基于分布式传感器网络的地下浅层定位算法研究

基于震动波定位技术是一种集数据获取、数据传输、信号处理于一体的位置测量技术，广泛应用于煤矿勘探、室内、室外定位追踪等工程领域。在利用震动波进行地下浅层震源定位中，由于地下环境的复杂性，震源定位精度不高。本文在分析研究传统定位方法的基础上，重点研究了基于网络传感器地下浅层震动信号高精度定位算法。 针对地下浅层震源定位问题，利用震源信号的走时，构建了无预测速度条件下的分布式时差定位(TDOA)模型，在分析研究最小二乘法、Chan氏算法、Taylor、Newton、拟Newton等传统目标定位算法以及遗传算法、粒子群算法等现代优化定位算法的基础上，提出了一种基于群波束时差信息的粒子群混合定位算法，通过改进粒子群种群筛选策略，加强搜索空间的关联性、各异性，实现了对地下震源的高精度定位；根据地下震源波传播特点及其群波波速的偏振特性，提出了一种自适应加权融合改进算法，通过剔除奇异传感器节点的无效定位数据，实现了在地下震源定位的解空间中的最优定位。 现场试验结果表明，在20m*20m*3m的浅层区域震动范围内，地下震源的三维位置的定位精度可达0.2m，并可计算出地下介质的传播速度。