[发明专利]基于不完全量测下集员滤波的矿井人员安全状态估计方法

说明书

本发明公开了一种基于不完全量测下集员滤波的矿井人员安全状态估计方法，该方法充分考虑到了无线传感器的非完全量测以及矿山环境中的未知但有界噪声，构造了基于不完全量测下的集员滤波器。其中，为了有效处理矿井作业人员定位系统中的非线性误差，本发明将系统量测方程进行线性化处理，采用缩放矩阵和未知矩阵来表示线性化误差，并利用粒子群算法对缩放矩阵进行处理，有效解决了系统的线性化问题，实现了矿井作业人员的精确定位。此外，本发明通过半正定规划确定各项滤波参数，并提出了递归滤波算法来计算包含矿井作业人员真实状态的最小状态估计椭球，提高了矿山作业人员定位系统的可靠性。

技术领域

本发明涉及一种基于不完全量测下集员滤波的矿井人员安全状态估计方法。

背景技术

在矿井工业安全技术领域，无线定位系统有着重要的应用，它对于保障矿井作业人员的安全具有重要的现实意义。无线定位系统一般采用先进的无线传输网络信息设施，无线智能节点在本地感知数据，并与其他传感器协作交换被监测对象的相关信息。

在实际工程中，利用无线定位系统对工业现场的人员进行跟踪定位，提高了工业监控系统对安全信息的感知能力。然而，无线传感器的能量供应相当有限。如果无线传感器按照传统的基于时间的通信方案周期性地传输被测信号，会导致无线网络上大量不必要的传输，从而导致无线传感器的能量消耗过大，大大缩短了无线传感器的使用寿命。

另外，矿井现场的无线通信环境比较复杂，存在各种测量噪声和干扰。而无线传感器与目标之间的距离通常采用一定的非线性函数进行建模。因此，出现了各种非线性滤波器(如扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器)来处理无线定位系统中的估计问题。然而这些滤波器需要假设噪声源为随机白噪声和高斯噪声。但是在无线定位系统的实际应用中，对系统噪声的概率假设有时并不符合现实情况，更合理的假设是系统噪声是未知但有界的。

综上，考虑无线传感器的非完全量测和矿山环境中的未知但有界噪声更具有实际的意义。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于不完全量测下集员滤波的矿井人员安全状态估计方法，以便在不完全量测的情况下准确实现矿井作业人员的位置定位。

本发明为了实现上述目的，采用如下技术方案：

基于不完全量测下集员滤波的矿井人员安全状态估计方法，包括如下步骤：

I.在矿井工作区域上方布置多个无线传感器，收集矿井作业人员的位置和速度信息；

II.建立矿井作业人员定位系统模型；

系统模型建立过程如下：

矿井作业人员在矿井工作区域内移动时，其状态量x_k包括位置和速度，用以下向量表示：

x_k＝[x_1,k v_1,k x_2,k v_2,k]^T (1)

其中，x_k为4维向量，表示矿井作业人员状态；(x_1,k,x_2,k)表示矿井作业人员在时刻t_k时的位置坐标；(v_1,k,v_2,k)表示矿井作业人员在时刻t_k时的速度坐标；

给出矿井作业人员的动态状态方程x_k+1如下：

x_k+1＝A_kx_k+B_ku_k+ω_k (2)

其中，