煤矿开采过程中巷道工作环境复杂多变,无法直接使用现有的室内定位技术准确获取井下人员的位置信息,尤其是发生矿难后,营救人员无法准确获取被困人员的位置信息导致救援工作难以实施,因此优化一种高精度的井下人员定位算法具有非常重要的意义。论文以ZigBee无线传感器网络为信息采集与传输媒介,对井下人员定位展开研究。针对传统定位算法在井下环境中定位精度的不足,提出了一种改进的适合用于井下环境的人员定位控制算法,并验证了其可行性。首先对基于测距的定位算法与非测距的定位算法进行分析,发现将RSSI测距的定位算法和质心定位算法结合,通过找到一种最优权值即可提高定位精度,然后对如何找寻最优权值进行了研究。由于在实际环境中使用RSSI原理测距时会受到噪声因素以及环境衰减因子Jn的影响,所以论文利用卡尔曼滤波算法降低噪声因素对RSSI值的影响,并且构建了一种环境模型可计算出当前环境的衰减因子n值来消除对RSSI测距精度的影响。该模型是采用四个参考节点利用ZigBee无线传感器网络的组网形式围成的封闭区域,使用信号强度值与距离的关系计算出参考节点与移动目标节点之间的距离,当移动目标节点每接收到两个参考节点与自身节点之间的距离时方可确定一个坐标,因此以两距离平均数倒数的平方作为改进算法的权值,来提高定位算法的精度。仿真实验中本次改进算法的平均误差在0.41米到0.85米之间,均值误差降低了 0.1853米。在仿真实验的基础上,论文以ZigBee模块套件开发平台为测试实验平台,在实验楼模拟井下测试环境,布置四个参考节点和一个移动目标节点,对上述算法进行了验证。测试结果与仿真结果吻合,平均定位精度在0.55米到1.05米之间,完全满足井下人员定位系统技术要求。