受定位分站和定位卡时钟同步误差、时钟计时误差、多径效应、非视距传播(NLOS)时延误差和电磁骚扰等影响,现有煤矿井下人员定位方法定位误差大,难以满足煤矿事故应急救援、运输和机电事故防治等需求。为提高定位精度,实现煤矿井下人员二维精确定位,提出了基于卡尔曼滤波的矿井人员二维精确定位方法:以定位分站测量到的定位卡到定位分站之间的距离作为卡尔曼滤波中的测量结果,根据建立的矿工在井下移动的数学模型推算出矿工的位置,并作为卡尔曼滤波中的预测结果,通过对测量结果和预测结果进行合理加权,根据上一步卡尔曼滤波后的最佳估计值得出当前时刻的最佳估计值,实现煤矿井下人员二维精确定位。

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目前Java没有直接设置系统时间精确到毫秒的方法，这里结合C可以时间。使用Java代码调用C库。

C#精确定时函数，可实现ms级定时，误差不累积

针对发光二极管(LED)技术和成像通信分析技术的成熟发展,结合井下人员定位系统定位精度的需求,提出了一种基于可见光通信与摄像仪图像采集分析技术的煤矿井下人员定位方法。该方法利用井下防爆摄像仪采集LED矿灯的可见光信号图像,识别与矿灯绑定的矿井人员编码信息;利用可见光图像识别算法,确定矿井人员的位置信息,定位矿井人员。试验验证表明:系统定位误差不大于0.4 m,响应时间不大于0.368 s,该定位方法能够有效提高位置定位精度和实时性。

沿RF锁相辅助的光纤环路链路上任意中间点的精确时延传感和工作台频率分配

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