煤矿作为国民经济的命脉之一,是社会发展重要的推动力,但煤矿事故的频发成为困扰民众安全和行业发展的难题。由于煤矿井下环境的特殊性,井下作业人员随时面临危险,当灾难发生的时候,准确的井下人员信息是救援成功的先决条件。课题来源于山东省自然科学基金项目“井下自组织传感器网络的身份认证及组网技术”。本课题以煤矿井下巷道内庞大的通讯网络为环境支撑,探讨了巷道内几种常见的定位算法的适用性及优缺点,并在此基础上提出了一种井下巷道匹配定位算法,主要研究内容如下:1.论文比较了几种常见的无线传感器网络定位算法,对其原理和实现方法等进行了较为详细的分析,并探讨了指纹定位算法的特点。论文对井下巷道内的定位算法的分析,为后续的井下定位算法的提出奠定了基础。2.基于应用需求分析,论文研究了井下定位的电磁环境特征,分析了多径效应对井下电磁波传输的影响。论文通过对WSN的结构的分析,探讨了影响定位算法精度的因素。3.论文提出了一种适用于井下巷道复杂环境的定位算法,该算法包括两个阶段,即建库阶段和实时定位阶段。在建库阶段,该算法为了解决建库不准确、复杂度高等问题,采用基于分类迭代的方法,利用采集的大量训练库原始数据矢量,选取多个典型中心点的矢量构成矢量集,进而建立精确的数据矢量库;在实时定位阶段,将移动节点实时采集到的环境电磁数据矢量与矢量库中各典型矢量进行匹配运算,找出与实时矢量最为相近的库矢量,查询该库矢量对应的点坐标,获得定位结果。然后针对不同定位点的定位信息相似的问题,根据电磁波的传播特性和井下实际的生产常识,提出了速度限制位置的方法,对定位结果进行进一步的处理。4.最后,论文基于井下匹配定位算法的基础上,模拟井下巷道定位环境,采集样本信息,建立数据矢量库,对移动节点进行定位。通过对传统经典的RSSI定位算法、井下指纹定位算法与本文提出的井下匹配定位算法的仿真对比得出结论:井下匹配定位算法能够提高巷道内对目标节点的定位精度,满足了井下实际生产中的安全要求。