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煤矿井下基于Attention机制的LSTM地磁定位算法

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针对利用无线射频信号对井下人员定位受环境影响大的问题,本文提出了基于Attention机制的LSTM地磁定位算法.利用矿用智能手机以路径连续采集方式获取井下地磁数据,通过分析井下巷道地磁信号变化的空间差异性和时间稳定性,建立面向井下拓扑结构的地磁指纹数据库;在LSTM模型中引入Attention机制,使其能够根据地磁序列与位置的相关性进行训练且给予不同的权重;将井下实时采集的地磁数据输入模型后进行位置估计.试验结果表明,通过神经网络LSTM学习地磁序列与相应位置的映射关系,可有效提高定位精度.
LSTM geomagnetic positioning algorithm based on Attention mechanism in underground coal mine

杨勇、崔丽珍、郭倩倩、薛中浩

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内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古 包头 014010

地磁定位 注意力机制 LSTM算法 煤矿井下

国家自然科学基金内蒙古自然科学基金内蒙古自治区科技计划

617610382020MS060272019GG328

2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(1)
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