口的分段路径损耗模型，如图2所示。
针对蓝牙信号传播特性，依据RSSI参数设定分段拟合点。假设拟合模型的有效范围为[0，a]，通过滑动窗口寻找分段拟合点，计算滑动窗口内的离散系数。当离散系数发生突变时，以滑动窗口的中值对应的距离作为一个分段拟合点，然后对每段进行曲线拟合得到拟合路径损耗模型，如式(2)所示。
其中，RSSI0(d)，RSSI1(d)，...，RSSIn(d)为每个分段路径损耗模型，d∈[0，a]。
采用实际测量的数据建立信号传输模型，然后计算建立测距模型所需数据对应的距离，并计算对应误差，如图3所示。
对数路径损耗模型具有普遍使用的特点，但是在准确性方面有些不足，基于滑动窗口的分段路径损耗模型可以降低由RSSI信道传播模型带来的误差，更加准确地描述信号传播情况，在准确性方面更具有优势。
3三角形质心定位交点的确定
三角形定位算法是RSSI测距定位算法中常用的定位算法之一。在实际环境中，由于偏差的存在使得3圆可能不会交于一点，因此需要对两圆交点进行定义，其中两圆位置关系共有4种情况，取其近似点来作为参考交点。
假设a,b,c为3个蓝牙信标的坐标，其中圆A,B,C为以3个蓝牙信标为圆心的圆，下面我们以A、B两个圆为例，它们到未知节点的距离分别为r1、r2、r3，Lab为a,b圆心之间的距离。选取一个近似点(x1，y1)代表参考交点，然后利用参考交点来计算最终未知节点的坐标。两圆交点的选取如图4所示。
1.Lab＝r1+r2时，两圆唯一交点P作为参考交点的一个近似点。
2.Lab>r1+r2时，连接a,b圆心分别与两圆相交于E,F两点，取EF的中点P作为近似点。
3.Lab<r1+r2时，两圆相交于E,F两点，此时我们将离第三个圆圆心更近的点作为近似点。
4.r1＝Lab+r2时，连接a,b圆心并延长分别与两圆相交于E,F两点，取EF的中点P作为近似点。
4融入蓝牙位置信息加以优化
在实际场景中，由于蓝牙信号传播易受干扰，通过以上方法优化后求得的未知节点坐标与实际坐标可能仍存在一定的偏差，因此在原有基础上提出一种融入蓝牙位置坐标的定位算法。以长方形矿井环境为例，在利用蓝牙信标进行定位时，蓝牙信标大多部署在墙壁两侧，由这一特殊条件融入蓝牙位置信息，对三角形质心定位交点确定时增加一步筛选步骤，从而再一次减小因干扰带来的定位不准确问题。在矿井环境中利用蓝牙进行定位时，蓝牙信标大多交错部署，并对对应的蓝牙信标编写序号如图5所示。
假设未知节点O的坐标为(x，y)，在此点接收到了n个蓝牙信标的RSSI值，其中RSSI的选取方式选择基于RSSI功率的选取方式，将采集的RSSI数据按照从大到小的顺序排列，RSSI＝[RSSI1、RSSI2...RSSIn],并获取相应蓝牙信标的序号及坐标。加入蓝牙位置信息算法如图6所示。
另外，在计算两圆交点坐标时，若出现图7所示情况，即交点在矿井墙壁外，则向所选三角形作垂线，取交点作为其近似点。
由上述规则可在B、C和A、C之间得到另外两个参考交点，以参考交点P1、P2、P3为顶点就构成了一个三角形，以三角形质心来作为未知节点O(x，y)的最终位置坐标。
该算法充分利用蓝牙信标位置信息，结合实际环境，进一步提高了定位精度。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
