引言

煤礦井下環境復雜，作業點多且面廣，造成井下作業人員分布復雜，管理不便，因此實時動態掌握井下人員的分布情況，實現人員精確定位顯得十分重要。特別是在井下發生事故時，能及時知道井下人員的信息及確切位置，制定出切實有效的救援方案則更為重要。

目前我國大中型煤礦井下雖然已大量裝備了以RFID(Radio Frequency Identifi- cation)技術為主的人員定位系統。但該系統目前仍無法很好地解決高精度定位和快速大量人員流下井的漏檢等問題。本文在研究了國內外相似系統的基礎上，針對井下特殊的環境設計了基于GPEON和ZigBee技術的無線定位系統。該系統具有雙向通信、可靠性高、低功耗、低成本、網絡容量大、響應速度快、抗干擾性強、定位范圍廣且精確、漏檢率和誤碼率低等特點。可用來進行日常的人員考勤和位置查詢以及緊急情況和事故狀況下的人員定位，有效的提高煤礦生產的安全性及應急救援的工作效率，具有一定的先進性和實用性。

系統簡介

系統工作原理

按照位置的不同將系統分為井上和井下兩部分，如圖1所示。

圖 1 系統總體結構

井下的協調器和路由器安裝在指定位置組成Zigbee無線網絡，當攜帶移動終端節點的人員進入網絡覆蓋范圍時，終端節點會自動從與其相連的協調器獲得定位所需要的RSSI值和坐標值，然后計算出自己的位置，再將自身存儲的信息及獲得的位置通信息過路由節點、協調器、交換機、光網絡傳至地面，信息經處理后儲存并顯示。地面控制中心也可以通過上位機發送指定信息，對特定人員進行呼叫或者緊急情況下進行群呼。

全光網絡簡介

光纖傳輸具有抗電磁干擾性強、頻帶寬、衰減小、傳輸速率高、頻率特性好等優點，對于煤礦井下復雜的通信環境來說，采用光纖傳輸可以提高系統的數據傳輸質量和可靠性，具有明顯的優勢。因此本系統采用了基于千兆以太全光網絡GEPON（Gigabit Ethernet Positive Optical Network）的無源光纖傳輸方式，通信標準采用以太網TCP/IP 技術，其它類型的通信格式均可通過協議網關轉換為以太網信息包在全光網絡上進行傳送，使網絡具備很好的兼容性和可擴充性。同時系統采用雙環自愈光纖網絡，形成一種具有雙總線、環形兩種冗余方式的系統，而且網絡出現問題時能自行重構。另外系統采用光無源分支技術，網絡節點中單一的ONU故障不影響整個系統的正常運行，使系統運行更加穩定可靠。

硬件電路部分簡介

協調器部分：協調器作為無線網絡數據的匯聚點，負責無線網絡的發起、管理維護以及數據處理，通過對Zigbee協議和嵌入式驅動程序的編寫，使得ARM和Zigbee技術良好結合，本系統采用基于ARM920T核的S3C2440A作為中央控制器，使用Linux操作系統，能很好的實現協調器功能。

路由節點部分：路由節點以TI公司的CC2431芯片作為無線收發模塊的核心，它在單個芯片上整合了Zigbee射頻(RF)前端、內存和微控制器，和其他外圍電路一起實現路由功能。每個節點組網后都有唯一的ID，通信信道接入方式采用CSMA-CA技術，有效的減少幀的沖突，物理層采用直接序列擴頻(DSSS)和頻率捷變FA技術，提高了抗干擾和抗多徑的能力。

移動終端節點：采用精簡設備CC2430模塊為核心，具有收發及處理信息的能力，在移動終端節點上可以連接其它傳感器，組成具有感知能力的無線傳感器網絡

定位算法

根據定位過程中是否需要測量節點間的距離，可將定位算法分為基于距離（Range-based）和距離無關（Range-free）的兩類算法，前者主要有RSSI、TOA、TDOA和AOA等，定位時需要測量出節點間的距離或角度；后者主要有DV-Hop法、質心法、APIT法和LMAP法等，它們利用網絡連通性等間接信息計算節點的位置，這些算法都有各自的優點和缺點，本文提出基于RSSI和改進型質心法相結合的定位算法。

RSSI（基于接收信號強度指示）

RSSI定位是基于距離定位機制的一種，它依據已知發射信號和接收信號的強度計算出信號在傳播中的損耗，然后利用經驗模型將傳輸損耗轉換為距離，再根據已有的算法計算出節點的位置。在井下巷道內利用2個節點進行信號衰減特性與距離關系的測試，經過對大量測試數據取平均值，可以求的RSSI信號衰減的簡化數學統計模型如式1：

式1

其中P(d)是在距離為d處的信號強度值，P(d0) 是參考距離為d0處的信號強度，為傳輸中的損耗因子，一般在2到4之間，圖2是多次測量后進行最小二乘法擬合的曲線，由圖2可知，隨著距離的增加接收信號強度也衰減，距離小時信號衰減的速度快，距離大時，信號衰減變得平緩。

圖2 RSSI信號衰減曲線

加權質心法

在質心法中，把與未知節點相連的所有已知節點組成的多邊形的幾何質心作為未知節點估計的位置，即：

（2）

其中(x1，y1)，(x1，y1)…(xn,yn)是與未知節點相連接的已知節點的坐標。此方法的定位誤差為。加權質心法是在質心法的基礎上，通過加權因子來決定各個已知節點對質心位置影響的大小，每個已知節點的加權因子的大小，可以由它與未知節點間的接收信號強度指示值（RSSI）來確定。對于N個已知節點(x1，y1)，(x1，y1)…(xn，yn)，把它們和未知節點的RSSI值轉換成相應的距離d1,d2,…,dn，首先只考慮兩個已知節點(x1，y1)，(x1，y1)，顯然(x-x1)/d1=(x-x2)/d2 和（y-y1）/d1 =（y-y2）/d2 ，可以求得：

（3）

取1/dn為加權因子的值，距離未知節點近的權值大，距離遠的權值小，這種約束力符合加權質心算法的要求，故加權質心法的最終計算公式為：

（4）

定位誤差測試

仿真測試

利用Matlab仿真工具模擬基于RSSI和加權質心算法的定位性能。假設在100m×100m的正方形區域內，較均勻的分布36個已知節點和隨機分布50個未知節點，對定位誤差進行仿真，結果如圖3、4所示。由圖可知，基于RSSI和加權質心算法的定位性能好，50個未知節點的定位誤差在已知節點分布足夠密集的情況下均小于0.5m，滿足了高精度定位的要求。

圖 3 RSSI&加權質心仿真誤差

圖 4 RSSI&加權質心仿真誤差

實際測試

由于井下實際操作條件還不成熟，本設計只在教學樓走廊內模擬井下環境進行測試，在走道中安裝10個路由節點，間隔約10米，隨機選取9個點進行測試，測試結果發送到上位機軟件，每個點測10次取平均值，結果如表1：

由實驗結果可知：多次定位誤差均小于1.5米。并且當移動終端節點時，在上位機上可以實時顯示節點的運動軌跡，同時上位機對某節點發送查詢控制指令時，節點可以快速響應并返回結果。該實驗顯示出系統穩定性強、準確性高、反應速度快。對于節點數較多以及復雜的井下環境等情況，有待于進一步的實驗驗證。

結束語

基于GEPON和Zigbee技術的礦井內人員無線定位系統的設計，利用了嵌入式Linux的快速穩定性、GEPON網絡的高可靠性以及Zigbee無線網絡的低功耗和定位精確的特點，實現了地面控制中心對井下人員的精確定位，不僅可以在井下發生事故時起到重要作用，而且可用于日常的考勤管理，另外還可以提供較多的實用功能，例如：可在移動節點處加入瓦斯傳感器、一氧化碳傳感器、濕度傳感器、溫度傳感器等，實現Zigbee網絡井下更多的監控功能，組成井下無線感知網絡。此系統比較適合煤礦企業的需求，具有較好的市場前景，對于進一步提高和發展井下人員安全定位管理系統技術的應用具有一定借鑒意義。