文档名：煤矿井下HBiLSTM地磁定位算法研究
摘要：针对井下环境对地磁数据影响较大的问题,提出HBi-LSTM神经网络地磁定位模型.基于分层LSTM处理不同长短时间序列以及Bi-LSTM充分学习每条序列信息的特点,构建出HBi-LSTM模型,利用矿用手机内置磁力计采集井下地磁数据,建立面向井下环境的地磁指纹数据库,通过HBi-LSTM学习实现地磁序列可以更好地对应位置标签,之后矿工手持矿用手机随机运动采集地磁序列通过训练好的模型精确匹配指纹库实现在线定位.实验结果显示:所提出的模型比基本LSTM模型的定位性能更好,能够有效提升复杂环境下定位精度.
Abstract：Inresponsetotheproblemthatthedownholeenvironmenthasalargeinfluenceonthegeomagneticdata,anHBi-LSTMneuralnetworkgeomagneticlocalizationmodelisproposed.BasedonthecharacteristicsofhierarchicalLSTMprocessingdifferentlengthtimesequencesandBi-LSTMfullylearningtheinformationofeachsequence,theHBi-LSTMmodelisconstructedtocollectundergroundgeo-magneticdatabyusingthebuilt-inmagnetometerofminingcellphonetoestablishageomagneticfingerprintdatabaseforundergroundenvironment,andthroughHBi-LSTMlearningtoachievegeomagneticsequencesbettercorrespondingtolocationtags,afterwhichminersholdingminingcellphonescollectgeomagneticsequencesinrandommotiontoachieveonlinelocalizationbypreciselymatchingthetrainedmodeltothefingerprintdatabase.TheexperimentalresultsshowthattheproposedmodelhasbetterlocalizationperformancethanthebasicLSTMmodelandcaneffectivelyimprovethelocalizationaccuracyincomplexenvironments.
作者：郝婷 崔丽珍 杨勇Author：HAOTing CUILizhen YANGYong
作者单位：内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010
刊名：传感技术学报
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2024, 37(1)
分类号：TD76TN92
关键词：地磁定位 指纹数据库 HBi-LSTM定位模型 煤矿井下
Keywords：geomagneticlocalization fingerprintdatabase HBi-LSTMlocalizationmodel undergroundcoalmine
机标分类号：
在线出版日期：2024年3月6日
基金项目：内蒙古自然科学基金项目，内蒙古自治区科技计划项目，内蒙古自治区科技计划项目，国家自然科学基金煤矿井下HBi-LSTM地磁定位算法研究[
期刊论文] 传感技术学报--2024, 37(1)郝婷 崔丽珍 杨勇针对井下环境对地磁数据影响较大的问题,提出HBi-LSTM神经网络地磁定位模型.基于分层LSTM处理不同长短时间序列以及Bi-LSTM充分学习每条序列信息的特点,构建出HBi-LSTM模型,利用矿用手机内置磁力计采集井下地磁数据,建立...参考文献和引证文献
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