如图4 所示，巷道可以类似看成一个长方形，当井下作业人员进入井下巷道内时，经典算法中移动 节点搜集周围最强三个信号来进行定位，其他较弱的信号则全部过滤掉，然后通过现阶段 比较成熟的RSSI测距法测量出移动节点到这三个参考节点的距离，进而利用三边定位算 法来定位作业人员的位置坐标。
[0120] 本发明将井下区域分成各个三角形的定位小区来对移动节点进行定位计算，但是 当作业人员进入某个定位小区时，容易受到其邻居小区中其他参考节点的信号干扰。这样 就造成了定位小区间的混乱，导致移动节点在定位小区选择上出现错误选择，影响到定位 的准确性。为解决小区间的干扰，在移动节点上安装具有方向性判断的信号接收天线，实现 对参考节点信号到达角度的测量，测量出节点间的角度信息不做保存，只需要该角度来确 定移动节点是否处于容易受到干扰的小区边缘。利用接收到的已知节点位置信息和参考节 点间的角度信息，把在井下作业区域分割成n个定位小区来过滤其他节点的信号干扰，以 解决在矿井下参考节点由于摆放不规则或者被移动而造成的信号干扰，这样就清楚的界限 的各个定位小区的定位范围，在作业人员进入该区域时，利用本小区的三个参考节点进行 定位工作，分清了各个节点的职责，减少不必要的混乱。
[0121] 井下定位小区间干扰信号过滤：根据矿井下的工作环境区域来看，把井下定位区 看作是一个长方形的二维空间来模拟定位。如图4所示；参考节点由工作人员事先摆放到 巷道两侧，工作开始时网络协调器电源打开，进行ZigBee无线网络树状组网模式，保证网 络的通畅性。当作业人员进入井下无线网络覆盖区域时，参考节点会在一个统一时间周期 的向周围发送无线信号，信号包括自身的坐标信息和信号强度等数据。移动节点在它的通 信范围内尽可能的收集所有的无线信号，但是有些信号是由于巷道介质的反射或者是和移 动节点距离较远的节点信号，所以在移动节点做定位计算之前，自身定位引擎会做一个数 据预处理，接收到的某些信号强度过弱的就会被算法自动过滤掉，以保证接收到的信号是 定位区域较近的节点信号。但是在移动人员处于两个定位小区边缘位置的时候可能就会接 收到较多信号，造成信号接收混乱，例如以下两种情况：
[0122] (1)第一种情况：如图5所示，如果移动节点〇(工作人员佩戴的节点）从定位小区 1往小区2方向移动，当〇节点靠近小区1和2的边界（ac边）时，移动节点〇和b、d两个 参考节点的距离相似且都相对较远，此时〇节点会在通信范围内同时接收到b节点和d节 点的RSSI值。由于两节点和移动节点距离相近，在传播中的无线信号的损耗相当，接收到 的RSSI的信号强度值就相似。
[0123] (2)第二种情况：如图6所示，由于巷道形状不规则或者节点摆放的不均匀造成如 图6节点的分布情况。虽然移动节点〇在定位小区3的区域内，实际上〇点却距离f节点 更近一些，在所有接收到的RSSI信号值中f点的信号值会比c点的信号值更大。节点算法 预处理中就会把c节点当作是干扰信号过滤掉，然后节点会利用d、f、e三个节点的信息值 来的进行定位计算，这样定位就造成了更大的误差。
[0124] 为了能够更清楚的区分移动节点位于哪个定位小区，避免当作业人员进入井下无 线网络覆盖空间后因其他节点的信号干扰而造成的定位小区模糊，在节点接收信号过程中 同时测量与参考节点间的角度信息，但为了减少储存和计算量，测量得到角度信息只用来 参考不做保存。
[0125] 如图5、图6所示，当节点在巷道移动过程中与两侧参考节点信号角度等于180度 前，测量角度在Zaoc< 180 (Zdoe< 180)时，移动节点所在小区为第一小区，就可以确 定所需要节点a、b、c来继续进行定位计算。在所测角度Zaoc= 180 (Zdoe= 180)之后 下一时刻节点已进入第二个定位小区，在之后的区域循环进行小区区分和定位计算以完 成跟踪移动目标的工作。
[0126] 在加入角度信息后划分清晰定位的区间，以此来过滤不属于定位小区参考节点信 号的的干扰，再利用RSSI测距技术测出到三个参考节点间的距离山，d2,d3，然后利用定位 算法计算出人员的位置坐标。
[0127] 三边定位算法优化
[0128] 理想状态不考虑无线信号传播中的损耗和其他环境因素对信号传播的的影响，所 测的节点间距离精确无误差，以三个参考节点为圆心三个圆相交的位置就是移动节点位 置。但是由于在实际矿井环境中各种干扰因素的影响，测量出的距离和现实距离必定是存 在误差，以三个参考节点为圆心的三个圆不可能相交于一点，从而造成方程无解。如图7、图 8所示，三圆不交于一点而是彼此两两相交，由ABC组成的三角形区域Z即是未知节点M的 可能位置。
[0129]如图7在三个圆心两两相交时，由于三圆不交于一点，首先利用公式
[0131] 计算出〇i、O2两个圆的相交点CpC2，然后计算两个交点与O3节点的距离，取距离 近的一点C1保留，距离远的舍去。类似的解出0 :和O3的交点取距离O2点相近的交点Bi， 〇2、O3的交点距离〇i最近的A力，组成未知节点的可能区域AAAC1。
[0132] 在井下设置固定距离的参考节点，测量出井下环境的误差范围。定位开始后利 用RSSI进行一次测距，然后在实际测的距离基础上反向加上环境的范围内随机误差。例如 测得环境内误差距离范围是[-1，3]，那么就在实际测得一组距离山，d2, (13上加上反向的误 差[-3, 1]来对距离进行校正。组成n组校正距离数据，逐个解出nX3个圆两两相交的三 个点做AAnBnCn,利用网格扫描法对重叠部分进行标记，计算出由n个三角形相交重叠的部 分，如图9所示，阴影部分的网格点重叠三次是最高重叠部分，即是缩小定位范围后未知节 点最可能的坐标位置。进一步对重叠区域的所有网格点进行质心算法计算，得出重叠部分 的质心既是未知节点的估计位置。
[0133] 理论中n的值越大计算得到的定位越准确，但是其计算量和功耗也会随之增加。 所以本文仿真中进行一次RSSI测距后，然后加上4组随机的误差即取n= 4,然后对重叠区 域进行标记，最终确定4次测距后标记最多的区域。（X1是重叠区域所有网格点的横坐标， Y1是重叠区域所有网格点的纵坐标）对标记最多区域利用质心算法公式
[0135] 计算出最终未知节点的位置坐标（Xni,yj。
[0136] 应急情况下的两边定位算法
[0137] 考虑到在井下某些节点因电池没电或者因为意外事故造成节点损坏的状况，会出 现可利用节点短缺，移动节点到达该活动区域时搜集到的节点信息少于三个，不能达到三 边定位算法的基本要求。当移动节点搜索到的节点信息是两个时，可以利用两边定位算法 对移动节点进行大概的坐标定位。因为可利用节点是两个，也是对一个可能区域进行估算 的，而且可能区域相对更大，所以两边定位算法计算的移动节点位置与三边定位法相比肯 定是会相对误差较大、稳定性效果也不理想。但是考虑到特殊情况下能够在有限条件下进 行大概的定位对于事故发生以后大概确定人员位置有很大的帮助。
[0138] 如图10当矿井下巷道的某些区域因为电池没电、物体遮挡、小范围事故等原因造 成A3参考点损坏，导致该节点不能与Ap^节点相互通信时，无法与其他两个节点协同完 成人员定位工作。此时移动节点1进入该工作区域，因为缺少A3节点无法完成定位工作， 此时如果有紧急情况发生就需要由A2节点完成对M 大致坐标定位工作。
[0139] 此时已知ApA2两个节点的坐标位置Ai(Xl，yi)，A2 (x2,y2)，用RSSI测距方法测出移 动节点M1分别到ApA2节点的距离rrr2，列方程很容易可求的A12、A21两个圆的相交点，然 后计算出阴影部分的质心就是位置节点的大概位置，如图11所示。
[0141] 由以上公式可计算出以两个几点为圆心的两圆交点A12、A21。这两点的中心点就是 两边定位法计算的移动节点大概位置。这样即使小范围出现事故导致某些节点不能正常工 作，只要有两个节点工作就可以大概的计算出被困人员的位置好及时采取应急救援措施。 掌握信息就是掌握了时间和生命，两边定位法保证了在小范围事故发生的情况下依然能够 掌握移动人员的大概位置，应对紧急情况下的小事故