煤矿井下链状无线传感器网络同步与定位技术研究

Inner Mongolia Autonomous Region is a province rich of coal, and the coal industry is the mainstay industry of its economy. However, the traditional wired network monitoring in coal mine has the disadvantage of wiring difficulties and poor scalability. So it is difficult to meet the requirement of safety production in modern coal mine. In recent years, the emerging wireless sensor networks technologies have been the best choice for the coal mine wireless communication network, because of the features of convenience and flexibilities , self-organizing and multi-hop routing. However, the wireless sensor network technology on the ground cannot be directly applied to coal mine due to the complicated and changeable channel of coal mine. In view of this situation, the research mainly aims at the way how to achieve high accuracy in time synchronization and localization in a complex environment of coal mine. Firstly, a suitable ring chain network topology, which fits the environmental characteristics of coal mine under the premise of ensuring connectivity, is brought up according to the characteristics of physical space in the coal mine. Secondly, based on the network topology, the research studies the time synchronization using pulse coupled oscillator model and fuzzy probability location algorithm for chain network by the reliability of RSSI, which provides support for data transmission in coal mine from time and space. Finally, the experimental platform is set up to verify the algorithm. The method proposed in this research can realize the synchronization and location in coal mine with low cost and provide the technical assurance for coal mine safety monitoring.

内蒙古自治区是煤炭大省，煤炭工业是自治区的支柱产业。煤矿井下传统的有线监测具有布线困难、扩展性差等弱点，难以满足现代煤矿安全生产需求。无线传感器网络技术由于其具备布设方便灵活、自组织、多跳路由等特点，成为煤矿井下无线监测网络的最佳选择。但由于煤矿井下复杂多变的信道特征，使得地面的无线传感器网络技术无法直接应用于井下。针对这一情况，本课题研究如何在煤矿井下的复杂环境下实现高精度的时间同步和定位。首先，针对煤矿井下物理空间特性，提出一种环形链状网络拓扑，该网络拓扑在保证了连通度的前提下契合了煤矿井下环境特点。其次，在此网络拓扑下，研究基于脉冲耦合振荡器模型的时间同步方法和基于RSSI可信度的链状网络模糊概率定位算法，从时间和空间上为煤矿井下数据传输提供支撑。最后，搭建实验平台对相关的算法进行实验验证。本项目提出的方法，能够以较低的成本实现煤矿井下的同步与定位，为煤矿井下安全监测提供了技术保证。

内蒙古自治区是煤炭大省，煤炭工业是自治区的支柱产业。无线传感器网络技术由于其具备布设方便灵活、自组织、多跳路由等特点，成为煤矿井下无线网络监测技术的最佳选择。本项目研究了煤矿井下的复杂环境下无线传感器网络高精度时间同步和定位问题。首先，针对煤矿井下物理空间特性，研究了无线信道建模方法。其次，提出一种环形链状网络拓扑结构，研究了基于脉冲耦合振荡器模型的时间同步方法；基于RSSI可信度的链状网络模糊概率定位算法；以及动态补偿下的实时RSSI定位算法。最后，搭建实验平台对相关的算法进行实验验证。.煤矿井下无线信道建模方法提出的混合模型即有确定性建模的理论支撑，又有机器学习算法的灵活与高效，克服了射线跟踪法对数据库精度要求高，算法复杂的缺点，能够快速准确地建模。脉冲耦合振荡器同步研究中构建了煤矿井下链状网络拓扑，建立了耦合互异和耦合延迟的线性脉冲耦合振荡器WSN时间同步模型，在具有延迟的最近邻通信的链状环形无线传感器网络中能够实现同步，具有一定的参考价值。项目通过围绕降低煤矿井下RSSI信号受环境动态变化的影响、减小指纹建库的工作量和提高定位精度等目标，在定位过程中采用了模糊推理、贝叶斯概率估计、自适应模糊神经网络以及隐马尔科夫等理论，提出了基于RSSI的自适应模糊神经推理定位算法改善了基于指纹匹配定位在煤矿井下的定位效果。同时，针对煤矿井下复杂多变的环境，采用KNN算法分配近邻关系，BP神经网络训练近邻关系模型，实现指纹匹配定位算法离线数据库随环境实时自动更新，摒弃了传统的人工测量更新数据库的方式。定位阶段采用PSO-BP神经网络模型匹配定位未知节点。通过PSO算法优化BP神经网络提高收敛速度，避免陷入局部最优，实现未知节点的高精度定位。.本项目提出的方法，能够以较低的成本实现煤矿井下无线传感器网络的同步与定位，满足对时间、空间等基础信息的需求，为煤矿井下安全监测提供了技术保证。