在现代城市化进程中，随着建筑物的高度和密度不断增加，火灾的频发性也随之增高，造成的危害日益严重。因此，火灾作为现代社会主要灾害之一，引起了越来越多的关注。针对有限室内空间的火灾定位问题，本文研究了基于无线传感器阵列采集的温度数据，并提出了一种新颖的范围-范围-范围（Range-Range-Range，简称RRR）模型，用以克服当前范围-点-范围（Range-Point-Range，简称RPR）模型中存在的不足。本文由Quanbo Ge、Chenglin Wen和Sheng’an Duan共同撰写，其中作者均是IEEE（电气和电子工程师协会）的成员。
在引言部分，作者提出结构火灾的高发性和引起的危害正变得越来越严重，因此火灾定位问题对现代社会发展尤为重要。文章通过在四个传感器组成的单个传感器阵列上部署正方形阵列，使用远场定位技术获得了三个角度估计值以确定火源的方位。这些角度估计值被用于在单一时间点计算其统计平均值和方差。基于这些统计特征，提出了两种在RRR框架下的火灾定位方法，包括角平分法和非线性滤波法。对于角平分法，提出了一种时间序列中的均值和方差的递归公式，以利用全局角度估计。此外，通过使用两个传感器阵列中两个角平分线的交点来获取火源坐标估计，实际上是估计距离圆的中心。同时，也实现了对估计火源区域半径的估计。
为了提高定位精度和对非高斯噪声成分的鲁棒性估计，将火灾定位视为一个测量噪声协方差未知的非线性只角度跟踪问题，并提出了一个特定的变分贝叶斯自适应正方-立方卡尔曼滤波器，用于估计中心坐标。所提出的算法不仅为有限室内空间的火灾定位提供了新的视角，而且对于实际的消防应用非常有帮助。
本文提出的火灾定位方法，利用了无线传感器阵列收集的温度数据，通过应用先进的信号处理技术来实现定位。研究的重点是改善当前火灾定位技术的性能，尤其是针对火灾造成的非正常温度波动模式进行准确识别。RRR模型是基于角度信息的定位技术，这与传统的基于距离定位技术有所不同，后者受到信号衰减和环境干扰的影响较大。RRR模型则侧重于角度信息的采集和处理，从而减少这些不利因素的影响。
该研究的亮点在于将火灾定位问题转化为非线性滤波问题，并在此基础上创新地引入了变分贝叶斯自适应正方-立方卡尔曼滤波器。这种滤波器能够适应非高斯噪声环境，提高火灾检测的准确性。变分贝叶斯方法是一种数学优化技术，能够有效处理不确定性问题，通过构建变分函数来近似概率分布，使系统模型能够适应复杂环境的动态变化。
在实际应用中，这项技术能够为消防员提供更准确的火源位置信息，从而实现更高效的灭火和救援。火灾定位系统的实时性和精确性在火灾救援中极为关键，它直接影响到救援行动的快速响应和人员疏散的效率。因此，这项研究不仅丰富了火灾定位技术的理论体系，也为提升公共安全和减少火灾灾害提供了实际可行的解决方案。
本文涉及的关键词包括：角平分法、火灾定位、非线性阵列、范围-范围-范围模型、传感器滤波以及变分贝叶斯。通过这些技术术语，可以看出该研究在火灾检测领域的创新性和应用潜力。角平分法是一种利用角度信息来估计目标位置的方法，而非线性滤波方法则是在不确定性和动态环境中，对信号进行优化处理的算法。RRR模型则是一种新型的火灾定位理论模型，它结合了角度和距离信息来提高定位性能。传感器滤波技术在火灾检测中用于处理传感器数据，以降低噪声和干扰的影响。变分贝叶斯是处理统计推断问题的一种方法，可以有效地处理数据的不确定性和复杂性。
基于范围-范围-范围模型的有限室内空间火灾定位研究，为火灾检测领域带来了新的技术突破和应用前景。该研究的成果不仅有助于提升火灾定位的精度和效率，还对实际消防工作具有重要的指导意义。随着城市化进程的不断深入，这项技术的推广和应用将对提升公共安全水平和减灾防灾能力具有不可估量的价值。
