随着网上购物成交量逐年增长,物流行业需求激增,各大物流仓储在全国各地相继建立。但由于物流仓储中易燃物极多,常常发生火灾事件。所以如何在物流仓储火灾发生时,快速有效地疏散人群,准确地搜救被困人员,减少火灾伤亡,是目前所面临的难题。国内外现有救援装备都是针对救援人员研发的,无法确定被困人员位置,也无法协助人群疏散。因此,论文基于5G信号,针对以上物流仓储火灾救援疏散问题进行研究,具体研究工作如下:1.对物流仓储火灾救援疏散的现状和需求进行分析,根据应用场景需求设计了火灾人员定位疏散系统。此系统由多个子系统组成,核心功能为物流仓储内的实时人员定位功能和救援疏散方案规划功能。2.针对物流仓储发生火灾时,温湿度变化、干扰信号以及噪声等因素对到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)测量的影响问题,根据在15℃、60%相对湿度物理实验环境中TDOA测量误差特点,对TDOA测量误差消除方法进行研究。提出使用TDOA测量值与TDOA测量误差的关系方程来消除TDOA测量误差的方法,通过实验测试,消除误差后定位结果在83.46%的概率达到米级定位精度。3.针对人员定位功能中,标准Chan算法无法在基站高度相同的情况下进行三维坐标定位解算和定位范围受限等问题,将标准Chan算法运算矩阵进行改进、加入基准基站选取和判别条件,并结合气压测高、接收信号强度算法和Taylor算法,提出了一套基于5G定位信号的室内人员定位系统。通过实验测试,有84.63%以上的定位结果达到米级定位精度,相比于标准二维Chan算法有了很大提升。4.针对物流仓储火灾场景中,标准粒子群算法模拟疏散的粒子重叠和速度影响因子单一问题,对粒子群算法改进、疏散模型优化进行研究。提出了加入危险区域、火灾蔓延速度和墙体影响的改进粒子群算法,及加入人群拥堵的疏散模型。最后使用Dijkstra算法以不同启发函数进行路径规划。通过模拟仿真,改进后的疏散路径更加安全,避免了拥堵,减少了疏散时间。