摘? 要：隨著“十三五”醫(yī)改的不斷深化，伴隨而來的醫(yī)療資產(chǎn)管理問題日益凸顯。在分析無線局域網(wǎng)定位技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出一種優(yōu)化的基于RSSI定位技術(shù)的混合定位方法，并以近年來醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)中不斷普及的無線局域網(wǎng)為基礎(chǔ)，給出了一套可行的醫(yī)療資產(chǎn)定位系統(tǒng)組網(wǎng)方案及定位流程，提供基于移動臺的位置信息服務(wù)，解決龐大醫(yī)療系統(tǒng)內(nèi)的資產(chǎn)管理問題，測試結(jié)果表明，利用該方案可有效降低醫(yī)療資產(chǎn)管理成本，提升管理效率。

關(guān)鍵詞：無線局域網(wǎng);信號強(qiáng)度;混合定位;資產(chǎn)管理

Abstract： With the deepening of the health care reform in The 13th Five-Year Plan， the problems of medical asset management have become increasingly prominent. Based on the analysis of Wireless Local Area Network （WLAN） positioning technology， the paper proposes an optimized hybrid positioning method based on Receive Signal Strength Indication （RSSI） positioning technology. Based on the increasingly popular WLAN technology in the health care system in recent years， the paper puts forward a set of feasible networking schemes and positioning processes of medical asset positioning system， and provides location information service based on mobile stations， to solve asset management problem in huge healthcare systems. Test results show that the scheme can effectively reduce medical asset management costs and improve management efficiency.

Keywords： WLAN; signal strength; hybrid positioning; asset management

1? ?引言（Introduction）

為滿足“十三五”醫(yī)改對醫(yī)院服務(wù)能力的要求提升，越來越多的醫(yī)療設(shè)備被購入。如何在龐大的醫(yī)院系統(tǒng)中快速的發(fā)現(xiàn)、盤點、分析設(shè)備使用情況，是醫(yī)院資產(chǎn)管理應(yīng)該考慮的問題。隨著移動終端的普及，移動終端的位置信息在基于位置的服務(wù)（Location-Based Services， LBS）和泛在環(huán)境感知應(yīng)用中具有重要作用[1]。最常用的定位系統(tǒng)如全球定位系統(tǒng)（GPS），在寬敞的室外環(huán)境下具有良好的定位性能，但當(dāng)終端活動的熱點地區(qū)如室內(nèi)，則GPS直視路徑會被阻斷，很難接收到信道，定位誤差較大，無法滿足人們對室內(nèi)位置服務(wù)的要求，因此催生了對室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境下的定位要求[2]。近十年來，無線局域網(wǎng)以部署方便，網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建成本低、易于擴(kuò)展等優(yōu)勢快速發(fā)展起來，使WLAN資源迅速普及全國各地。大多數(shù)醫(yī)院WLAN網(wǎng)絡(luò)的全面覆蓋，為醫(yī)療資產(chǎn)精準(zhǔn)定位提供了良好的前提條件。通過在醫(yī)療設(shè)備上配置無線網(wǎng)卡，借助醫(yī)院部署的WLAN網(wǎng)絡(luò)，計算網(wǎng)卡距離的遠(yuǎn)近變化實現(xiàn)對物體的定位，無須額外硬件支持，具有部署便利、計算便攜、定位精度高、成本低等優(yōu)點。

2? WLAN定位基本技術(shù)（Basic WLAN positioning techniques）

對于自主移動臺的定位，主要是通過接收到WLAN接入點（Access Point， AP）和自主移動臺（Mobile Station）之間的無線電波信號來確定的。主要的定位技術(shù)有：到達(dá)時間（Time Of Arrival，TOA）、到達(dá)時間差（Time Difference Of Arrival，TDOA）、到達(dá)角度（Angle Of Arrival，AOA）、接收信號強(qiáng)度（Received Signal Strength Indicator，RSSI）。

其中，TOA定位技術(shù)對節(jié)點的時間同步要求嚴(yán)苛，實施成本高[3];TDOA定位技術(shù)受到超聲波傳播距離短和非視距（NLOS）性質(zhì)的影響[4];AOA定位技術(shù)受外界環(huán)境影響較大[5];基于RSSI的定位方法，利用無線信號衰弱與距離的關(guān)系來估算距離，并使用算法來減小測距誤差[6]，提高定位精度，無須額外硬件支持，成本低，部署簡單。上述分析可見，基于RSSI的定位方法相比其他方法具有較大優(yōu)勢。

2.1? ?基于測距的RSSI定位方法

通過測量接收到的無線信號強(qiáng)度大小，從而計算出信號的傳播損耗，利用經(jīng)驗?zāi)Ｐ突蚶碚搶鞑p耗轉(zhuǎn)化為距離[7]。信號強(qiáng)度路徑傳播損耗規(guī)律如下。

其中，d為信號點和接收點之間的距離;A為常量，表示距離d為1m時測得的RSSI值;n為信號衰減因子，可理解為路徑損耗指數(shù)，環(huán)境越復(fù)雜，障礙物越多，路徑損耗指數(shù)越大。

基于測距的RSSI定位方法主要有兩種：一種是單點定位法，即最強(qiáng)基站法，選擇RSSI信號強(qiáng)度最大的AP坐標(biāo)作為移動臺的定位坐標(biāo)，常用于AP數(shù)量少，AP間距較大的場景，無方向性，無法精確定位;另一種是三角定位法，又稱三邊定位法，利用已知三個AP的坐標(biāo)及計算出的移動臺到AP的距離，根據(jù)畢達(dá)哥拉斯定理，計算得到交點即移動臺的位置坐標(biāo)，常用于較多AP的場景，定位精度較高。

2.2? ?基于位置指紋的RSSI定位方法

利用位置指紋進(jìn)行定位一般分成兩個階段：離線部署訓(xùn)練階段和在線運(yùn)行定位階段。離線部署訓(xùn)練階段，對每個采樣的信號進(jìn)行采樣數(shù)據(jù)，即指紋采集，形成指紋庫;在線運(yùn)行定位階段，根據(jù)RSSI記錄，計算出指紋，和指紋庫進(jìn)行相似度匹配，獲得匹配度最高的指紋點的坐標(biāo)，即為待定位設(shè)備的位置[8]。

在實際的WLAN定位系統(tǒng)中，受室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境的影響，無線信號在傳播過程會產(chǎn)生多徑效應(yīng)，因此同一位置接收同一個AP的RSSI值是會變化的，導(dǎo)致室內(nèi)定位精度降低[9]。在定位過程中結(jié)合算法提高定位精度是常見的做法，典型的指紋定位算法有最大似然估計法、核函數(shù)法、深度置信網(wǎng)絡(luò)法、指紋聚類法、K最近鄰法等。其中K最近鄰（K-Nearest Neighbor， KNN）算法因原理簡單，容易實現(xiàn)獲得了廣泛使用。

經(jīng)過不斷改進(jìn)優(yōu)化，基于WLAN的室內(nèi)定位方法已成為室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境精確定位的主流技術(shù)，成為目前室內(nèi)定位技術(shù)中的研究熱點。

3? 基于WLAN定位技術(shù)的醫(yī)療資產(chǎn)定位系統(tǒng)（Medical asset positioning system based on WLAN positioning technology）

3.1? ?系統(tǒng)組網(wǎng)及定位流程

WLAN定位技術(shù)在醫(yī)療資產(chǎn)定位應(yīng)用中的系統(tǒng)組網(wǎng)如圖1所示，通過在WLAN網(wǎng)絡(luò)的核心層增加定位引擎服務(wù)器及業(yè)務(wù)平臺來實現(xiàn)相關(guān)功能，并采用混合定位算法實現(xiàn)在不同網(wǎng)絡(luò)部署條件下的最佳定位。

系統(tǒng)運(yùn)行主要流程包括：

（1）將準(zhǔn)備好的SVG格式地圖及AP信息導(dǎo)入定位引擎的配置系統(tǒng);

（2）在預(yù)置的參考點（Reference Point， RP）進(jìn)行指紋采集，在定位引擎系統(tǒng)中生成指紋庫;

（3）移動臺在未關(guān)聯(lián)WIFI情況下，將向外發(fā)送廣播幀;在關(guān)聯(lián)WIFI情況下將向外發(fā)送數(shù)據(jù)幀;

（4）AP采集到來自移動臺發(fā)送的廣播幀或數(shù)據(jù)幀，根據(jù)802.11協(xié)議從報文中獲取移動臺的MAC地址，并從芯片層解析出RSSI信號強(qiáng)度信息，發(fā)送給定位引擎系統(tǒng);

（5）定位引擎系統(tǒng)采用RSSI定位技術(shù)，結(jié)合特定的定位算法，計算出移動臺在地圖上的平面坐標(biāo)位置（x，y），將坐標(biāo)位置生成位置數(shù)據(jù)庫;

（6）業(yè)務(wù)平臺從位置數(shù)據(jù)庫中周期性讀取定位數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)計分析，生成統(tǒng)計項、統(tǒng)計表等，以WEB頁面或圖表形式以供查詢展示或?qū)С鼋y(tǒng)計結(jié)果。

3.2? ?基于RSSI定位技術(shù)的混合定位算法

AP通過解析來自移動臺的廣播幀或數(shù)據(jù)幀進(jìn)行RSSI過濾，并將數(shù)據(jù)發(fā)送給定位引擎服務(wù)器的緩存，定位引擎服務(wù)器結(jié)合預(yù)先導(dǎo)入的地圖及AP信息，進(jìn)行移動臺的樓層計算及坐標(biāo)計算，在進(jìn)行坐標(biāo)計算過程中將采用多樣化的混合定位算法，產(chǎn)生最終坐標(biāo)，最后進(jìn)行數(shù)據(jù)上報，定位引擎處理流程如圖2所示。

3.2.1? ?樓層定位算法

在多樓層建筑環(huán)境中進(jìn)行定位時，非常關(guān)鍵的是首先要進(jìn)行移動臺的樓層定位，特別如中空、天井周邊區(qū)域，由于障礙物較少，信號強(qiáng)度隨距離衰減不明顯，容易出現(xiàn)樓層漂移問題。為了最大限度地防止出現(xiàn)樓層漂移問題，本系統(tǒng)采用以下算法進(jìn)行移動臺的樓層判定：首先判斷該移動臺是否有關(guān)聯(lián)AP，若有，則直接選定移動臺所關(guān)聯(lián)的AP所在的樓層為移動臺所在樓層;若無，則分析所有收到該移動臺廣播幀的AP中，歸屬于各樓層的AP數(shù)量比例，選定比例最高的樓層為移動臺所在樓層;若出現(xiàn)AP數(shù)量并列最高，則計算各AP接收到的RSSI權(quán)重比值，選定AP收到的RSSI中權(quán)重最大的樓層為移動臺所在樓層。

3.2.2? ?混合定位算法

在進(jìn)行坐標(biāo)計算過程中，根據(jù)移動臺所處的WLAN環(huán)境中AP數(shù)量、AP間距等因素，在單點、三角、指紋定位法等傳統(tǒng)算法基礎(chǔ)上，提出了一種優(yōu)化的混合定位算法，主要有三角+單點混合算法、指紋+單點混合算法。

三角+單點混合算法：定位時首先進(jìn)行三角定位算法計算，過濾掉[-25，-75]dBm范圍之外的RSSI報文及非本樓層的RSSI報文，若過濾后AP數(shù)量小于3個，則不進(jìn)行三角定位，而采用單點定位，否則進(jìn)行三角定位計算坐標(biāo)。若采用單點算法進(jìn)行計算，則首先過濾[-25，-38]dBm范圍之外的RSSI報文，過濾后AP數(shù)量如果是1，則定位坐標(biāo)為AP所在的位置，如果是2，則根據(jù)RSSI比重，得到兩個AP連線中的坐標(biāo)位置點。該算法適用于較多AP場景且AP間距較小，一般要求AP間距小于等于20米，滿足房間級的定位需求。

單點+指紋定位算法：定位時首先過濾掉[-25，-75]dBm范圍之外的RSSI報文及非本樓層的RSSI報文，若過濾后AP數(shù)量小于三個，則不進(jìn)行指紋定位，直接采用單點定位，否則采用K最近鄰法，計算移動臺的RSSI指紋與各RP的RSSI指紋之間的歐式距離，找出距離移動臺最近的K個RP，并將它們的位置坐標(biāo)進(jìn)行算術(shù)平均，得到指紋定位坐標(biāo)數(shù)據(jù)。然后采用單點定位法，計算出單點定位坐標(biāo)數(shù)據(jù)。若指紋定位及單點定位都有結(jié)果，則取兩種定位算法計算出來的坐標(biāo)均值，作為最終定位坐標(biāo)。該算法適用于AP部署較多，較密集，且定位精度要求較高的場景。

4? ?實驗結(jié)果（Experimental result）

本文采用支持IEEE802.11g/n標(biāo)準(zhǔn)的WIFI模塊附著在被管理醫(yī)療資產(chǎn)上構(gòu)成移動臺，構(gòu)建基于WLAN定位技術(shù)的定位系統(tǒng)實驗平臺，對某縣級醫(yī)院病區(qū)的設(shè)備進(jìn)行盤點，設(shè)備清單如表1所示。

對以上設(shè)備，分2組同時進(jìn)行盤點，由病區(qū)護(hù)士組成。其中1組由2名護(hù)士組成直接進(jìn)行人工盤點，另1組則由1名護(hù)士直接使用平板電腦登錄本定位系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)平臺實時查看設(shè)備在病區(qū)的位置信息再進(jìn)行盤點，2組盤點時間統(tǒng)計如表2所示。

2 1 本定位系統(tǒng) 95

由表2可見，利用本文所提出的定位系統(tǒng)進(jìn)行該醫(yī)院病區(qū)的醫(yī)療資產(chǎn)進(jìn)行盤點，不僅將人工成本降低到原來的50%，同時將資產(chǎn)盤點效率提高了42%。根據(jù)不同醫(yī)院設(shè)備的數(shù)量多少、設(shè)備分散情況，所提升的效率有所不同，尤其設(shè)備數(shù)量越龐大、設(shè)備位置越分散，則通過本定位系統(tǒng)進(jìn)行資產(chǎn)管理其效益越高。

5? 醫(yī)療資產(chǎn)定位應(yīng)用實例分析（Analysis on the application of medical asset positioning）

（1）資產(chǎn)盤點：利用無線定位引擎探測移動臺的位置信息，通過業(yè)務(wù)平臺可視化界面直觀顯示所有設(shè)備位置，也可查詢某特定設(shè)備的位置信息，從而實現(xiàn)醫(yī)療資產(chǎn)的快速盤點，提高效率，縮減人工成本。

（2）軌跡跟蹤：通過無線定位引擎，可進(jìn)一步生成特定移動臺的移動軌跡圖，對院內(nèi)重要醫(yī)療設(shè)備的運(yùn)行軌跡進(jìn)行跟蹤，尤其對于部分稀缺設(shè)備，通過軌跡跟蹤可有效分析各科室對設(shè)備的使用情況，在院內(nèi)進(jìn)行合理調(diào)配，有效提高設(shè)備使用率。

（3）設(shè)備利用率分析：通過業(yè)務(wù)系統(tǒng)對設(shè)備利用率數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。對于移動醫(yī)療設(shè)備，根據(jù)其移動頻率進(jìn)行分析判斷;對于固定醫(yī)療設(shè)備，則通過設(shè)備的實時位置與預(yù)置使用位置的吻合度進(jìn)行分析判斷。系統(tǒng)定期輸出設(shè)備使用效率報表，評估各科室的設(shè)備利用率，提供優(yōu)化調(diào)整建議，避免設(shè)備閑置。對于業(yè)務(wù)部門提出的采購需求，根據(jù)同類設(shè)備的使用效率，進(jìn)行合理性評估，優(yōu)化采購計劃。

6? ?結(jié)論（Conclusion）

隨著醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的不斷深化，龐大的醫(yī)療系統(tǒng)內(nèi)種類繁多的醫(yī)療資產(chǎn)的管理問題不斷凸顯，尤其在抗擊類似“新冠肺炎”重大疫情時，合理高效的利用有限的醫(yī)療設(shè)備尤為重要。借助日益普及的WLAN網(wǎng)絡(luò)，在分析各種WLAN定位技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出了一種優(yōu)化的基于RSSI的混合定位方法，并給出了可行的醫(yī)院環(huán)境下的定位系統(tǒng)組網(wǎng)方案，無須額外硬件，投資成本低。測試結(jié)果表明該方法實用性高，有效提升了資產(chǎn)管理效率，降低管理成本。

參考文獻(xiàn)（References）

[1] Chon Y， Cha H. Lifemap： a smartphone-based context provider for location-based service[J]. IEEE Pervasive Computing Magazine， 2011， 10（2）： 58-67.

[2] Ma L，Xu Y. Received Signal Strength Recovery in Green WLAN Indoor Positioning System Using Singular Value Thresholding[J]. Sensors， 2015， 15（1）： 1292-1311.

[3] 談飛，盧翔，涂時亮.基于TOA的指紋定位系統(tǒng)[J].計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用，2010（03）：137-141.

[4] 王彪，傅忠謙.基于超寬帶技術(shù)的TDOA室內(nèi)三維定位算法研究[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2013（14）：83-86.

[5] 李志剛，呂杰，董小飛，等.TDOA、AOA算法在車輛出入管理中的應(yīng)用研究[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2019（7）：14-19.

[6] 張勇，范恒，王昱潔.基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的WLAN異構(gòu)終端定位方法[J].計算機(jī)應(yīng)用研究，2019（4）：1174-1177.

[7] 黃豐勝，肖廈，成芳，等.基于RSSI的Wi-Fi室內(nèi)定位常用算法對比[J].信息技術(shù)，2017（12）：73-75.

[8] 楊晉生，劉斌.基于改進(jìn)的DBN的WLAN指紋定位數(shù)據(jù)庫構(gòu)建算法[J].光電子·激光，2018（9）：996-1002.

[9] 劉興川，吳振鋒，林孝康.基于自適應(yīng)加權(quán)算法的WLAN/MARG/GPS組合定位系統(tǒng)[J].清華大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2013（7）：955-960.

作者簡介：

張碧仙（1986-），女，碩士，工程師/講師.研究領(lǐng)域：計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議.