19、地下矿井传感器无线通信系统的进展研究

最新推荐文章于 2025-08-20 16:07:09 发布

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地下矿井传感器无线通信系统的进展研究

1. 引言

近期一系列不幸的地下采矿灾难，再次凸显了地下采矿通信的至关重要性。由于极端的环境条件，为地下采矿建立可靠的通信是一项极具挑战性的任务。不过，无线传感器被认为是地下矿井环境通信设备的有前途的候选者。它们可用于多个与采矿业相关的应用，例如：
- 矿工跟踪
- 预防人员与车辆之间的致命事故
- 当矿工进入不安全区域时提供警告信号
- 监测地下气体
- 消息通信

尽管无线传感器具有潜在优势，但实现它们仍面临挑战，存在一些待研究的问题。地下通信是环境对通信性能有显著直接影响的少数领域之一，而且地下矿井是动态环境，随着矿井的扩展，覆盖区域会自动扩大。

在矿井中，通信需要完全覆盖矿井巷道，提高系统可靠性和传输速率以实现更快的数据吞吐量。出于安全和生产效率的原因，从矿井的每个点收集和传递信息极为重要。为满足这些需求，通信行业将目光投向了用于无线传感器的超宽带（UWB）技术。众多研究表明，UWB是传感器网络应用的使能技术之一，它为无线传感器网络（WSN）应用提供了高性能与低复杂度的良好结合。此外，UWB具有出色的空间分辨率，可应用于定位和跟踪领域。除了UWB技术，多天线系统也引起了无线领域的极大兴趣。多天线系统在发射机、接收机或两者都采用多个天线，通过巧妙使用天线，在发射机或接收机链路端使用多个天线时，有可能实现阵列增益或分集增益；当链路两端都有多个天线时，可实现的数据速率可能与链路两端天线数量的最小值成线性比例增加。

在传感器网络中，节点通常密集部署，它们相互协作而非竞争以完成共同任务。例如，多个节点感知同一对象并将测量数据传输到远程数据融合中心（中继站），由于节点空间上聚集，让它们在传输和接收中协作可节省能源。

接下来将研究UWB和多输入多输出（MIMO）技术在无线传感器网络中的应用，而对无线地下信道进行信道特征描述，对于无线传感器网络通信协议的推广至关重要。

2. UWB信道特征描述

2.1 地下采矿环境描述

测量是在一个前金矿的不同巷道中进行的，深度为地下70米。该环境主要有非常粗糙的墙壁，地板不平且有一些水坑。矿井走廊的宽度在2.5米至3米之间，高度约为3米。测量在视距（LOS）和非视距（NLOS）两种场景下进行。

2.2 测量活动

发射天线固定在一个位置，接收天线沿着巷道在49个网格点上移动。网格排列为7X7的点，相邻点间距为5厘米，这5厘米对应于最低频率分量非相关小尺度衰落波长的一半。在所有测量过程中，发射和接收天线的高度保持在1.7米的同一水平，并且通过确保周围环境无移动来保持信道稳定。

UWB测量在频域进行，采用基于网络分析仪获得的S21参数的频率信道探测技术。测量系统由E8363B网络分析仪（PNA）和两种不同类型的天线（分别具有定向和全向辐射模式）组成。由于发射机和接收机之间的距离仅为10米，测量过程中未使用放大器。PNA的发射端口扫描7000个离散频率，范围从3 GHz到10 GHz，均匀分布在带宽上，接收端口测量每个频率分量的幅度和相位。

测量前对设置进行校准以减少不必要的射频电缆影响。测量系统参数如下表所示：
| 参数 | 值 |
| — | — |
| 带宽 | 7 GHz |
| 中心频率 | 6.5 GHz |
| 频率扫描点数 | 7000 |
| 频率分辨率 | 1 MHz |
| 时间分辨率 | 286 ps |
| 最大延迟范围 | 1000 ns |
| 扫描平均值 | 30 |
| 发射 - 接收天线高度 | 1.7 m |

由于测量在频域进行，使用Kaiser - Bessel窗对测量的复传输函数进行逆傅里叶变换（IFT）以获得信道冲激响应。Kaiser窗设计为参数β = 6的有限脉冲响应（FIR）滤波器，以减少变换的旁瓣。

2.3 测量结果与分析

进行大规模测量以确定地下环境中的传播距离 - 功率定律。任意发射 - 接收分离距离d的平均路径损耗（以dB为单位）可表示为：
[
PL_{average}(d) = \frac{1}{M \times N} \sum_{i = 1}^{M} \sum_{j = 1}^{N} H(f_i, d)
]
其中，$H(f_i, d)$是测量的复频率响应，N是在3 GHz到10 GHz的7000个离散频率扫描期间测量的数据点数，M是平均的扫描次数。

根据测量的信道传输函数和线性最小二乘回归的数据拟合，不同发射 - 接收天线组合的计算表明，巷道中任何位置的路径损耗$PL(d)$（以dB为单位）可表示为随机对数正态分布：
[
PL_{dB}(d) = PL_{dB}(d_0) + 10 \cdot n \cdot \log(\frac{d}{d_0}) + X_{\sigma}
]
其中，$PL(d_0)$是参考距离$d_0$（设置为1米）处的路径损耗，n是路径损耗指数，$X_{\sigma}$是标准差为σ的零均值高斯分布随机变量。

2.3.1 LOS场景

2.3.1.1 路径损耗模型

视距情况下UWB传播信道的测量在1米至10米之间以1米为间隔进行。不同天线组合的路径损耗指数n和标准差$\sigma_{dB}$如下表所示：
| LOS场景 | Omni - Omni | Direct - Direct | Direct - Omni |
| — | — | — | — |
| n | 2.11 | 2.01 | 1.99 |
| $\sigma_{dB}$ | 0.89 | 0.13 | 0.32 |

可以看出，所有组合的路径损耗指数都接近自由空间路径损耗指数n = 2，定向 - 全向天线组合的路径损耗波动最小，在视距环境中定向天线的高斯随机变量标准差较小。室内UWB传播的路径损耗指数结果低于地下UWB传播的结果，这是因为室内环境如无障碍的走廊，多径信号叠加可能导致路径损耗指数较低，而矿井巷道墙壁不平，信号散射，结果更接近自由空间路径损耗指数。

2.3.1.2 RMS延迟扩展

对信道冲激响应进行统计表征有助于描述UWB信号的幅度、相位和多径传播延迟的快速波动。由于地面和周围粗糙表面的反射和散射，地下环境中的多径数量更为重要。

为比较不同天线组合的多径信道，使用以下公式计算平均过剩延迟和均方根（RMS）延迟扩展：
- RMS延迟扩展是功率延迟分布第二中心矩的平方根：
[
\tau_{rms} = \sqrt{\overline{\tau^2} - (\overline{\tau})^2}
]
- 平均过剩延迟是功率延迟分布的一阶矩：
[
\overline{\tau} = \frac{\sum_{k} a_k \cdot P(\tau_k) \cdot \tau_k}{\sum_{k} a_k \cdot P(\tau_k)}
]
[
\overline{\tau^2} = \frac{\sum_{k} a_k \cdot P(\tau_k) \cdot \tau_k^2}{\sum_{k} a_k \cdot P(\tau_k)}
]
其中，$a_k$、$P(\tau_k)$和$\tau_k$分别是第k条路径的增益、功率和延迟。选择比最强路径低40 dB的阈值以避免噪声对多径到达时间统计的影响。结果表明，对于50%的位置，定向 - 定向组合的$\tau_{rms}$为2 ns，定向 - 全向和全向 - 全向组合的$\tau_{rms}$分别为7.7 ns和9.5 ns，定向 - 定向组合比全向 - 全向组合减少了7.5 ns的$\tau_{rms}$，地下视距环境中定向天线的效果与室内信道的结果相似。

2.3.2 NLOS场景

2.3.2.1 路径损耗模型

非视距情况下UWB传播的测量在4米至10米之间以1米为间隔进行。不同天线组合的路径损耗指数n和标准差$\sigma_{dB}$如下表所示：
| NLOS场景 | Omni - Omni | Direct - Direct |
| — | — | — |
| n | 3.00 | 6.16 |
| $\sigma_{dB}$ | 0.66 | 1.47 |

可以看出，定向天线的路径损耗指数是全向天线的两倍。

2.3.2.2 RMS延迟扩展

在非视距场景中，UWB信号通过反射、散射和衍射到达接收机。使用定向天线，在50%的位置上，与全向天线相比，可减少13 ns的$\tau_{rms}$。

3. 2.4 GHz下的MIMO信道特征描述

3.1 地下环境描述

测量在地下40米深的巷道中进行。该巷道地板不平，有凸起和沟渠，墙壁不整齐，尺寸几乎随机变化，宽度约为4至5米，还有不同大小的分支。湿度高，到处滴水，地面有大的水坑，全年温度稳定在6至15ºC。

3.2 测量设置

MIMO天线系统由实验室开发的一组贴片天线组成，用于在2.4 GHz下发射和接收射频信号。在视距和非视距场景下的测量活动在频域进行，采用基于网络分析仪（Agilent E8363B）测量$S_{21}$参数的频率信道探测技术。测量系统包括网络分析仪（PNA）、2X2 MIMO天线组、两个开关、一个用于发射信号的功率放大器和一个用于接收信号的低噪声放大器，两个放大器增益均为30 dB。

在视距场景中，发射机固定在$T_x1$位置，接收机沿巷道从距离发射机1米移动到25米；在非视距场景中，发射机固定在$T_x2$位置，发射 - 接收分离距离从6米到25米。

3.3 测量结果

3.3.1 RMS延迟（$\tau_{RMS}$）

RMS延迟扩展大致表征了延迟域中的多径传播，定义为：
[
\tau_{rms} = \sqrt{\overline{\tau^2} - (\overline{\tau})^2} = \sqrt{\frac{\sum_{i} P_i \tau_i^2}{\sum_{i} P_i} - (\frac{\sum_{i} P_i \tau_i}{\sum_{i} P_i})^2}
]
其中，$\overline{\tau}$是平均过剩延迟，$\overline{\tau^2}$是平均功率，$P_i$是在$\tau_i$到达时间的接收功率（线性单位）。为保证消除噪声，所有功率延迟分布设置了10 dB的阈值。

使用2X2 MIMO系统在视距和非视距场景下对巷道的所有测量的每个冲激响应计算RMS延迟扩展，并根据发射 - 接收分离距离$d_{Tx - Rx}$绘制曲线。结果显示，该巷道的RMS延迟扩展曲线并非如预期那样单调增加，这可能是由于粗糙侧壁表面的散射，其最大和最小表面变化相差25厘米。此外，非视距场景下MIMO的RMS延迟比视距场景高约5 ns，这是由于墙壁的衰减。LOS和NLOS位置的RMS值总结如下表：
| RMS (ns) | MIMO LOS | MIMO NLOS |
| — | — | — |
| 最小值 / 最大值 | 0.44 / 2.64 | 2.7815 / 10.292 |
| 平均值 / 标准差 (σ) | 1.33 / 0.68 | 5.6081 / 2.0750 |

3.3.2 路径损耗

信道中的路径损耗在分贝（dB）上呈正态分布，均值线性增加，模型为：
[
PL_{dB}(d_0) = \overline{PL_{dB}}(d_0) + 10\alpha\log(\frac{d}{d_0}) + X
]
其中，$\overline{PL_{dB}}(d_0)$是参考距离$d_0$处的平均路径损耗，$10\alpha\log(\frac{d}{d_0})$是参考$d_0$的平均路径损耗，X是用dB表示的零均值高斯随机变量。视距和非视距巷道的路径损耗与距离的关系曲线分别展示。通过最小二乘回归分析确定$d_0$处的平均路径损耗和路径损耗指数α，拟合与测量数据的差异由高斯随机变量X表示。α和$X$的标准差$\sigma_X$的值如下表所示：
| 场景 | MIMO LOS | MIMO NLOS |
| — | — | — |
| α | 1.73 | 3.03 |
| $\sigma_X$ | 1.29 | 2.75 |

从结果可以看出，非视距场景的路径损耗指数大于2，且$\sigma_X$值比视距场景大。视距情况下指数α = 1.73小于自由空间指数α = 2，这是因为收集了所有多径分量，使得接收到的功率高于自由空间中的直接信号。

3.3.3 容量

对于由m个发射天线和n个接收天线组成的系统，在均匀功率分配约束和存在额外白高斯噪声的情况下，无记忆MIMO窄带信道的最大容量（以比特/秒/赫兹为单位）为：
[
C = \log_2 \det (I_m + \sigma \cdot H H^H)
]
其中，$\sigma$是每个接收天线的平均信噪比，$I_m$是大小为m的单位矩阵，上标H表示矩阵的共轭转置，$\det(X)$表示矩阵X的行列式。为明确指出视距和非视距情况下MIMO系统的性能，在固定发射功率下计算遍历容量，接收机的信噪比由路径损耗决定。这种情况下，容量包括与接收功率和空间丰富度相关的影响。信道容量C与发射 - 接收距离$d_{Tx - Rx}$的关系曲线表明，非视距场景由于MIMO贴片天线的定向辐射模式导致路径损耗指数较高，与视距场景相比容量低约3比特/秒/赫兹。

4. 结论

本研究涉及UWB和MIMO传播信道及其在无线传感器中的部署的多个方面。成功设计和部署这些技术需要详细的信道特征描述。通过在不同深度的前金矿中进行视距和非视距场景的测量活动，分析得到了信道的相关统计参数。

MIMO系统通过多径传播信道可提供高容量性能，但存在复杂度高、功耗大以及无线传感器尺寸受限等缺点。相比之下，UWB具有诸多优势，如宽带宽（通常为500 MHz或更高）使其对窄带系统和多径效应具有出色的抗干扰能力，高数据速率，以及在鲁棒性、能耗和定位精度方面的显著优势。

然而，UWB技术并非全是优点。UWB通信的主要困难之一是传输功率低，与2.4 GHz相比，信息传输距离短；此外，微波范围内的UWB对阴影的抵抗能力不强，但在传感器网络中可通过适当的路由和协作通信来缓解这些问题。

5. 技术对比与应用建议

5.1 UWB与MIMO技术对比

5.2 应用建议

根据上述对比，在不同的应用场景中可以选择不同的技术：
- 对定位精度要求高的场景 ：如矿工跟踪、预防人员与车辆之间的致命事故等，UWB技术更具优势，因为其具有出色的空间分辨率和定位精度。
- 对数据容量要求高的场景 ：如果需要在一定范围内实现高速的数据传输，MIMO技术可以通过多天线配置提高数据速率和容量，但要考虑其复杂度和功耗问题。
- 复杂环境下的通信 ：在地下矿井这种复杂环境中，UWB的抗干扰能力和低复杂度使其在一些短距离通信场景中表现出色；而MIMO可以在合适的布局和配置下，利用多径传播提高通信性能。

6. 未来发展趋势

6.1 UWB技术发展趋势

更宽的带宽 ：进一步增加带宽可以提高数据速率和抗干扰能力，满足未来对高速通信的需求。
与其他技术融合 ：如与物联网、人工智能等技术融合，实现更智能的传感器网络应用。
提高传输功率 ：解决传输功率低的问题，扩大传输距离，使其在更多场景中得到应用。

6.2 MIMO技术发展趋势

天线技术创新 ：研发更小型化、高性能的天线，降低复杂度和功耗，提高无线传感器的适用性。
智能算法优化 ：通过智能算法优化多天线的配置和信号处理，提高通信性能和稳定性。
与UWB等技术协同发展 ：结合UWB的优势，实现更高效的无线通信系统。

7. 总结

本文围绕地下矿井传感器无线通信系统，深入研究了UWB和MIMO技术的传播信道特征及其应用。通过对不同场景下的测量和分析，我们了解了这两种技术在地下矿井环境中的性能表现，包括路径损耗、RMS延迟扩展、容量等方面。

UWB技术以其高抗干扰能力、高数据速率、低复杂度和出色的定位精度等优势，在地下矿井的一些短距离通信和定位应用中具有很大潜力；而MIMO技术则通过多天线配置可以提高数据容量，但存在复杂度高、功耗大等问题。

在实际应用中，需要根据具体的场景需求，综合考虑这两种技术的优缺点，选择合适的技术方案。同时，随着技术的不断发展，UWB和MIMO技术有望在未来实现进一步的创新和融合，为地下矿井传感器无线通信系统带来更高效、更可靠的解决方案。

以下是一个简单的决策流程图，帮助在实际应用中选择合适的技术：

graph TD;
    A[应用场景需求] --> B{对定位精度要求高?};
    B -- 是 --> C[选择UWB技术];
    B -- 否 --> D{对数据容量要求高?};
    D -- 是 --> E[考虑MIMO技术];
    D -- 否 --> F{环境复杂且短距离通信?};
    F -- 是 --> C;
    F -- 否 --> G[综合考虑UWB和MIMO技术];

通过这个流程图，可以根据具体的应用场景需求，快速做出技术选择的决策。希望本文的研究能够为地下矿井传感器无线通信系统的设计和应用提供有价值的参考。