在矿井下作业，人员的安全始终是企业最为关心的问题之一。传统的矿井下定位方法，尽管在一定程度上能够实现人员定位，但往往存在精度不足、易受干扰等问题。然而，随着5G技术的迅猛发展，一种全新的矿井下定位方法应运而生，它结合了欧氏距离与图拉普拉斯矩阵的强约束，利用自适应多视图聚类算法，为矿井下定位带来了革命性的突破。今天，我们就来揭秘由陕西智引科技有限公司自主研究并获权的这项专利技术。
传统的矿井下定位方法，主要依赖于RSSI（接收信号强度指示）作为信号强度的唯一参数。然而，在复杂的矿井下环境中，仅依赖RSSI往往难以保证定位的精确度。此外，5G通信中常用的RSRP（参考信号接收功率）和RSRQ（参考信号接收质量）等参数被忽视，进一步限制了定位精度的提升。
本发明属于矿井下定位通信技术领域，提出一种基于欧氏距离及图拉普拉斯矩阵强约束的自适应多视图聚类算法的5G矿井下定位方法，包括训练阶段和实时定位阶段，所述训练阶段包括采样阶段和聚类阶段，该方法将采样点处的三个信号强度参数以及位置信息保存起来形成三个视图的数据库，并使用欧氏距离及图拉普拉斯矩 阵强约束的自适应多视图聚类算法对数据库进行聚类从而得到每一类的标签信息；5G终端根据实时测得的AP信号强度，与数据库中的聚类标签信息进行比较，并采用欧几里得距离公式计算出终端的位置，相较于传统的基于聚类算法的矿下定位方法，通讯效果好且有利于提高定位准确度。
这项专利技术，提出了一种基于欧氏距离及图拉普拉斯矩阵强约束的自适应多视图聚类算法的5G矿井下定位方法。它不仅仅考虑RSSI，还融入了RSRP和RSRQ两个关键参数，通过构造三个高维数据矩阵，进行更全面的数据分析。
核心算法解析：
多视图聚类算法：该专利采用自适应多视图聚类算法，能够综合考虑RSSI、RSRP、RSRQ三种信号参数，通过迭代求解的方式，自动学习每种信号的权重，从而更加精准地反映井下环境对信号的影响。
欧氏距离与图拉普拉斯矩阵：利用欧氏距离衡量数据点之间的相似度，同时引入图拉普拉斯矩阵的强约束，确保聚类结果中包含k个连通域，提高聚类的稳定性和准确性。
实时定位流程：在实时定位阶段，系统通过比较实时测得的信号强度与数据库中聚类标签信息，采用欧几里得距离公式快速计算出终端的位置，实现了高效且准确的定位。
这项技术广泛应用于各类矿井下作业环境，特别适用于需要精确人员定位的场景。相比传统方法，它具有以下显著优势：
高精度定位：综合考虑多种信号参数，使得定位结果更加准确可靠。
高稳定性：通过自适应加权和强约束聚类，系统能够在复杂环境下保持稳定运行。
实时性强：利用5G技术，实现信号的快速传输与处理，满足实时定位的需求。
兼容性强：与现有5G通信系统无缝对接，降低了升级改造成本。
随着5G技术的不断普及和井下作业智能化的推进，这项专利技术将为矿井下定位带来全新的解决方案。它不仅提高了定位的精度和稳定性，还促进了井下作业的安全管理和效率提升。相信在不久的将来，这项技术将成为矿井下定位的标准配置，引领行业向更加智能、高效的方向发展。
