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作者：冯梓洋;弓培林;赵通;伊康;李鹏;苏超;白利斌;
单位：太原理工大学矿业工程学院;太原理工大学原位改性采矿教育部重点实验室;
摘要：井下接收信号强度指示（RSSI）信号在多径、遮挡与电磁干扰作用下呈尖峰突变、高频抖动与趋势漂移等非平稳特征，导致定位误差较大。现有定位方法缺乏对多源干扰的协同抑制，且对信号的特征提取不充分、多尺度特征融合不足。针对上述问题，提出了一种基于多阶段去噪与双分支时序网络的井下RSSI定位方法。多阶段去噪通过异常值剔除与插值修复、自适应卡尔曼滤波和小波域自适应门控分别抑制尖峰干扰、高频抖动与趋势漂移，输出更稳定且保留细节的RSSI序列；双分支时序网络引入一阶差分作为辅助扰动先验，采用趋势分支与扰动分支并行提取特征，通过通道注意力机制自适应加权融合特征，并结合双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）捕捉前后文时序依赖，从而在复杂动态环境中保持轨迹的平滑性与连续性。测试结果表明：RSSI信号经过多阶段去噪后整体波形更稳定，且保留了局部动态特征而不出现过度平滑；双分支时序网络的准确率、F_1分数、精确率和召回率高且收敛快，在不同场景测试下的准确率和F_1分数均超过85%，具有良好的泛化能力；在动态环境下的连续定位任务中，该方法平均定位误差仅为0.12 m。
关键词：煤矿井下定位;;接收信号强度指示;;RSSI;;多阶段去噪;;双分支时序网络;;Bi-LSTM
基金资助：国家自然科学基金项目(52404094);; 山西省基础研究计划面上项目(202303021211063)
