一种基于分布式压缩感知的矿井目标指纹数据库建立方法

摘要：

针对目前国内矿井目标定位精度低和定位实时性差的现况,该文提出一种基于分布式压缩感知原理构造指纹数据库的方法,该方法在离线阶段只需采集少量巷道中的指纹信息(参考节点ID信息、基于电磁波到达时间(TOA)的距离测量值和实际距离值),便可高概率重构矿井目标指纹数据库指纹信息,从而达到减少数据采集工作量和提高工作效率的目的.后续在线阶段,只需获得某时刻参考节点ID信息和目标节点被参考节点测得的实时TOA距离测量值,根据模式匹配方法可获得该时刻目标节点距离参考节点的待估距离值,保证了定位精度和定位实时性.在此基础上,提出一种改进的压缩采样修正匹配追踪算法(CoSaMMP)进行指纹信息重构,该算法利用折半法增大裁剪力度从而有效缩短重构数据时间.仿真结果表明所提算法的可行性及有效性.

关键词：分布式压缩感知、指纹数据库、压缩采样修正匹配追踪、TOA测距

所属期刊栏目：41

分类号：TD655(矿山电工)

资助基金：国家重点研发计划专项2016YFC0801804;国家自然科学基金51674269

在线出版日期：2019-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2450-2456