孫奕敏 王玙璠 艾浩軍

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

0 引言

隨著自動化時代的來臨，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)場所中的應(yīng)用必須具有在任何環(huán)境中實現(xiàn)無縫定位的功能。雖然在過去的幾十年中室內(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。

故近些年，大量的基于位置服務(wù)(Location Based Services，LBSs)的移動應(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，我國已實現(xiàn)基本醫(yī)療保險制度全覆蓋?；踞t(yī)保參保人數(shù)超過13.4億，織起了全球最大的一張基本醫(yī)療保障網(wǎng)?？梢娽t(yī)院與我們每個人的生活息息相關(guān)，目前，老百姓對優(yōu)質(zhì)醫(yī)院的需求與我國優(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，或是對醫(yī)院就診人數(shù)的實時統(tǒng)計，都可以大量的節(jié)省醫(yī)生或患者的時間和精力，使醫(yī)院的一切活動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，對于實現(xiàn)智慧醫(yī)院中定位導(dǎo)航部分作了全面設(shè)計，涉及到醫(yī)院的位置感知、最優(yōu)路徑導(dǎo)航、醫(yī)院運(yùn)行動態(tài)監(jiān)管和手機(jī)端掛號和領(lǐng)取報告單等功能。通過用戶的智能手機(jī)端或者便攜式設(shè)備來完成醫(yī)院的實時定位導(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)于三角測量等基于射頻傳輸延遲的方法。在本項目中首先研究了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)性對定位精度的影響，同時利用智能手機(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指紋的定位方法無需預(yù)先知道AP的位置，并且對信號在復(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信號本身并不是用來做定位的，它會有著較為劇烈的波動，因而影響了實時RSSI與指紋庫的匹配準(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，這也是需解決的問題。

國內(nèi)信息企業(yè)也已開始著手醫(yī)院信息化建設(shè)研究，通過研發(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公司與國內(nèi)著名的ERP公司金蝶軟件展開戰(zhàn)略合作，聯(lián)手開拓醫(yī)院資源管理（Hospital ERP）市場，實現(xiàn)智慧醫(yī)院運(yùn)營和管理，實現(xiàn)臨床服務(wù)全過程的精細(xì)化財務(wù)核算和全員績效管理。

1 WiFi指紋室內(nèi)定位方法

1.1 WiFi指紋定位過程

WiFi指紋定位過程分為離線采集與動態(tài)定位兩個階段。離線采樣階段中采集的RSSI數(shù)據(jù)需要通過一定的準(zhǔn)則和方式生成位置指紋以構(gòu)建指紋數(shù)據(jù)庫，并將指紋數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入智能手機(jī)。在動態(tài)定位階段，智能手機(jī)實時采集各個WiFi基站的RSSI指紋信息，與位置指紋數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配，實現(xiàn)定位。

1.1.1 離線采集階段

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

（2）從手機(jī)獲取當(dāng)前的時間和手機(jī)所朝的方向，并寫入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)建為一個樹形數(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)，建立一個矩陣，并將每個ID號對應(yīng)的RSSI值填入矩陣中對應(yīng)位置，計算矩陣每一行的均值，即每個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。將位置指紋庫導(dǎo)入android手機(jī)中。

在線定位階段訪問位置指紋庫，用戶使用手機(jī)藍(lán)牙與基站通信來采集RSSI指紋信息，與位置指紋數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配，實現(xiàn)定位。

1.2 WiFi定位算法

（1）在待定位場所內(nèi)設(shè)置多個AP，使用移動終端對待定位場所內(nèi)每個已知位置點，在一段時間內(nèi)持續(xù)采集WiFi信號的RSSI值，并存儲在移動終端存儲空間中；

（2）待所有位置點的數(shù)據(jù)采集完成之后，將存儲在移動終端存儲空間中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到服務(wù)器中，服務(wù)器對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，統(tǒng)計每一個AP在某一位置點的信號序列中出現(xiàn)的次數(shù)num，刪除num小于序列總長度一半的AP信號數(shù)據(jù)；

（3）對預(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，構(gòu)建Radio Map，利用最大似然估計（MLE）方法估算其分布參數(shù)。

（4）使用移動終端采集待定位點的WiFi信號的RSSI值并上傳至服務(wù)器；

（5）服務(wù)器對實時接受到的WiFi信號的RSSI值排序，選取q個信號強(qiáng)度最強(qiáng)的WiFi信號對位置指紋庫中的位置進(jìn)行聚類，篩選出共享該q個信號最強(qiáng)的WiFi信號的位置點；

（6）使用高斯分布來對單個AP的采樣信號進(jìn)行擬合，實時收到的一個無線信號強(qiáng)度向量，在步驟（5）篩選出的所有的n個候選點中找出其位置x，需要計算所有候選點的概率，最后返回其概率最大的候選點位置信息作為初始定位的結(jié)果；

（7）用戶手持移動終端在定位場所內(nèi)連續(xù)移動，將在時間段t內(nèi)的定位坐標(biāo)信息以時間軸為索引存儲起來，采用一個時間平均窗對估計的位置做平滑處理，通過對步驟5給出的前W個位置估計值進(jìn)行時間平均以獲得待測點的位置估計。

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?；赟aaS的軟件架構(gòu)能夠在服務(wù)層向第三方提供開放的API，數(shù)據(jù)通信采用HTTP訪問方式、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，與移動終端進(jìn)行通信；每40平米布置一個WiFi基站；

智能手機(jī)：采集RSSI信號，通過加權(quán)指紋算法與卡爾曼濾波算法實時計算出當(dāng)前坐標(biāo)，參照指紋信息庫，解算出讀者位置；向服務(wù)器發(fā)送服務(wù)請求來獲取相應(yīng)的位置服務(wù)；

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

3D監(jiān)管終端：實時顯示圖書館的運(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)清洗是一項有挑戰(zhàn)性的工作。同時，結(jié)合建筑物的內(nèi)部結(jié)構(gòu)來提高定位精度和導(dǎo)航的實用性。

［1］朱曉丹.無線定位技術(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[J/OL].http://www.eepw.com.cn/article/264519.htm,2014-10-28.

［4］楊錚,吳陳沭,劉云浩.位置計算：無線網(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.