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La tecnología de localización precisa de objetivos desempeña un papel muy importante a la hora de garantizar la seguridad de la producción minera y una mayor eficiencia de la producción. En la precisión de localización de un sistema de localización de minas influyen muchos factores. El factor más significativo es el error de propagación sin línea de visión (NLOS) de la señal de localización entre el punto de acceso (AP) y el nodo objetivo (Tag). Para mejorar la precisión del posicionamiento, el error NLOS debe suprimirse mediante un algoritmo de optimización. Sin embargo, los algoritmos de optimización tradicionales son complejos y presentan un rendimiento de optimización deficiente. Para resolver este problema, este artículo propone un nuevo método para la localización del tiempo de llegada a la mina (TOA) basado en la idea de optimización integral. El método propuesto utiliza el filtrado de partículas para reducir el error de los datos TOA, y los resultados de posicionamiento se optimizan aún más con fingerprinting basado en la distancia Manhattan. Este método propuesto combina las ventajas del filtrado de partículas y de la localización por huella digital. Reduce la complejidad del algoritmo y mejora la supresión de errores. Los resultados experimentales demuestran que, en comparación con el método SDS-TWR (symmetric double-sided two-way ranging) o el método RSSI (received signal strength indication), el método propuesto mejora significativamente el rendimiento de la localización y la adaptabilidad al entorno.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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