一种基于遗传神经网络的煤矿井下定位算法

作者：逄明祥; 王善培; 李乾; 程学珍^*

来源：实验室研究与探索, 2021, 40(04): 8-12.

DOI：10.19927/j.cnki.syyt.2021.04.003

• 遗传算法
• 神经网络
• TDOA
• Taylor算法

煤矿井下信号存在的非视距传播(Non-line of sight, NLOS),严重影响井下定位精度,提出一种基于遗传神经网络和Taylor算法相结合的煤矿井下定位算法。该算法通过训练遗传神经网络来拟合待测点坐标值,定位基站和参考基站之间的到达时间差(time difference of arrive, TDOA)测量值之间的映射关系,将遗传神经网络得到的定位结果代入Taylor算法,得到最终的定位结果。仿真分析表明,该算法相较于传统的室内定位算法,在非视距环境下具有更好的定位效果。

• 单位
  电子信息工程学院; 山东科技大学; 中车青岛四方车辆研究所有限公司