论文摘要
针对煤矿井下环境复杂多变,无线信号易受影响,以及构建指纹数据库困难,定位精度不高等问题,提出一种基于ANFIS的井下指纹匹配定位算法。通过对该算法以及煤矿井下时变特性的研究分析,构建出一种煤矿井下的自适应模糊神经推理系统,并通过仿真模拟对该系统方案进行了检验,实验结果表明,基于模糊神经的井下指纹匹配定位算法的定位误差为1.96m,此算法在减少创建指纹数据库工作量的同时,很大程度地提高定位精度,可满足煤矿井下巷道的实时定位需求。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 崔丽珍,王巧利,李丹阳,史明泉,赫佳星
关键词: 指纹匹配定位,隶属度函数,自适应模糊神经推理,动态补偿
来源: 矿业研究与开发 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,安全科学与灾害防治,自动化技术
单位: 内蒙古科技大学信息工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(61761038),内蒙古自治区科技计划项目(201502013-1)
分类号: TD76;TP18
DOI: 10.13827/j.cnki.kyyk.2019.10.026
页码: 127-130
总页数: 4
文件大小: 196K
下载量: 64
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标签：指纹匹配定位论文; 隶属度函数论文; 自适应模糊神经推理论文; 动态补偿论文;