改进型DS-TWR的UWB煤矿井下定位方法研究_魏岚焘.pdf

敬请登录网站在线投稿(t o u g a o.m e s n e t.c o m.c n)2 0 2 3年第4期 8 7 改进型D S T WR的UW B煤矿井下定位方法研究*魏岚焘,崔丽珍,包图雅(内蒙古科技大学 信息工程学院,包头 0 1 4 0 1 7)*基金项目:国家自然科学基金项目复杂煤矿井下环境多源融合定位理论及关键技术研究(6 2 2 6 1 0 4 2);内蒙古自然科学基金项目基于移动网络 的 煤 矿 井 下P D R/地 磁/W iF i多 源 融 合 定 位 算 法 研 究(2 0 2 0 M S 0 6 0 2 7);内蒙古自治区科技计划项目矿山应急救援挖掘机智能网联控制平台研发与应用项目(2 0 2 2 Y F S H 0 0 5 1)。摘要:提出基于改进双边双程测距算法的超宽带煤矿井下定位系统,对双边双程测距算法进行了优化,实现了标签和多个基站同时测距,缩短了测距时间,加快了定位速度;采用卡尔曼滤波对测量到的距离进行滤波处理,提高了测距的精度和稳定性。实验结果表明,定位系统的定位精度可达到厘米级,在模拟煤矿井下环境中(地下通道),平均误差在2 0 c m内,最小误差为1 1.0 6 c m;在室内环境中的平均误差为1 4 c m内,最小误差为6.4 9 c m。关键词:UWB;D S TWR;S TM 3 2 F 1 0 3 C 8 T 6;卡尔曼滤波;T OA中图分类号:T N 8 0 2 文献标识码:AR e s e a r c h o n UWB U n d e r g r o u n d L o c a t i o n M e t h o d B a s e d o n I m p r o v e d D S T WRW e i L a n t a o,C u i L i z h e n,B a o T u y a(C o l l e g e o f I n f o r m a t i o n E n g i n e e r i n g,I n n e r M o n g o l i a U n i v e r s i t y o f S c i e n c e&T e c h n o l o g y,B a o t o u 0 1 4 0 1 7,C h i n a)A b s t r a c t:I n t h e p a p e r,a n u l t r a-w i d e b a n d u n d e r g r o u n d c o a l m i n e p o s i t i o n i n g s y s t e m b a s e d o n t h e i m p r o v e d b i l a t e r a l t w o-w a y r a n g i n g a l-g o r i t h m i s p r o p o s e d.T h e b i l a t e r a l t w o-w a y r a n g i n g a l g o r i t h m i s o p t i m i z e d t o r e a l i z e t h e s i m u l t a n e o u s r a n g i n g o f l a b e l s a n d m u l t i p l e b a s e s t a t i o n s,r e d u c e t h e r a n g i n g t i m e a n d s p e e d u p t h e l o c a t i n g s p e e d.K a l m a n f i l t e r i s u s e d t o f i l t e r t h e m e a s u r e d d i s t a n c e,w h i c h i m p r o v e s t h e a c c u r a c y a n d s t a b i l i t y o f t h e r a n g i n g.T h e e x p e r i m e n t r e s u l t s s h o w t h a t t h e p o s i t i o n i n g a c c u r a c y o f t h e p o s i t i o n i n g s y s t e m c a n r e a c h t h e l e v e l o f c m.T h e a v e r a g e e r r o r i n t h e s i m u l a t e d u n d e r g r o u n d e n v i r o n m e n t o f c o a l m i n e(u n d e r g r o u n d p a s s a g e)i s w i t h i n 2 0 c m,a n d t h e m i n i m u m e r r o r i s 1 1.0 6 c m.I n t h e i n d o o r e n v i r o n m e n t,t h e a v e r a g e e r r o r i s w i t h i n 1 4 c m,a n d t h e m i n i m u m e r r o r i s 6.4 9 c m.K e y w o r d s:UWB;D S-TWR;S TM 3 2 F 1 0 3 C 8 T 6;K a l m a n f i l t e r;T OA0 引 言随着科学技术的不断发展,越来越多的智能化和信息化服务需要依托位置信息。在室外场景下,目前主流的定位系统有4种,分别是中国的北斗卫星导航系统、美国的全球定位系统(G l o b a l P o s i t i o n i n g S y s t e m,G P S)、俄罗斯的格洛纳斯卫星导航系统以及欧盟的伽利略卫星导航系统。在井下场景,现有的定位技术有Z i g B e e、W i F i、激光雷达等1,这 些 定 位 技 术 各 具 优 势,但 其 定 位 精 度 较 低。2 0 2 0年国家能源局联合国家发展改革委、应急部等8部门印发了 关于加快煤矿智能化发展的指导意见,对全国煤矿智能化建设作出系统安排部署。煤矿智能化建设对井下 环 境 中 的 定 位 精 度 提 出 更 高 的 要 求2。超 宽 带(U l t r a W i d e B a n d,UWB)信号的时间分辨率可达到纳秒级,采用基于时间刻度的定位方法使定位精度达到厘米级,同时UWB技术抗多径能力强、能 有 效 对 抗 非 视 距(N o n L i n e o f S i g h t,N L O S)的干扰3,因此,UWB技术在井下环境定位中的应用将更加具有优势。本文采 用 改 进 的 双 边 双 程 测 距(D o u b l e S i d e T w o-W a y R a n g i n g,D S-TWR)算法实现测距,通过卡尔曼滤波(K a l m a n F i l t e r i n g,K F)对距离进行滤波处理,提高测距的准确性与稳定性,最终通过基于到达时间(T i m e o f A r r i v a l,T O A)定位算法解算位置。1 系统设计本文研究的基于改进D STWR的UWB煤矿井下定位系统由标签、基站以及上位机显示端组成。基站和标签采用硬件一体化设计,通过软件编程进行角色配置。定位系统工作时,标签与基站之间通过改进的双边双程测距算法进行测距。同时由主基站收集标签到其他基站的测距信息,完成位置解算并解算出标签的位置,最后通过串口将位置信息发送至上位机显示端4。8 8 M i c r o c o n t r o l l e r s&E m b e d d e d S y s t e m s 2 0 2 3年第4期w w w.m e s n e t.c o m.c n 标签和基站采用S T公司的S TM 3 2 F 1 0 3 C 8 T 6芯片为主控制器,使用D e c a w a v e公司生产的DWM 1 0 0 0模组作为系统核心,DWM 1 0 0 0模组主要功能是通过收发UW B信号实现标签和基站之间的通信5 9。基于改进的D STWR的UW B煤矿井下定位系统硬件框图如图1所示。图1 系统硬件组成标签基站整体工作流程如图2所示。图2 标签基站工作流程2 算法原理2.1 改进的D S T WR测距算法双边双程测距的具体过程如图3所示。首先标签向基站发送一条消息帧,经传播时延到达基站,基站收到消息帧后,经过响应时间后向标签发送一条确认消息帧,标签收到基站的确认消息帧后经过一段响应时间后向基站发送终止消息帧1 0。由图3可知:Tr o u n d 1=2 T O F+Tr e p l y 1(1)图3 双边双程测距原理图Tr o u n d 2=2 T O F+Tr e p l y 2(2)Tr o u n d 1Tr o u n d 2-Tr e p l y 1Tr e p l y 2=2 T O F2 T O F+Tr e p l y 1+Tr e p l y 2()(3)Tr o u n d 1+Tr o u n d 2+Tr e p l y 1+Tr e p l y 2=4 T O F+2 Tr e p l y 1+2 Tr e p l y 2(4)则飞行时间T O F的值为:T O F=Tr o u n d 1Tr o u n d 2-Tr e p l y 1Tr e p l y 2Tr o u n d 1+Tr o u n d 2+Tr e p l y 1+Tr e p l y 2(5)所以,标签到基站之间的距离为:D=T O FC(6)式中,D为标签到基站之间的距离值,C为电磁波在真空中的传播速度,取值为3.01 08 m/s。由于完成一次定位至少需要标签到3个基站的距离,若采用常规的D S TWR测距算法,标签与每个基站完成一次测距需要3个消息帧,完成标签到3个基站的测距共需要9个消息帧,这将花费大量时间。为缩短测距时间和标签定位时间,本文采用改进的D STWR算法,在该算法中,标签可以同时和多个基站同时测距,其原理如图4所示,标签每次与基站进行测距时空中消息帧只需要5个,减少了信息包,加快了定位速度1 1-1 2。图4 改进双边双程测距原理图同理,得到标签到3个基站的飞行时间分别为:T O FA=Tr o u n d 1 ATr o u n d 2 A-Tr e p l y 1 ATr e p l y 2 ATr o u n d 1 A+Tr o u n d 2 A+Tr e p l y 1 A+Tr e p l y 2 A(7)敬请登录网站在线投稿(t o u g a o.m e s n e t.c o m.c n)2 0 2 3年第4期 8 9 T O FB=Tr o u n d 1 BTr o u n d 2 B-Tr e p l y 1 BTr e p l y 2 BTr o u n d 1 B+Tr o u n d 2 B+Tr e p l y 1 B+Tr e p l y 2 B(8)T O FC=Tr o u n d 1 CTr o u n d 2 C-Tr e p l y 1 CTr e p l y 2 CTr o u n d 1 C+Tr o u n d 2 C+Tr e p l y 1 C+Tr e p l y 2 C(9)进而通过飞行时间和电磁波在真空中的速度求得标签到3个基站的距离。2.2 卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波算法的基本思想是利用前一时刻的状态估计值和当前时刻的观测值来获得动态系统当前时刻状态变量的 最 优 估 计1 3。本 文 采 用 卡 尔 曼 滤 波 对 改 进D S TWR算法测得的距离数据进行滤波处理,