无线通信定位一体化进展及其在煤矿井下应用分析

胡延军，赵英柱，杨一雪，翟雨双，李世银

（1. 中国矿业大学 信息与控制工程学院，江苏 徐州 221116；
2. 地下空间智能控制教育部工程研究中心，江苏 徐州 221116）

绿色、安全、高效生产是煤炭产业持续、稳定、健康发展的重要保证[1-3]。为了保障煤矿安全生产水平，煤矿企业建设了多种用于事故预防、灾害治理及预警的智能化监测监控系统；
同时为了提升安全生产效率，建设了多种可实现减人或无人的自动化、智能化系统及装置。其中，无线通信与实时精确定位技术是建设智能化煤矿的重要支撑。国家和相关管理部门先后出台了一系列政策、通知及规范[4-6]，对煤矿井下无线通信与矿井实时精确定位技术的研究和应用进行引导、鼓励及规范。

为了实现井下矿工位置及行为管理，从井下机器人定位和导航等角度出发，已有矿井部署了矿井实时精确定位系统，并取得了较好效果。这些系统的数据通信功能在硬件上利用了矿井已建设的以太环网设备，但硬件独立性仍然较强，具体表现在定位基站的硬件设备独立、定位所用电磁波频谱独立。这就意味着，即使在井下已部署通信系统的情况下，部署矿井实时精确定位系统仍需较大的硬件投入，这也导致井下设备维护工作量和系统复杂度增加。

事实上，煤矿经过自动化、信息化及当前智能化建设，特别是随着5G技术在井下推广，煤矿已经建立了基本覆盖全矿井用以语音通信和数据传输的无线通信网络，部分场所建设了无线节点众多的传感器网络。可预期，为了满足将来替代矿工的遥控/自主机器人控制及通信需求，井下将存在节点众多的泛在无线通信网络。若能利用泛在无线通信网络的硬件设备和电磁波频谱实现实时精确定位功能，可在为智能矿山建设提供技术支撑的前提下，减少矿井硬件投入和维护工作量。利用无线网络实现定位功能正是无线通信定位一体化（Integrated Localization and Wireless Communication，ILWC）研究的范畴，也是当前研究热点。本文对ILWC技术研究进展及趋势进行阐述，并对ILWC技术在煤矿井下的适用性及面临的挑战进行分析。

从时间维度考察，无线通信技术和定位技术最初是2种独立发展的技术，近几年才交叉融合发展。无线通信技术和定位技术的研究成果是当前ILWC技术研究的基础。因此，本节对无线通信技术及定位技术的研究进展，特别是ILWC所使用的相关技术发展进行简述。

需要说明的是，定位技术是一个范畴很大、成果非常丰富的技术，本节仅对定位中抽象数学模型的求解（ILWC中可能使用的技术）进展进行介绍，并未全面完整地对定位技术进行总结。

1.1 无线通信技术

无线通信技术研究主要受业务需求和市场需求这2大因素推动，相应的无线通信技术有2条发展主线：① 高带宽，低时延，自组网。② 小体积，低功耗，低成本。

具体而言，无线通信所使用的电磁波频段从中波中频、短波高频、厘米波超频发展到极高频毫米波、太赫兹，为提升无线通信系统的通信质量提供了物质基础。天线阵、智能天线、智能波束成形、波束赋形、正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）等技术的发展，使得时间、空间、频谱等通信资源多角度多层面复用成为可能，进而提升了通信带宽的利用率。通信组网方式从最初有基础架构的无线通信网络，如全球移动通信系统（Global System for Mobile Communications，GSM）等，发展到目前具有自组网功能的5G网络，相应的无线计算机网络也从基于只支持基站之间有线互联协议的网络发展到基于支持基站之间无线自组网协议的网络，如使用IEEE 802.15.4 的ZigBee无线传感器网络、支持IEEE 802.11n及后续协议的WiFi无线网络等。以无线终端通信设备为例，从无线电台到“大哥大”，再到智能手机，已实现从高成本、高功耗、大体积到低成本、低功耗、小体积的转变。图1以移动通信技术的发展为代表，展示了无线通信不同阶段的关键技术及发展方向。

图1 移动通信技术发展Fig. 1 Development of mobile communication technologies

无线通信技术和无线通信网络所承载业务的发展相互交织、相互促进。无线通信网络所承载的业务从单纯的语音/数据信号传输，发展到语音和数据混合传输，进而实现以多媒体数据传输为基础的实时控制、网络虚拟现实、设备感知、自动驾驶等业务应用。不同无线通信技术的传输速率和能量损耗如图2所示。

图2 无线通信技术传输速率及能量损耗Fig. 2 Transmit speed and energy consumption of wireless communication technologies

无线通信技术的高带宽、低时延研究为无线通信系统承载多业务提供了基础，无线通信系统承载业务拓展的需求引导无线通信技术的发展。因此，从无线通信技术发展来看，ILWC技术是无线通信系统承载业务拓展的必然结果。

1.2 无线定位技术

无线定位过程可分为2步：① 获取无线通信系统所使用的某种物理量，并将其转换为时间、角度、信号强度等定位信息。② 建立数学模型，利用某种算法进行定位求解。显然，无线定位的第1步与无线通信系统耦合，可视为ILWC发展中的初始阶段，因此，部分研究进展将在第3节阐述。本节仅对基于数学模型的定位计算方法研究进展进行总结。

在假设已经存在被定位目标和参考节点之间信息的条件下，定位计算方法可分为模式匹配法和数值计算法两大类，后者包括基于距离信息、基于角度信息及基于上述2种信息融合的方法。常用的定位计算方法如图3所示，其描述了不同定位信息选用的定位计算方式，以及几何求解模型与概率求解模型之间的关系。部分定位算法的精度发展如图4所示。

图3 常用的定位计算方法Fig. 3 Frequently-used localization calculation methods

图4 部分室内定位算法的精度发展Fig. 4 Precision development of some indoor localization algorithms

模式匹配法又称指纹法，通常是在离线阶段根据定位场景的细节特征建立指纹库，在定位阶段只需将实时定位场景信息与指纹库匹配，即可估算出目标位置。常用作指纹信息的有接收信号强度值（Received Signal Strength Indication，RSSI）、到达角（Angle of Arrival，AOA）等。

数值计算法是将定位问题构建成方程组，求解非线性方程组在评价指标最小化时的解。具体求解算法可分为2类：① 直接求解或利用逼进方法求解非线性方程组，如利用泰勒级数展开法和最大似然法[7-13]。该类算法中都有一个迭代算法，严重依赖初始值的选择，且算法复杂度较高。② 将非线性方程组转换为线性方程组，从而降低算法复杂度，避免初始值选择问题，如子空间法[14-16]和最小二乘法[17-19]。

ILWC可认为是2018年提出的通信感知一体化（Integrated Sensing and Communication, ISAC）[20]技术的具体化和特例化。其作为一种新技术，目前仅在物理形态上形成了共识，即ILWC是在1个硬件系统上实现通信和定位功能的技术。具体如何定义ILWC仍在讨论中。文献[21]从通信功能和定位功能设计一体化角度，将ILWC定义为通过信号波形、编码方式、调制方式和频谱资源分配等设计，实现定位与通信的无缝集成的技术。文献[22]从通信功能和定位功能利用相同软硬件的角度，将ILWC定义为利用共享易部署的无线通信软硬件资源（基础设施、时间-频率-空间等），在硬件架构和算法层面上高度整合，从而实现通信和定位功能的技术。文献[23]从通信功能和定位功能的软硬件资源共享及协同角度，将ILWC定义为一种基于软硬件资源及信息共享实现定位与通信功能协同的新型信息处理技术。

目前研究基本认同的是ILWC核心思想为“硬件集成，软件共享”。因此，任何在同一软硬件系统上实现通信和定位功能的技术，都可归属到ILWC技术范畴。

本文将ILWC技术发展划分为设备复用和深度融合2个阶段。设备复用阶段是指在不改变原有无线通信系统软硬件情况下拓展实现定位功能的阶段，可认为定位功能是无线通信系统拓展功能，定位功能只能从无线通信系统中单向获取信息。深度融合阶段是指在设备复用前提下，软硬件在设计和运行阶段综合考虑通信和定位需求的阶段，通过频谱资源复用及波形设计、信号处理等手段实现通信和定位功能融合，即定位和通信协同工作。

需要特别说明的是，本文仅讨论狭义范畴上的ILWC技术，即以射频电路共用和计算芯片复用为基础，同时实现通信及定位功能的技术。对于现有研究和工程实践中利用超宽带（Ultra-Wide Band，UWB）和WiFi芯片构建一个具备通信及定位功能的基站（通信定位一体化基站）情况，本文不做讨论。

3.1 设备复用阶段

设备复用阶段利用无线通信系统设备实现定位，即在已经部署无线通信系统的条件下，不需要额外的硬件投入即可实现定位功能，并未进行通信功能和定位功能在波形、信号处理及频谱能量利用等层面协同工作的设计。

设备复用阶段的特点是定位功能仅利用无线通信系统某个（些）物理量获取所需的距离、角度、相位等定位信息，通常包括到达时间（Time of Arrival，TOA）、到达时间差（Time Difference of Arrival，TDOA）、AOA、RSSI等。不同的无线通信系统能提供的定位信息不同，如：从WiFi网络的无线接入点（Access Point，AP）中可获取RSSI、AOA、TOF、信道状态信息（Channel State Information，CSI）等；
从UWB网络的基站中可获取发射端到接收端的信号传输时间；
从Bluetooth，ZigBee网络中可获取移动设备的RSSI、AOA、飞行时间（Time of Fly，TOF）等信息。

基于不同定位信息的定位方法不同，其特点也不同。基于TOA或TDOA的定位方法利用信号在目标节点与参考节点之间的传播时间或传播时间差来计算目标节点与参考节点的距离或距离差，进而实现定位功能。与TOA相比，TDOA不需要时钟同步。基于AOA的定位方法通过2个参考节点与目标节点之间的夹角来确定未知节点位置。常用的AOA估计算法有多重信号分类（Multiple Signal Classification, MUSIC）[24]和利用旋转不变信号参数估计技术（Estimation of Signal Parameters by Rotational Invariance Techniques, ESPRIT）[25]2种及其变形。随着无线通信中多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）技术的快速发展，信号AOA精确估计成为可能，这也逐渐成为当前ILWC研究热点。基于RSSI的定位方法常用基于路径损耗模型来估计参考节点与目标节点之间的距离。由于RSSI为信号源多径传输合成后的强度值，当定位距离超过一定范围时，基于RSSI的定位系统精度只能达到米级。文献[26]突破了发送功率必须已知的限制，使得基于RSSI的定位方法基本可应用于任何ILWC系统。

设备复用阶段ILWC研究进展见表1，其基本概括了目前基于不同网络的定位应用通信硬件设备获取的定位信息、定位精度及定位对通信功能的影响。设备复用阶段ILWC技术如图5所示，目前研究的无线定位方法[27-42]基本上是无线网络及定位计算方法的组合。

图5 设备复用阶段ILWC技术Fig. 5 ILWC technology in equipment reuse stage

表1 设备复用阶段ILWC研究进展Table 1 Research progress of ILWC in equipment reuse stage

3.2 深度融合阶段

深度融合阶段是在设备复用阶段基础上，对频率、能量及计算资源进行优化调度，达到资源一体化与功能一体化，从而在系统层面实现通信及定位最优。ILWC深度融合阶段的研究刚起步，但已经取得了一些研究成果。

对于通信感知共存性能极限问题，文献[50]提出了雷达和通信联合信号模型的假设并进行了推导，定义了雷达速率评估的克拉美-罗下限（Cramer-Rao Lower Bound，CRLB）准则，探索了在相同的频率分配中雷达和通信共存性能界限。文献[51]提出了基于广义信道反馈的信道参数估计方法，探究了一体化性能的极限问题。

埃里斯塔是卡尔梅克自治共和国首府，距莫斯科1836公里。是一个以卡尔梅克人、俄罗斯人为主，多民族聚居的城市。游走于埃里斯塔街间，给我们感触最深的是这是座多民族文化和谐相处的城市。

对于通信感知工作频率分配问题，文献[52]提出了一种动态频谱分配方法，用于雷达系统与工作频率范围重叠的通信系统共存，并联合波形和功率谱设计了一种组合互信息准则，以优化雷达和通信系统的性能。

对于通信与感知二者的功率、能量等资源分配问题，文献[53]提出了一种解决ILWC协同波束成形和功率分配问题的方案，在无线资源有限的情况下，可提高通信数据速率和定位精度。文献[54]为克服通信雷达性能受限于有限能量的问题，提出了无线供电的雷达通信集成系统，在保证通信与感知性能的前提下实现了能量最小化。

对于通信感知网络框架构建问题，文献[55-56]初步构建了一种感知移动网络，与通信共享传输信号，并提出了主动感知、被动感知、上行感知3种网络感知方法，并利用正交频分多址（Orthogonal Frequency Division Multiple Access， OFDMA ）和MIMO 技术从复杂的通信信号中估计传感参数。

对于通信感知的波形设计、波束赋形与信号处理问题，文献[57]提出了一种能够同时执行数据传输和雷达感知的智能波形设计方法，并讨论了可能的信号处理算法。文献[58-59]提出了一种混合波束成形技术，使得子阵列MIMO雷达具有感知通信功能。

对于位置辅助通信及通信辅助定位问题，文献[60]提出了车辆间通信辅助定位方法，利用新兴车辆自组织网络环境，将运动信息和GPS位置估计相结合，用于计算相对车辆位置。文献[61-64]研究了利用先验位置信息辅助毫米波可重构智能超表面的信道参数估计方法，并通过合理选择通信中继基站，实现了通信效率提升。

从目前ILWC研究进展来看，只是对各个子模块进行初步探索，研究不够充分，尚未形成ILWC体系。未来可考虑构建通信定位网络时如何对信号波形、编码方式、调制方式、频谱资源分配等方面进行协同设计，通过高度整合来实现通信和定位功能。深度融合阶段ILWC研究进展见表2，其列举了在感知通信共存性能极限问题、通信辅助定位、位置辅助通信等方面的现有文献及主要研究内容。

表2 深度融合阶段ILWC研究进展Table 2 Research progress of ILWC in deep fusion stage

煤矿井下由于其场景的特殊性，设备须满足强制认证标准，因此井下ILWC技术发展稍滞后于地面ILWC。具体体现在井下通信系统和定位系统仍是独立建设，尚未进入ILWC设备复用阶段。

4.1 井下ILWC概念

通用ILWC概念可用于煤矿井下ILWC技术，特别是“硬件集成，软件共享”思想。但煤矿井下ILWC有其特殊性，需对煤矿井下ILWC进行定义。

煤矿井下ILWC的特殊性在于井下通信功能和定位功能的资源使用量和优先级具有动态不均衡性。通信功能和定位功能资源使用优先级随井下场景需求的变化而变化，如：煤矿在日常安全生产过程中，定位功能所提供的空间信息对智能化精细化安全生产支撑作用大，ILWC系统一般存在持续稳定的外部电量供给，因此允许定位功能的电量消耗高于通信功能；
在灾后救援过程中，ILWC系统往往只能利用内部蓄电池进行电量供给，此时定位功能的电量消耗限制会远高于应急通信功能。

基于上述考虑，将煤矿井下ILWC技术定义为基于时间、空间、频谱、计算等资源共享，具有场景自动感知和资源动态自适应分配机制的通信功能和定位功能融合技术。该定义与现有ILWC定义的最大区别在于强调系统对当前应用场景的感知和资源分配动态适应性调整。

4.2 井下ILWC技术适用性

由于ILWC通信功能和定位功能共享一套系统，所以将ILWC系统部署在井下具有节约总体投资、减少维护工作量的优点。但煤矿井下不同场景所布置的无线通信网络不同，使用的定位方法也不同，因此不同场景使用的ILWC技术也不同。煤矿井下不同场景ILWC技术适用性见表3。

表3 煤矿井下不同场景ILWC技术适用性Table 3 Applicability of ILWC technology in different scenes in underground coal mine

井下大巷及类似场所尺寸大、岩层稳定，需要监控的参数相对较少，无线传感器网络节点较少。现有工程实践特别是5G网络在井下的推广应用已经验证支持长距离通信的稀疏基站可满足目前和未来通信需求。因此，井下大巷及类似场所应采用依托以5G为代表的骨干无线通信网络的ILWC技术。

井下中央变电所配置有矿用变电器、高压电缆等电磁干扰大的设备，对无线网络的抗干扰能力有很高的要求。UWB技术有非常严格的功率机制，其短持续时间脉冲能确保抵抗多径效应，并提供最高的时间分辨率[65-67]，且基于UWB的TOF，TDOA测距定位算法复杂度相对较低，定位精度可达厘米级。因此，中央变电所这类电磁干扰较大的场所应采用以UWB为主要网络的ILWC技术。

井底车场用于转送人员、材料、设备，是连接井筒与大巷的枢纽，基于对人员及运输机车安全监测的重要性，井底车场运输巷道错综复杂、道路交叉点较多的特点，人员对通信和定位设备便携性要求等方面的考虑，应采用以 ZigBee网络为代表的无线自组织通信网络的ILWC技术。ZigBee虽然在大多数移动设备上无法访问，但ZigBee网络传输距离远、功耗低、可自组网，在运输巷道交叉点布置ZigBee通信定位基站能够满足中短距离运输巷道通信需求。井底车场环境中信号强度衰减大，依据信号强弱来计算目标位置往往只能实现区域定位。采用TOA，TDOA定位方法可有效提高定位精度，基本满足该区域对定位的需求。

采煤工作面是矿工直接采煤场所，是煤矿安全事故的高发地点，具有岩层不稳定、变化快、空间尺寸小、人员走动频繁等特点，对通信和定位要求很高。结合采煤工作面场景需求，拟采用以5G，WiFi6为骨干网络的ILWC技术。5G，WiFi6具有时延低、传输速度快等优点，且大部分移动设备上配备有5G和WiFi模块，与工作面对人员跟踪定位、机器姿态识别等生产安全管理需求相契合。5G，WiFi6均采用MIMO技术，为精确估计AOA提供了基础，使得基于AOA及基于AOA与TOA/TDOA融合的定位方法更适用于工作面。

4.3 煤矿井下应用ILWC技术面临的主要挑战

ILWC深度融合阶段的研究还处于起步阶段，现有研究大多基于地面环境，研究内容及问题也是煤矿井下ILWC需要关注的。实际上，煤矿井下特殊环境使得定位与通信应用有其特殊性，具体表现在煤矿井下无线信道复杂性、基站部署不均衡性和井下场景识别困难导致的问题。

4.3.1 煤矿井下无线信道复杂性

煤矿井下巷道的物理特点是尺寸受限，且在生产过程中存在人员、设备移动及开采作业导致的岩层运动。因此，对于无线信号传输而言，煤矿井下巷道是一个狭长时变空间，即多径效应显著的时变信道。

多径效应显著导致ILWC中的通信功能和定位功能相矛盾。目前通信接收技术已经能够利用多径效应，进而提高通信质量[68-69]。但是多径效应越显著，则定位算法的输入信息（如距离、角度等）提取准确性越低，即对定位功能越不利[27]。因此，对于煤矿井下ILWC来说，一个突出问题是如何提升多径效应环境下的定位性能。目前，已有部分研究成果[70-73]能有效解决噪声和多径效应对定位的影响，但相应算法或基于特殊的硬件条件，或计算复杂度较高，并不适用于煤矿井下复杂多变的环境。因此，亟需适用于煤矿井下解决多径效应和噪声的高效算法，以实现井下实时精确定位。

此外，ILWC系统定位与通信功能共用接收机，为了提高定位精度，需要设计相应的算法用于信道估计，必然使更多的时间花费在信道估计上，导致通信延迟增大[21]。另外，井下环境干扰较大，对通信系统的通信质量要求高，而通信质量与频率密切相关，因此井下ILWC系统对频率、功率、能量分配机制的设计要求相比于地面更为严苛。

4.3.2 无线基站部署的不均衡性

从ILWC技术的实际应用角度出发，在经济性和可维护性约束下，煤矿井下无线网络的节点密度必然是不均衡的，如：大巷因其地质条件较好、尺寸较大，一般用于监控的无线传感器节点较少，布置的无线通信基站（即骨干节点）也较少；
采煤工作面岩层不稳定、变化快、空间尺寸小、人员走动频繁，需要监控的环境参数较多，通信需求也较多，因此需要布置的基站较多。

无线基站部署的不均衡性要求通信功能和定位功能资源使用率可根据场景动态调整。对于无线基站较密集的场景，定位功能所获取的信息较多，算法相对简单，因此所需的频谱及计算资源较少，而通信功能需要协调各基站的信道占用及资源分配等问题，需要的计算资源较多。对于无线基站稀疏的场景，定位功能所获取的信息较少，算法相对复杂，因此所需的频谱及计算资源较多，而通信功能并不需要太多的计算资源去协调各基站的信道占用及资源分配等问题。

对于煤矿井下基站密集场景，其特殊性不显著，这是因为地面有相似场景，如学校、商务楼等建筑物内存在大量WiFi基站。因此，基站密集场景下的ILWC技术必将获得较多非煤矿研究人员的关注。煤矿井下基站密集场景下的ILWC也可参考地面的研究成果。

煤矿井下基站稀疏场景具有较强的独特性。在这种场景下，通信功能的设计会较简单，定位功能会较复杂，需解决定位信息不足的问题。该问题可能的解决方案是在设计ILWC算法时，借助多径效应，利用通信功能构建虚拟通信分站，从而解决定位精度对节点数量的需求。

4.3.3 井下场景精确判别

煤矿井下ILWC的特点是通信功能和定位功能对资源需求有时变不均衡性，需有资源动态自适应分配机制。该机制应用的前提是对当前场景，特别是日常生产和灾后应急场景的精确判别，从而进行更为精确的动态调度、传输方案选择、算法参数配置等。因此，场景精确判别是发挥煤矿井下ILWC技术优势的关键。

目前已有一些场景判别方法，如分级分类法。文献[74-75]采用多次判别分类获得类别标签，先将图像判别为室内或室外或其他，假设为室外，再判别属于城市或农村或其他，这样逐层判断，最终得到结果，特点在于层与层之间提取不同类型的特征。还有以场景结构为基础的判别方法，如场景匹配模型[76]、组合区域模型[77]、blobworld模型[78]、语义敏感整合匹配[79]等。上述方法均针对特定场景，目前还没有建立煤矿井下正常生产与发生事故之后场景判别的相关模型，也没有提出相关算法。

场景判别机制是煤矿井下ILWC对通信与定位资源优先级分配的技术支撑。由于目前没有现成的算法或模型能够解决煤矿井下工作与非工作场景的判别问题，所以ILWC技术在煤矿井下应用时必须建立对应模型，提出有效算法，解决正常工作场景与灾后场景的准确判别问题。相比于地面简单场景，井下复杂场景的精确判别会是一个巨大挑战。

（1） ILWC技术是无线通信系统承载业务拓展的必然结果。将该技术应用到煤矿井下，将有助于推进矿山智能化建设。

（2） 通过讨论煤矿井下ILWC应用及特有问题，认为：① 井下通信与定位环境复杂，易受多径效应影响，如何解决复杂信道环境对ILWC的影响是一个巨大挑战。② 井下基站稀疏场景导致定位信息匮乏，如何解决基站稀疏带来的定位信息匮乏问题也是严峻考验。③ 井下复杂环境对ILWC技术环境感知和资源动态自适应分配提出了较高要求。

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