林正鴻 黃麟淇 李涵 王碧博 王志翔 陳心怡

摘要：在地下礦山建立穩(wěn)定、有效、高精度的人員定位系統(tǒng)和算法，對(duì)礦井事故災(zāi)害的災(zāi)時(shí)指導(dǎo)逃生和災(zāi)后救援等方面起著至關(guān)重要的作用?；诔瑢拵Фㄎ粶y(cè)距系統(tǒng)，進(jìn)行了室內(nèi)非對(duì)稱(chēng)雙邊雙程測(cè)距試驗(yàn)，利用粒子群算法、Taylor級(jí)數(shù)迭代等智能算法完成對(duì)目標(biāo)的定位，以期獲得更精確的定位解析，相較于傳統(tǒng)的Wi-Fi通信系統(tǒng)及射頻識(shí)別人員定位管理方法，能夠在保證實(shí)時(shí)性的同時(shí)，有效、準(zhǔn)確地提供遇險(xiǎn)人員的位置及周邊地形狀況，達(dá)到了厘米級(jí)定位精度，實(shí)現(xiàn)了井下精確定位，為井下救援工作提供技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：井下人員定位;跟蹤算法;非對(duì)稱(chēng)雙邊雙向測(cè)距;超寬帶;粒子群算法;Taylor

迭代算法

中圖分類(lèi)號(hào)：TD65文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

文章編號(hào)：1001-1277（2023）04-0028-06doi：10.11792/hj20230408

引 言

礦山井下人員定位管理一直是礦山安全監(jiān)管的重要內(nèi)容，根據(jù)《中華人民共和國(guó)安全生產(chǎn)法》有關(guān)規(guī)定，礦井安全避險(xiǎn)系統(tǒng)作為礦山生產(chǎn)建設(shè)中不可缺少的部分，有關(guān)礦山企業(yè)必須建立完善的安全配套設(shè)施，做到對(duì)入井人員數(shù)量、狀態(tài)、位置及行動(dòng)路線的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，充分保障入井人員生命安全?；谏鲜鲆?，井下人員定位系統(tǒng)需完成位置信息收集、輸送、分析等綜合功能，同時(shí)對(duì)于位置信息，應(yīng)能夠及時(shí)反饋高精度的相關(guān)數(shù)據(jù)和對(duì)人員行動(dòng)路線的預(yù)測(cè)等動(dòng)態(tài)信息，并能夠?qū)崟r(shí)擬合緊急救援方案，為救援工作提供人員定位數(shù)據(jù)和救援參考方案。

目前，主要的礦山無(wú)線通信和人員定位管理系統(tǒng)包括射頻識(shí)別（Radio Frequency Identification，RFID）人員定位管理系統(tǒng)^［1］、Wi-Fi通信系統(tǒng)等。通過(guò)搭建以太環(huán)網(wǎng)并作為主傳輸平臺(tái)，利用IP網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、Wi-Fi無(wú)線通信技術(shù)^［2］、RFID射頻定位技術(shù)^［1］，在礦井中實(shí)現(xiàn)多功能應(yīng)用。RFID人員定位管理系統(tǒng)和Wi-Fi通信系統(tǒng)均以無(wú)線AP和ZigBee通信協(xié)議的RFID射頻定位技術(shù)為基礎(chǔ)^［3-4］，達(dá)到無(wú)線移動(dòng)通信和精準(zhǔn)人員定位的要求，通信和定位主要靠綜合基站實(shí)現(xiàn)，但在發(fā)生災(zāi)害時(shí)無(wú)法保證設(shè)備有效性。而超寬帶（UWB）^［5］測(cè)距系統(tǒng)可獲得更為精確的定位數(shù)據(jù)，且可在近期獲得的歷史人員定位數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，結(jié)合位于地面的智能算法進(jìn)行擬合定位，最大限度地降低設(shè)備因素對(duì)精確性的影響，實(shí)現(xiàn)在災(zāi)害發(fā)生后，設(shè)備受損的情況下快速準(zhǔn)確地定位出受困人員位置，便于施救。

現(xiàn)今人工智能算法技術(shù)愈加成熟且應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，而將人工智能算法技術(shù)與目前使用的定位系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)礦井下目標(biāo)的精確定位^［6-9］將是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

1 超寬帶原理

1.1 UWB無(wú)載波定位技術(shù)

常用于井下人員定位^［10-11］的技術(shù)包括紅外定位技術(shù)、藍(lán)牙定位技術(shù)、Wi-Fi定位技術(shù)、超聲波定位技術(shù)、ZigBee定位技術(shù)等，但是大多數(shù)定位技術(shù)存在傳輸距離短、定位精度低、抗多徑效應(yīng)差等問(wèn)題，使得在井下復(fù)雜地質(zhì)條件下難以實(shí)現(xiàn)對(duì)人員的精確定位^{［4，12-13］}。

作為一種無(wú)載波通信技術(shù)，UWB無(wú)載波定位技術(shù)^［14-15］與傳統(tǒng)通信技術(shù)存在許多差異。一方面，UWB不發(fā)射載波傳遞信號(hào)，而是發(fā)射ns至ps級(jí)的非正弦波窄脈沖來(lái)實(shí)現(xiàn)傳輸數(shù)據(jù)的目的。因此，它占據(jù)了3.1～10.6 GHz間7.5 GHz帶寬頻率的頻譜范圍;另一方面，UWB適用于高速、近距離無(wú)線個(gè)人通信ns級(jí)窄脈沖傳輸無(wú)線信號(hào)。相比于其他無(wú)線定位技術(shù)，UWB無(wú)載波定位技術(shù)具有節(jié)能環(huán)保、精度高、信號(hào)范圍大、成本較低等優(yōu)勢(shì)，能較好滿(mǎn)足工業(yè)級(jí)定位要求。

1.2 UWB無(wú)載波定位技術(shù)原理

UWB無(wú)載波定位技術(shù)原理是在擬搜索區(qū)域內(nèi)設(shè)置若干UWB定位基站，并與待定位對(duì)象所配置的UWB定位標(biāo)簽進(jìn)行信號(hào)交流，發(fā)射測(cè)距請(qǐng)求，從而測(cè)量出定位標(biāo)簽與定位基站的距離（或偽距）關(guān)系，利用所測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)學(xué)分析方法求解定位標(biāo)簽的具體位置。

目前，應(yīng)用效果較好的定位方法^［16-18］主要有：到達(dá)時(shí)間（Time of Arrival，TOA）法、飛行時(shí)間測(cè)距（Time of Flight，TOF）法和到達(dá)時(shí)間差（Time Difference of Arrival，TDOA）法3種?；赥OA的定位方法，通過(guò)使用測(cè)距方法獲得定位傳感器和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的線性距離，并且每次TOA測(cè)距估計(jì)結(jié)果對(duì)應(yīng)一個(gè)圓方程。而基于TDOA的定位方法也是基于線性距離測(cè)量，與TOA法不同的是，基于此方法得到的數(shù)據(jù)結(jié)果是定位傳感器與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的距離差，并且針對(duì)每個(gè)時(shí)間差距離估測(cè)結(jié)果在數(shù)學(xué)上設(shè)立一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的雙曲線方程。當(dāng)然，無(wú)論是通過(guò)圓方程還是雙曲線方程，定位測(cè)距的最終目的都是將距離代入對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)方程聯(lián)立求解目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的位置，聯(lián)立形成的方程越多，所得出的節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)就越精確，這也是基站數(shù)量越多，位置越精確的原因。但二者均存在定位精度有限、嚴(yán)格時(shí)鐘同步、時(shí)鐘偏差等問(wèn)題。

TOF是一項(xiàng)基于雙向測(cè)距原理的新型測(cè)距技術(shù)，它以規(guī)避時(shí)鐘偏差，降低定位誤差為目標(biāo)，該方法以UWB信號(hào)在定位基站與擬定位目標(biāo)之間的往返飛行時(shí)間為基準(zhǔn)，并結(jié)合公式定理計(jì)算相對(duì)距離。根據(jù)幾何關(guān)系可以得出，平面內(nèi)某點(diǎn)到已知點(diǎn)的距離為常數(shù)時(shí)，該未知點(diǎn)一定落在以已知點(diǎn)坐標(biāo)為圓心，以該常數(shù)為半徑的圓上。有2個(gè)已知點(diǎn)，就有2個(gè)交點(diǎn)。以3個(gè)已知點(diǎn)和距離作3個(gè)圓，他們交于同一點(diǎn)，該點(diǎn)就是標(biāo)簽的位置。因此本次研究采用TOF測(cè)距技術(shù)。

TOF測(cè)距技術(shù)又分為單邊雙向測(cè)距和雙邊雙向測(cè)距兩種方法。

1）單邊雙向測(cè)距（Single-sided Two-way Ranging，SS-TWR）是對(duì)單個(gè)往返消息時(shí)間上的簡(jiǎn)單測(cè)量（如圖1所示），設(shè)備A主動(dòng)發(fā)送數(shù)據(jù)到設(shè)備B，設(shè)備B返回?cái)?shù)據(jù)響應(yīng)設(shè)備A^［17］。

2）雙邊雙向測(cè)距（Double-sided Two-way Ranging，DS-TWR）是在單邊雙向測(cè)距方法基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展的一種測(cè)距方法（如圖2所示），其相較于單邊雙向測(cè)距增加了記錄兩個(gè)往返的時(shí)間差，進(jìn)而得到飛行時(shí)間，此方法顯著降低了測(cè)距方法帶來(lái)的系統(tǒng)誤差。

在雙向測(cè)距中，測(cè)量精度主要受設(shè)備時(shí)鐘漂移系數(shù)之差、設(shè)備B的響應(yīng)延時(shí)等因素影響，本系統(tǒng)采用更高精度的非對(duì)稱(chēng)雙邊雙向測(cè)距（Asymmetric Double-sided Two-way Ranging，ADS-TWR）^［19］技術(shù)，在理論范圍內(nèi)，盡可能減少不良因素對(duì)測(cè)量精度的影響，以達(dá)到提高定位精度和定位實(shí)時(shí)性，減少數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間的效果。

1.3 ADS-TWR測(cè)距技術(shù)

通過(guò)對(duì)標(biāo)簽基站進(jìn)行雙向測(cè)距，并利用基站與標(biāo)簽之間UWB信號(hào)的單向平均傳播時(shí)間（t_tof）^［17］進(jìn)行ADS-TWR測(cè)距，測(cè)距原理如圖3所示。

移動(dòng)標(biāo)簽將響應(yīng)時(shí)間（treply）、發(fā)送時(shí)間（tround）值通過(guò)終止幀（Final）發(fā)送到基站，基站利用treplyA、treplyB、treplyC的值，進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理，計(jì)算標(biāo)簽與基站之間的UWB信號(hào)單向平均傳播時(shí)間（ttof），其由式（1）計(jì)算得出。

已知電磁波的傳播速度為3×108 m/s，代入速度時(shí)間公式后，可得到準(zhǔn)確的基站與標(biāo)簽之間的距離（d）。

2 井下人員定位算法

2.1 定位算法的改進(jìn)

各測(cè)量基站運(yùn)用測(cè)距技術(shù)對(duì)定位標(biāo)簽測(cè)量后，相關(guān)距離數(shù)據(jù)由UWB無(wú)載波定位技術(shù)傳輸至總基站，并運(yùn)用定位算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的精確定位，找到目標(biāo)在空間系統(tǒng)的坐標(biāo)值。目前，現(xiàn)行使用的算法中，以Taylor迭代算法^［20-23］為當(dāng)下較優(yōu)算法，但其不足之處在于其受算法初始值準(zhǔn)確性的限制，定位精度不足。為較好規(guī)避Taylor迭代算法自身的結(jié)構(gòu)性弱點(diǎn)，本文將結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)粒子群（PSO）^［24-25］算法，初步求解數(shù)據(jù)的定位方程組，提高Taylor迭代算法初始值的精確度后，再進(jìn)一步利用Taylor迭代算法求解標(biāo)簽距離數(shù)據(jù)所指向的具體坐標(biāo)。將PSO算法及Taylor迭代算法二者有機(jī)結(jié)合后，能夠?qū)崿F(xiàn)提高定位精度的要求。

2.2 PSO算法

PSO算法是一種動(dòng)態(tài)群體優(yōu)化智能算法。對(duì)于求解定位標(biāo)簽的實(shí)際具體位置，本文將以測(cè)距數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)求解目標(biāo)定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解以測(cè)距數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的非線性方程組最優(yōu)解的動(dòng)態(tài)規(guī)劃問(wèn)題。對(duì)于此方程組的求解，PSO算法體現(xiàn)出考慮參數(shù)范圍小、粒子收斂速度快（即得出最優(yōu)解速度快）、方便快捷的特點(diǎn)。

設(shè)在有限維度的搜索空間條件下，非線性方程組的n個(gè)解可用數(shù)量為n的粒子群代替，通過(guò)不斷修正粒子速度與粒子位置這兩個(gè)參數(shù)，來(lái)驅(qū)使粒子不斷搜索所設(shè)空間中的最優(yōu)位置，即非線性方程組的最優(yōu)解，粒子群速度（v_i）公式見(jiàn)式（2）、式（3）。

粒子的位置：

式中：k為粒子群當(dāng)前迭代次數(shù);p_bi為第i個(gè)粒子當(dāng)前的個(gè)體最優(yōu)值;g_bi為種群當(dāng)前的全局最優(yōu)位置;c₁、c₂為非負(fù)學(xué)習(xí)因子;r₁、r₂為［0，1］的隨機(jī)數(shù)，用于保證個(gè)體差異性;w為慣性權(quán)重，主要修正算法的局部與全局搜索能力。

粒子的個(gè)體速度按上述公式進(jìn)行變化，且已知粒子速度主要由慣性權(quán)重^［26］、學(xué)習(xí)因子^［27］決定。針對(duì)這兩種參數(shù)如何選擇和變化，可以從慣性權(quán)重變化函數(shù)和學(xué)習(xí)因子動(dòng)態(tài)變化函數(shù)兩個(gè)方面進(jìn)行考慮。

2.2.1 慣性權(quán)重變化函數(shù)改進(jìn)

由式（2）可知，慣性權(quán)重主要影響粒子的速度，而速度大小將影響粒子的搜索范圍大小。因此，慣性權(quán)重的取值對(duì)于粒子群算法的收斂程度及尋優(yōu)結(jié)果影響較大。通過(guò)建立w_max、w_min的函數(shù)關(guān)系對(duì)慣性權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，現(xiàn)行常調(diào)用線性遞減函數(shù)^［28-29］來(lái)調(diào)整慣性權(quán)重，該函數(shù)在算法開(kāi)始時(shí)保持較大的慣性權(quán)重，以充分保證粒子在初期搜索更多區(qū)域，體現(xiàn)較強(qiáng)的全局搜索能力，隨著數(shù)據(jù)迭代次數(shù)的不斷增加，慣性權(quán)重值相應(yīng)遞減，搜索區(qū)域進(jìn)一步收斂，粒子在最有可能出現(xiàn)最優(yōu)解的局部區(qū)域進(jìn)行更為細(xì)致的搜索，同時(shí)不斷加快收斂速度。

慣性權(quán)重按照式（4）進(jìn)行變化。

式中：T為終止迭代次數(shù);w_max、w_min為慣性權(quán)重的最大值和最小值，分別取0.9和0.4。

針對(duì)粒子群算法的擬合結(jié)果，需要構(gòu)建一個(gè)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)來(lái)對(duì)算法擬合結(jié)果的精確程度進(jìn)行評(píng)價(jià)。設(shè)f（x_i，y_i）為定位標(biāo)簽與n個(gè)定位分站的測(cè)距總和，那么構(gòu)建的適應(yīng)度函數(shù)為：

式中：r_i為測(cè)量半徑（m）。

在粒子全局搜索最優(yōu)解的過(guò)程中，若根據(jù)函數(shù)評(píng)價(jià)得出本次結(jié)果的適應(yīng)度值比前一次更高，將會(huì)對(duì)當(dāng)前粒子群速度公式中的p_bi、g_bi進(jìn)行更新，否則粒子將進(jìn)入下一輪搜索并根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)再次進(jìn)行調(diào)整。

目前，使用的線性遞減函數(shù)能夠較有效地調(diào)整慣性權(quán)重，以期達(dá)到利用精確的粒子群求解最優(yōu)解的效果，但線性遞減函數(shù)仍存在初值搜索范圍相對(duì)固定，迭代變化為靜態(tài)，且慣性權(quán)重取值存在系統(tǒng)誤差，無(wú)法根據(jù)適應(yīng)度變化而調(diào)整的弊端。針對(duì)此函數(shù)所暴露的缺點(diǎn)，本項(xiàng)目創(chuàng)新性地提出以適應(yīng)度為參考因素的自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重函數(shù)，見(jiàn)式（6）。

式中：f為當(dāng)前適應(yīng)度值;f_min為最小適應(yīng)度值;f_avg為平均適應(yīng)度值。

引入適應(yīng)度值作為參考因素，能夠使慣性權(quán)重根據(jù)適應(yīng)度值變化進(jìn)行自我調(diào)整，并不斷選取適應(yīng)度更高的慣性權(quán)重值以對(duì)粒子速度和收斂趨勢(shì)加以約束。采用本函數(shù)實(shí)現(xiàn)慣性權(quán)重值的控制，其優(yōu)點(diǎn)在于能夠在粒子搜索初期保證足夠的搜索范圍，相比于線性遞減函數(shù)能更快地使粒子群趨近于全局最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算的動(dòng)態(tài)控制和計(jì)算量的減少，在算法結(jié)構(gòu)上更加簡(jiǎn)潔。

2.2.2 學(xué)習(xí)因子c₁、c₂動(dòng)態(tài)變化函數(shù)

使用較為廣泛的粒子群算法中，粒子群速度公式中非負(fù)學(xué)習(xí)因子c₁、c₂^［30-31］取值一般默認(rèn)為常數(shù)2。但當(dāng)學(xué)習(xí)因子為定值時(shí)會(huì)導(dǎo)致粒子在尋找最優(yōu)解時(shí)缺乏更為精確的目標(biāo)，從而造成前期、后期粒子移動(dòng)目標(biāo)差異性不足，算法效率嚴(yán)重降低。針對(duì)該問(wèn)題，提出兩種有待實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的方案：

1）方案一：異步變化學(xué)習(xí)因子。在不斷尋找局部最優(yōu)解的過(guò)程中，不同的學(xué)習(xí)因子隨時(shí)間呈現(xiàn)出不同規(guī)律的變化稱(chēng)為異步變化。如果c₁的取值過(guò)大，將使得粒子在局部范圍內(nèi)過(guò)多徘徊，進(jìn)而使得搜索效率降低、算法速度減慢、浪費(fèi)計(jì)算量。而較大的c₂值，則又會(huì)促使粒子過(guò)早收斂到局部最小值，從而嚴(yán)重降低尋找更大范圍內(nèi)最優(yōu)解的可能性。

2）方案二：引入壓縮因子。為達(dá)到人為控制粒子飛行速度的目的，使粒子速度更好地在全局搜索和局部搜索之間達(dá)到有效平衡，更快更好地找到全局最優(yōu)解，可引入壓縮因子（φ）進(jìn)行算法優(yōu)化，其優(yōu)化原理見(jiàn)式（7）。

式中：c=c₁+c₂，c>4，一般取4.1（預(yù)設(shè)參數(shù)中可令c₁=c₂=2.05）

c₁、c₂常用取法有：

（1）c₁=c₂=2.05，壓縮因子φ=0.729，在形式上可以等效w=0.729，c₁=c₂=1.494 45的基本PSO算法。

（2）微粒規(guī)模N=30，c₁=2.8，c₂=1.3，壓縮因子φ=0.729。

通過(guò)上述參數(shù)的調(diào)整，實(shí)現(xiàn)對(duì)粒子群速度的有效調(diào)整。

3 試驗(yàn)結(jié)果與定位算法分析

假設(shè)有4個(gè)基站，如圖4所示，其位置分別是A（0，0），B（50，0），C（50，50），D（0，50），每個(gè)基站的通信半徑為60 m。

移動(dòng)標(biāo)簽信號(hào)實(shí)時(shí)確定標(biāo)簽信號(hào)距離各個(gè)基站的距離，當(dāng)標(biāo)簽信號(hào)位置為1，2，3，4，5，6時(shí)，部分距離信息如表1所示。

將距離信息代入改進(jìn)后的PSO算法中，經(jīng)過(guò)MATLAB仿真的標(biāo)簽信號(hào)預(yù)計(jì)初始位置坐標(biāo)如表2所示。

將得到的標(biāo)簽信號(hào)初始坐標(biāo)代入Taylor迭代計(jì)算中完成對(duì)標(biāo)簽信號(hào)的定位。在相同仿真情況下，使用標(biāo)準(zhǔn)的TDOA定位方法對(duì)初始標(biāo)簽信號(hào)定位，綜合兩種定位方法得到標(biāo)簽信號(hào)的坐標(biāo)如表3所示。

對(duì)比實(shí)際坐標(biāo)，優(yōu)化定位坐標(biāo)及標(biāo)準(zhǔn)TDOA定位坐標(biāo)可得到其散點(diǎn)圖，如圖5所示（橫縱坐標(biāo)均表示為坐標(biāo)值，連線以示區(qū)分）。

4 結(jié) 論

本文基于超寬帶（UWB）非對(duì)稱(chēng)雙邊雙向測(cè)距（ADS-TWR）技術(shù)，利用距離各個(gè)基站所測(cè)的精確位置信息，將粒子群算法、Taylor迭代算法有機(jī)結(jié)合，完成對(duì)目標(biāo)位置的定位與解析，得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

1）通過(guò)采用PSO算法獲取精確初始值，再運(yùn)用Taylor算法迭代分析的運(yùn)算模式，能使所得坐標(biāo)與真實(shí)坐標(biāo)顯著接近，同時(shí)相較于目前的標(biāo)準(zhǔn)TDOA定位方法有較為明顯的精度提升。

2）目前優(yōu)化后的運(yùn)算模式已經(jīng)能夠?qū)⒋蟛糠肿鴺?biāo)的精確度提升至厘米級(jí)別，但部分坐標(biāo)的誤差仍然較大，有待進(jìn)一步優(yōu)化。

3）未來(lái)的工作將討論在現(xiàn)有的運(yùn)算模式基礎(chǔ)上，如何結(jié)合實(shí)際案例和現(xiàn)場(chǎng)分析，利用實(shí)驗(yàn)室建模操作來(lái)進(jìn)一步調(diào)整粒子群算法中的學(xué)習(xí)因子初始值及壓縮因子取值，從而調(diào)試出最合適的算法參數(shù)，為井下救援提供更有效、精準(zhǔn)度和魯棒性更強(qiáng)的優(yōu)化參數(shù)算法。

［參 考 文 獻(xiàn)］

［1］ 邵國(guó)強(qiáng).礦用無(wú)線通信及人員定位管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］.工礦自動(dòng)化，2013，39（3）：10-12.

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Study of underground locating and tracking algorithm in mines based on ultra-band asymmetric bilateral two-way ranging

Lin Zhenghong，Huang Linqi，Li Han，Wang Bibo，Wang Zhixiang，Chen Xinyi

（School of Resources and Safety Engineering，Central South University）

Abstract：It plays a vital role in runaway guidance and post-disaster rescue in mine shaft accidents to establish a stable，effective，and high-precision personnel locating system and algorithm.Based on the ultra-band locating ranging system，the study carries out tests on indoor asymmetric bilateral two-way ranging.In the test，particle swarm optimization，Taylor series iteration，and similar smart algorithms are used to complete the target location，in hope that a more precise location analysis is obtained.Compared to conventional Wi-Fi communication systems and frequency-emission personnel location identification methods，the method，as well as guaranteeing real-time information，can effectively and accurately provide the location of troubled personnel and their peripheral terrain status.Besides，the precision of locating reaches the level within centimeters，which realizes precise underground location and provides technical support for underground rescue.

Keywords：underground personnel location;tracking algorithm;asymmetric bilateral two-way ranging;ultra-band;particle swarm optimization;Taylor series iteration algorithm