基于Wi F i定位的智慧醫(yī)院系統(tǒng)

孫奕敏 王玙璠 艾浩軍

（1.中國(guó)人民武裝警察部隊(duì)山東總隊(duì)訓(xùn)練基地，山東 濟(jì)南 250000；2.武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，湖北 武漢 430072）

0 引言

隨著自動(dòng)化時(shí)代的來(lái)臨，在室內(nèi)環(huán)境中人或設(shè)備的定位顯得尤為重要。全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)(Global Positioning System，GPS)[1]和網(wǎng)絡(luò)輔助全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)(Assisted Global Positioning System，A-GPS)[2]把室外定位推向了極致，但是許多類似于大型醫(yī)院等室內(nèi)場(chǎng)所中的應(yīng)用必須具有在任何環(huán)境中實(shí)現(xiàn)無(wú)縫定位的功能。雖然在過(guò)去的幾十年中室內(nèi)定位系統(tǒng)取得了一定的發(fā)展，但是現(xiàn)在仍然是全球研究的焦點(diǎn)。

故近些年，大量的基于位置服務(wù)(Location Based Services，LBSs)的移動(dòng)應(yīng)用應(yīng)運(yùn)而生，其中基于室內(nèi)定位的醫(yī)院導(dǎo)航系統(tǒng)就很有研究的必要。到2012年底，我國(guó)已實(shí)現(xiàn)基本醫(yī)療保險(xiǎn)制度全覆蓋。基本醫(yī)保參保人數(shù)超過(guò)13.4億，織起了全球最大的一張基本醫(yī)療保障網(wǎng)。可見(jiàn)醫(yī)院與我們每個(gè)人的生活息息相關(guān)，目前，老百姓對(duì)優(yōu)質(zhì)醫(yī)院的需求與我國(guó)優(yōu)質(zhì)醫(yī)院匱乏之間的矛盾比較突出，所以我們認(rèn)為，無(wú)論是緊急情況中醫(yī)護(hù)人員的位置跟蹤，還是就診人員的智能導(dǎo)航，或是對(duì)醫(yī)院就診人數(shù)的實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)，都可以大量的節(jié)省醫(yī)生或患者的時(shí)間和精力，使醫(yī)院的一切活動(dòng)都可以更加有序的進(jìn)行。

本文主要研究基于WiFi定位技術(shù)的醫(yī)院導(dǎo)航系統(tǒng)，選擇精度高的定位算法，對(duì)于實(shí)現(xiàn)智慧醫(yī)院中定位導(dǎo)航部分作了全面設(shè)計(jì)，涉及到醫(yī)院的位置感知、最優(yōu)路徑導(dǎo)航、醫(yī)院運(yùn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)管和手機(jī)端掛號(hào)和領(lǐng)取報(bào)告單等功能。通過(guò)用戶的智能手機(jī)端或者便攜式設(shè)備來(lái)完成醫(yī)院的實(shí)時(shí)定位導(dǎo)航等服務(wù)。

基于WiFi指紋的室內(nèi)定位技術(shù)是目前一種較為主流的定位方法，國(guó)內(nèi)外的研究都表明其定位精度和穩(wěn)健性都優(yōu)于三角測(cè)量等基于射頻傳輸延遲的方法。在本項(xiàng)目中首先研究了WiFi指紋定位的定位模型，然后研究了提高WiFi指紋定位精度的方法，主要是降低設(shè)備異構(gòu)性對(duì)定位精度的影響，同時(shí)利用智能手機(jī)內(nèi)置的位移傳感器，減少指紋匹配搜索空間和提高輸出位置信息的可靠性。

圖1 RSSI位置指紋定位系統(tǒng)基本框架

基于WiFi指紋的定位方法無(wú)需預(yù)先知道AP的位置，并且對(duì)信號(hào)在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中所產(chǎn)生的多徑效應(yīng)有良好的抗干擾性。然而，由于WiFi信號(hào)本身并不是用來(lái)做定位的，它會(huì)有著較為劇烈的波動(dòng)，因而影響了實(shí)時(shí)RSSI與指紋庫(kù)的匹配準(zhǔn)確度，導(dǎo)致定位精度下降。此外，基于指紋的方法需要事先在定位區(qū)域采集大量數(shù)據(jù)，耗費(fèi)大量人力物力，這也是需解決的問(wèn)題。

國(guó)內(nèi)信息企業(yè)也已開(kāi)始著手醫(yī)院信息化建設(shè)研究，通過(guò)研發(fā)相關(guān)數(shù)字化系統(tǒng)，進(jìn)而使醫(yī)院的醫(yī)療技術(shù)進(jìn)入智能化。銀江股份有限公司致力于國(guó)內(nèi)醫(yī)療信息化建設(shè)，已經(jīng)形成了數(shù)字醫(yī)院、區(qū)域醫(yī)療、公共衛(wèi)生、移動(dòng)醫(yī)療以及智慧醫(yī)院五大領(lǐng)域的核心產(chǎn)品和解決方案。又如，IBM公司與國(guó)內(nèi)著名的ERP公司金蝶軟件展開(kāi)戰(zhàn)略合作，聯(lián)手開(kāi)拓醫(yī)院資源管理（Hospital ERP）市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)智慧醫(yī)院運(yùn)營(yíng)和管理，實(shí)現(xiàn)臨床服務(wù)全過(guò)程的精細(xì)化財(cái)務(wù)核算和全員績(jī)效管理。

1 WiFi指紋室內(nèi)定位方法

1.1 WiFi指紋定位過(guò)程

WiFi指紋定位過(guò)程分為離線采集與動(dòng)態(tài)定位兩個(gè)階段。離線采樣階段中采集的RSSI數(shù)據(jù)需要通過(guò)一定的準(zhǔn)則和方式生成位置指紋以構(gòu)建指紋數(shù)據(jù)庫(kù)，并將指紋數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入智能手機(jī)。在動(dòng)態(tài)定位階段，智能手機(jī)實(shí)時(shí)采集各個(gè)WiFi基站的RSSI指紋信息，與位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)定位。

1.1.1 離線采集階段

（1）設(shè)定采集時(shí)間間隔和每次采集數(shù)據(jù)的持續(xù)時(shí)間，并寫(xiě)入XML文檔緩存中；

（2）從手機(jī)獲取當(dāng)前的時(shí)間和手機(jī)所朝的方向，并寫(xiě)入XML文檔緩存中；

（3）周期性掃描得到的所有 WiFi信息（包括 UUID，Major，Minor和RSSI等）寫(xiě)入XML文檔緩存區(qū)。

1.1.2 在線定位階段

將離線采集階段的所有XML文件構(gòu)建為一個(gè)樹(shù)形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，接著提取出所有名為“WiFi”標(biāo)簽下的數(shù)據(jù)，建立一個(gè)矩陣，并將每個(gè)ID號(hào)對(duì)應(yīng)的RSSI值填入矩陣中對(duì)應(yīng)位置，計(jì)算矩陣每一行的均值，即每個(gè)WiFi的所有RSSI的均值，最后將得到的所有均值、location標(biāo)簽值和orientation標(biāo)簽值存到XML文件中。

處理完所有的XML文檔后得到位置指紋庫(kù)。將位置指紋庫(kù)導(dǎo)入android手機(jī)中。

在線定位階段訪問(wèn)位置指紋庫(kù)，用戶使用手機(jī)藍(lán)牙與基站通信來(lái)采集RSSI指紋信息，與位置指紋數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)定位。

1.2 WiFi定位算法

（1）在待定位場(chǎng)所內(nèi)設(shè)置多個(gè)AP，使用移動(dòng)終端對(duì)待定位場(chǎng)所內(nèi)每個(gè)已知位置點(diǎn)，在一段時(shí)間內(nèi)持續(xù)采集WiFi信號(hào)的RSSI值，并存儲(chǔ)在移動(dòng)終端存儲(chǔ)空間中；

（2）待所有位置點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集完成之后，將存儲(chǔ)在移動(dòng)終端存儲(chǔ)空間中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到服務(wù)器中，服務(wù)器對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，統(tǒng)計(jì)每一個(gè)AP在某一位置點(diǎn)的信號(hào)序列中出現(xiàn)的次數(shù)num，刪除num小于序列總長(zhǎng)度一半的AP信號(hào)數(shù)據(jù)；

（3）對(duì)預(yù)處理之后的數(shù)據(jù)求平均值μ、標(biāo)準(zhǔn)差δ存入數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建Radio Map，利用最大似然估計(jì)（MLE）方法估算其分布參數(shù)。

（4）使用移動(dòng)終端采集待定位點(diǎn)的WiFi信號(hào)的RSSI值并上傳至服務(wù)器；

（5）服務(wù)器對(duì)實(shí)時(shí)接受到的WiFi信號(hào)的RSSI值排序，選取q個(gè)信號(hào)強(qiáng)度最強(qiáng)的WiFi信號(hào)對(duì)位置指紋庫(kù)中的位置進(jìn)行聚類，篩選出共享該q個(gè)信號(hào)最強(qiáng)的WiFi信號(hào)的位置點(diǎn)；

（6）使用高斯分布來(lái)對(duì)單個(gè)AP的采樣信號(hào)進(jìn)行擬合，實(shí)時(shí)收到的一個(gè)無(wú)線信號(hào)強(qiáng)度向量，在步驟（5）篩選出的所有的n個(gè)候選點(diǎn)中找出其位置x，需要計(jì)算所有候選點(diǎn)的概率，最后返回其概率最大的候選點(diǎn)位置信息作為初始定位的結(jié)果；

（7）用戶手持移動(dòng)終端在定位場(chǎng)所內(nèi)連續(xù)移動(dòng)，將在時(shí)間段t內(nèi)的定位坐標(biāo)信息以時(shí)間軸為索引存儲(chǔ)起來(lái)，采用一個(gè)時(shí)間平均窗對(duì)估計(jì)的位置做平滑處理，通過(guò)對(duì)步驟5給出的前W個(gè)位置估計(jì)值進(jìn)行時(shí)間平均以獲得待測(cè)點(diǎn)的位置估計(jì)。

圖2 室內(nèi)定位流程圖

2 醫(yī)院應(yīng)用示范

2.1 整體架構(gòu)

系統(tǒng)采用WiFi指紋定位技術(shù)，基于J2EE技術(shù)框架，支持多種設(shè)備的接入、支持空間信息的加載、用戶注冊(cè)。基于SaaS的軟件架構(gòu)能夠在服務(wù)層向第三方提供開(kāi)放的API，數(shù)據(jù)通信采用HTTP訪問(wèn)方式、數(shù)據(jù)規(guī)范符合KVP標(biāo)準(zhǔn)。系統(tǒng)分層架構(gòu)圖如圖3所示。

圖3 整體架構(gòu)圖

2.2 系統(tǒng)部署

在醫(yī)院搭建基于WiFi的LBS系統(tǒng)，圖4為系統(tǒng)硬件部署圖。系統(tǒng)設(shè)備包括WiFi基站、智能手機(jī)、后臺(tái)服務(wù)器、3D監(jiān)管終端。

WiFi基站：作為智慧醫(yī)院定位的基礎(chǔ)硬件設(shè)備，用于發(fā)送RSSI信號(hào)，與移動(dòng)終端進(jìn)行通信；每40平米布置一個(gè)WiFi基站；

智能手機(jī)：采集RSSI信號(hào)，通過(guò)加權(quán)指紋算法與卡爾曼濾波算法實(shí)時(shí)計(jì)算出當(dāng)前坐標(biāo)，參照指紋信息庫(kù)，解算出讀者位置；向服務(wù)器發(fā)送服務(wù)請(qǐng)求來(lái)獲取相應(yīng)的位置服務(wù)；

后臺(tái)服務(wù)器：存儲(chǔ)、管理與轉(zhuǎn)發(fā)系統(tǒng)內(nèi)的數(shù)據(jù)；

3D監(jiān)管終端：實(shí)時(shí)顯示圖書(shū)館的運(yùn)行情況，包括讀者狀態(tài)與館區(qū)狀態(tài)。

圖4 系統(tǒng)部署圖

3 小結(jié)

本文以WiFi技術(shù)規(guī)范及其設(shè)備為基礎(chǔ)，提出了基于概率的指紋算法，并以此算法為基礎(chǔ)，提出了醫(yī)院位置服務(wù)解決方案。目前的指紋采集方法需要耗費(fèi)大量的人力，在未來(lái)的研究將基于眾包的思想，加快數(shù)據(jù)采集速度，但是，其中的數(shù)據(jù)清洗是一項(xiàng)有挑戰(zhàn)性的工作。同時(shí)，結(jié)合建筑物的內(nèi)部結(jié)構(gòu)來(lái)提高定位精度和導(dǎo)航的實(shí)用性。

［1］朱曉丹.無(wú)線定位技術(shù)在智慧城市中的應(yīng)用探討[J].廣東通信技術(shù),2013,6.

［2］陳秋曉.智慧醫(yī)院建設(shè)存在的問(wèn)題與建議[J].醫(yī)院管理論壇,2013,3.

［3］馬靜宜.室內(nèi)定位技術(shù)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)[J/OL].http://www.eepw.com.cn/article/264519.htm,2014-10-28.

［4］楊錚,吳陳沭,劉云浩.位置計(jì)算：無(wú)線網(wǎng)絡(luò)定位于可定位性[M].北京:清華大學(xué)出版社,2014.

［5］桑應(yīng)賓.基于K近鄰的分類算法研究[D].重慶:重慶大學(xué)出版社,2009.