基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法

崔丽珍, 许凡非, 王巧利, 高丽丽

崔丽珍，许凡非，王巧利，等.基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法［J］.工矿自动化，2018,44（2）：74-79.. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017090028
引用本文: 崔丽珍，许凡非，王巧利，等.基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法［J］.工矿自动化，2018,44（2）：74-79.. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017090028
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CUI Lizhen, XU Fanfei, WANG Qiaoli, GAO Lili. Underground adaptive positioning algorithm based on PSO-BP neural network[J]. Journal of Mine Automation, 2018, 44(2): 74-79. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017090028
Citation: CUI Lizhen, XU Fanfei, WANG Qiaoli, GAO Lili. Underground adaptive positioning algorithm based on PSO-BP neural network[J]. Journal of Mine Automation, 2018, 44(2): 74-79. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017090028
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基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法

  • 内蒙古科技大学 信息工程学院， 内蒙古 包头014010

基金项目: 

国家自然科学基金项目（61761038）

内蒙古自治区科技计划项目（201502013-1）

内蒙古自治区自然基金项目（2015MS0623）

详细信息

  • 中图分类号: TD655

Underground adaptive positioning algorithm based on PSO-BP neural network

  • School of Information Engineering, Inner Mongolia University of Science & Technology, Baotou 014010, China

摘要

    摘要
  • 摘要: 提出了一种基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法。针对传统的基于测距模型的定位算法易受煤矿井下环境干扰、测距误差大的问题，选择指纹匹配定位模型。针对煤矿井下环境强时变性，易增大实时采集的指纹信息与离线阶段建立的静态指纹数据库信息的匹配误差问题，将信标节点作为参考点的校准节点，以更好地反映参考点随环境变化的情况，避免增加额外的校准节点；在不增加硬件成本的同时，通过动态补偿法实时修正目标节点指纹数据，解决了指纹匹配定位模型自适应差的问题。匹配定位阶段采用PSO优化BP神经网络权值，以加速BP神经网络收敛，提高学习速度。实验结果表明，该算法更加适应随时间变化的煤矿井下环境，满足井下自适应定位要求。
    Abstract: A kind of underground adaptive positioning algorithm based on PSO-BP neural network was proposed. In view of the problem that traditional positioning algorithm based on ranging model is sensitive to coal mine environment disturbance and ranging error is large, a fingerprint matching positioning model is selected for positioning. In view of the problem that strong time-varying nature of coal mine environment is easy to increase matching error between the fingerprint information collected in real time and the static fingerprint database information established in offline phase, the beacon node is used as calibration node to better reflect the condition of reference point changes with environment, and avoid adding additional calibration nodes. The dynamic compensation method is used to correct the fingerprint data of the target node in real time without increasing the hardware cost, which solves the problem of poor adaptation of the fingerprint matching positioning model. At the matching positioning stage, PSO is used to optimize weight of BP neural network to accelerate convergence of BP neural network and improve learning speed. The experimental results show that the algorithm is more adapted to the coal mine environment varies with time, and meets the requirement of adaptive underground positioning.
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