隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,國(guó)民健康意識(shí)的不斷提高與我國(guó)逐步進(jìn)入老齡化社會(huì)的現(xiàn)狀,人體健康監(jiān)護(hù)的無(wú)線物聯(lián)網(wǎng)概念被提了出來(lái)。通過(guò)醫(yī)療系統(tǒng)與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合,遠(yuǎn)程監(jiān)控人體生理信息與實(shí)時(shí)定位位置,能夠極大程度改善現(xiàn)有醫(yī)院的管理氛圍。目前,相比于成熟的室外定位技術(shù),室內(nèi)定位技術(shù)尚處于研究階段,其中基于RFID的室內(nèi)定位技術(shù)以其成本低、精度高、性能可靠等優(yōu)點(diǎn),受到研究者們的青睞。本文將對(duì)基于RFID的室內(nèi)定位算法展開研究,依據(jù)研究結(jié)果,對(duì)醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)進(jìn)行需求分析與設(shè)計(jì),最終實(shí)現(xiàn)醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)。本文首先分析了醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)及RFID室內(nèi)定位技術(shù)在國(guó)內(nèi)外發(fā)展的現(xiàn)狀,進(jìn)而介紹了目前RFID室內(nèi)定位系統(tǒng)中應(yīng)用較為廣泛的幾種RFID室內(nèi)定位算法并分析了這些算法的不足。之后,為解決傳統(tǒng)定位算法受環(huán)境影響劇烈、人工維護(hù)成本過(guò)高的缺點(diǎn),根據(jù)廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)非線性擬合能力強(qiáng)、人為調(diào)節(jié)參數(shù)少的特點(diǎn),本文提出了基于GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定位算法。另外,基于提出的GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位算法,本文對(duì)經(jīng)典的卡爾曼濾波算法進(jìn)行優(yōu)化,提出自適應(yīng)動(dòng)態(tài)滑動(dòng)窗口-擴(kuò)展卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)濾波算法,采用粒子群算法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的參數(shù)遍歷-交叉驗(yàn)證方法獲取GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),并且依據(jù)GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu),對(duì)GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出維度進(jìn)行擴(kuò)展以適應(yīng)本場(chǎng)景需求。之后,本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出算法及優(yōu)化方法的有效性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文研究實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)濾波算法結(jié)合粒子群算法優(yōu)化GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位算法最大定位誤差不超過(guò)1.5米且平均定位誤差在1米左右,相較于傳統(tǒng)的路徑損耗模型方法定位精度上有了顯著提升。其后,對(duì)醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)進(jìn)行了需求分析,根據(jù)需求分析設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以滿足醫(yī)療系統(tǒng)內(nèi)定位位置與生理信息的監(jiān)控需求,并且對(duì)信息管理系統(tǒng)進(jìn)行了架構(gòu)設(shè)計(jì),利用Django框架開發(fā)完成信息管理系統(tǒng)。最后,本文使用開發(fā)完成的信息管理系統(tǒng)與硬件設(shè)備在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)(普通辦公室內(nèi)環(huán)境)搭建了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證平臺(tái),對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了功能測(cè)試與性能測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明系統(tǒng)功能運(yùn)行正常,且能容納100人同時(shí)訪問(wèn)系統(tǒng)。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP274;TP391.44
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1. 課題研究背景及意義
    1.2. 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3. 研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.1 課題目標(biāo)
        1.3.2 研究?jī)?nèi)容
        1.3.3 創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4. 論文章節(jié)安排
第二章 相關(guān)技術(shù)介紹
    2.1. 室內(nèi)無(wú)線定位技術(shù)
        2.1.1 室內(nèi)無(wú)線定位技術(shù)概述
        2.1.2 幾種常見的室內(nèi)無(wú)線定位技術(shù)
    2.2. RFID室內(nèi)定位技術(shù)原理介紹
        2.2.1 RFID室內(nèi)定位系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成
        2.2.2 RFID室內(nèi)定位算法
    2.3. 傳統(tǒng)定位算法存在缺點(diǎn)
    2.4. 室內(nèi)定位系統(tǒng)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    2.5. 本章小結(jié)
第三章 基于GRNN的定位算法研究
    3.1. GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    3.2. 經(jīng)典的數(shù)據(jù)濾波算法
    3.3. 經(jīng)典的GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)獲取方法
    3.4. GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出維度優(yōu)化
    3.5. 基于GRNN的室內(nèi)定位算法
    3.6. 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        3.6.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與硬件設(shè)備
        3.6.2 實(shí)驗(yàn)前期準(zhǔn)備
        3.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.7. 本章小結(jié)
第四章 濾波算法及GRNN參數(shù)獲取方法優(yōu)化
    4.1. 數(shù)據(jù)濾波算法優(yōu)化
        4.1.1 擴(kuò)展卡爾曼濾波
        4.1.2 自適應(yīng)動(dòng)態(tài)滑動(dòng)窗口-擴(kuò)展卡爾曼濾波
    4.2. GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)獲取方法優(yōu)化
        4.2.1 粒子群（PSO）算法
        4.2.2 SRTEKF-PSO-GRNN室內(nèi)定位算法
    4.3. 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)前期說(shuō)明
        4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.4. 本章小結(jié)
第五章 醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1. 需求分析
        5.1.1 功能需求分析
        5.1.2 非功能需求分析
    5.2. 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)
        5.2.1 系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        5.2.2 系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)劃分
        5.2.3 信息管理服務(wù)器架構(gòu)設(shè)計(jì)
    5.3. 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 數(shù)據(jù)傳輸插件
        5.3.2 信息管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    5.4. 本章小結(jié)
第六章 醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)測(cè)試
    6.1. 醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)測(cè)試環(huán)境
    6.2. 醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)功能測(cè)試
    6.3. 醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)非功能測(cè)試
    6.4. 測(cè)試結(jié)果與分析
    6.5. 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間取得的研究成果

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本文編號(hào)：2870644