井下巷道超高频无线电波传播及定位算法的研究

论文摘要

未来几十年内,煤炭依然是我国的主要能源,以煤炭为主的能源结构将难以改变,因此煤炭企业的安全生产问题是目前及今后相当长一段时间内的一个重点问题。井下人员定位技术是煤矿中抢险救灾、最大限度地拯救井下人员生命的关键技术之一,得到各国政府和科技工作者的广泛关注。本文分析了UHF（ultra high frequency）无线电波在井下巷道中的传播规律,以此为基础研究了适于井下应用的人员定位技术及相关算法,顺应了煤矿井下安全管理向科学化、信息化、数字化方向发展的需求,主要研究内容包括:1. UHF无线电波井下传播规律的研究将井下巷道视为空心介质波导,用几何光学的镜像法及波导模式理论分析了UHF无线电波在井下巷道内近场区、远场区的传播规律,结合两种方法建立了比较完善的UHF无线电波井下传播特性的预测理论。并确定采用基于来波到达时间TOA（time of arrival）的方法实现井下人员定位。2.井下巷道中的时域TOA及频域IFT-TOA方法研究分析时域宽带TOA方法在多径信道中应用时存在的问题;讨论了频域TOA的逆傅立叶变换（IFT）方法,即IFT-TOA方法。对于单路径信道,提出了IFT-TOA方法的非同步采样插值校正公式;对于多路径信道,研究了IFT-TOA方法的频域加窗插值算法。3.基于MUSIC算法和OFDM技术的频域超分辨率TOA算法研究用白噪声中的谐波过程对井下巷道的频域响应建模,将谐波恢复中基于自相关矩阵特征分解的超分辨率谱估计理论应用于TOA估计当中。利用多重信号分类MUSIC （multiple signal classification）算法可获得超分辨率时延估计性能,借助先进的正交频分复用技术OFDM（orthogonal frequency division multiplexing）可获得准确、可靠的信道频域特性,由此提出基于MUSIC算法及OFDM技术的超分辨率TOA算法,即MO-TOA算法,并对算法各项性能进行了理论分析及实验验证。4.带限及噪声背景下的MO-TOA算法研究对MO-TOA算法在具体实现过程中的相关问题进行讨论,一个问题是小样本条件下如何提高相关矩阵的估计精度及时延估计精度问题,第二个问题是如何在噪声背景下实现准确、可靠的时延估计,并就这两个问题提出了相应的改进算法。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 国内外发展现状
• 1.2.1 红外技术
• 1.2.2 RFID 技术
• 1.2.3 漏泄通信技术
• 1.2.4 超低频透地通信技术
• 1.2.5 WLAN 技术
• 1.3 无线定位方法简介
• 1.3.1 AOA 方法
• 1.3.2 RSS 方法
• 1.3.3 TOA 方法
• 1.4 课题研究方案
• 1.5 本文的主要工作
• 第二章 井下巷道UHF无线电波远场区传播的模式理论
• 2.1 井下巷道UHF 无线电波传播特性概述
• 2.2 井下巷道UHF 无线电波传播的模式理论
• 2.2.1 Maxwell 方程组
• 2.2.2 矩形理想导体波导的模式理论
• 2.2.3 巷道波导的模式理论
• 2.2.3.1 马卡梯里近似
• 2.2.3.2 各传播模式的衰减系数
• 2.3 场强实测衰减系数与理论预测值的比较
• 2.4 小结
• 第三章 井下巷道UHF无线电波近场区传播的几何光学方法
• 3.1 几何光学相关理论
• 3.2 矩形巷道内UHF波传播的镜像法分析
• 3.2.1 矩形巷道波导中的平面光线及旋进光线
• 3.2.2 旋进光线的传播规律
• 3.2.3 旋进光线的路径计算
• 3.2.4 反射系数的计算
• 3.2.5 镜像级数的考虑
• 3.3 镜像法预测巷道内场强空间分布
• 3.4 镜像法预测巷道脉冲响应
• 3.5 本章小结
• 第四章 井下巷道中的时域 TOA 及频域 IFT-TOA 方法研究
• 4.1 时域TOA
• 4.2 到达时间差算法 TDOA
• 4.3 频域TOA（IFT-TOA）
• 4.3.1 单路径信道中的频域带限 IFT-TOA
• 4.3.2 多路径信道中的频域带限 IFT-TOA
• 4.3.3 窗函数的应用
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于 MUSIC 算法和OFDM 技术的频域超分辨率 TOA
• 5.1 信道频域模型
• 5.2 MUSIC算法原理
• 5.2.1 谐波过程自相关矩阵的特征分析
• 5.2.2 基于特征分解的谱估计算法 MUSIC
• 5.3 超分辨率 TOA
• 5.3.1 基于MUSIC 算法的超分辨率TOA 原理
• 5.3.2 基于MUSIC 和OFDM 技术的超分辨率TOA（MO-TOA）
• 5.3.2.1 OFDM 技术简介
• 5.3.2.2 MO-TOA 算法的提出
• 5.3.2.3 MO-TOA 算法在WLAN 中的实现
• 5.3.3 MO-TOA 与IFT-TOA 的分辨率对比
• 5.4 MO-TOA 算法性能分析
• 5.4.1 时延估计的克拉美－罗界
• 5.4.2 MO-TOA 算法的方差分析
• 5.4.3 MO-TOA 算法的分辨率分析
• 5.4.4 MO-TOA 算法的性能验证
• 5.5 本章小结
• 第六章 带限及噪声背景下的 MO-TOA 算法
• 6.1 带限条件下的相关矩阵估计
• 6.2 Root-MO-TOA 算法
• 6.3 非相关噪声背景中的MO-TOA 算法
• 6.3.1 互相关矩阵特征分析及互相关 MO-TOA 算法
• 6.3.2 互相关 MO-TOA 算法的性能检验
• 6.4 基于高阶累积量的MO-TOA 算法
• 6.4.1 TOA 估计的高阶累积量特性
• 6.4.2 互四阶累积量MO-TOA 算法
• 6.4.3 互四阶累积量MO-TOA 算法的带宽要求
• 6.5 小结
• 第七章 实验
• 7.1 信道频域特性的测量
• 7.2 场强空间分布的测量
• 7.3 MO-TOA 与IFT-TOA 算法的比较
• 7.4 Root-MO-TOA 算法在20MHz 带宽下的估计性能
• 7.5 本章小结
• 第八章 全文总结与进一步的工作
• 8.1 论文的主要研究内容及相关结论
• 8.2 论文中的创新性工作
• 8.3 进一步的工作
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的学术论文
• 附录 高阶累积量理论简介
• 致谢