【摘要】：當(dāng)今社會(huì),隨著人口不斷增漲和人口老齡化,人們對(duì)于醫(yī)療服務(wù)的需求逐漸增加,給醫(yī)院的管理和服務(wù)造成了巨大壓力。建設(shè)醫(yī)院內(nèi)定位及信息交互系統(tǒng),可以提升醫(yī)院的綜合管理水平和醫(yī)療服務(wù)水平,使現(xiàn)有的有限的醫(yī)療資源得到充分利用,是現(xiàn)代化醫(yī)院建設(shè)的重要環(huán)節(jié)。醫(yī)院內(nèi)定位及信息交互系統(tǒng)包含系統(tǒng)硬件、定位模塊和信息交互模塊三部分。系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)WiFi信號(hào)的發(fā)射和接收,定位模塊實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位功能,信息交互模塊實(shí)現(xiàn)信息交互功能。本文對(duì)WiFi信號(hào)進(jìn)行采集,采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過改進(jìn)型WiFi位置指紋定位算法進(jìn)行運(yùn)算,得到位置信息,位置信息通過醫(yī)院內(nèi)定位及信息交互系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)交互。本文有三大工作,一是開發(fā)了基于Android操作系統(tǒng)的手機(jī)WiFi信號(hào)采集軟件,二是對(duì)基于WiFi信號(hào)的位置指紋定位法進(jìn)行改進(jìn),三是設(shè)計(jì)醫(yī)院內(nèi)定位及信息交互系統(tǒng)并進(jìn)行了軟件開發(fā)。論文的主要工作如下:1.使用Java語言在AndroidStudio開發(fā)平臺(tái)上,開發(fā)了手機(jī)WiFi信號(hào)采集軟件。對(duì)采集到的WiFi信號(hào)特性進(jìn)行了分析,采用均值濾波對(duì)WiFi信號(hào)時(shí)變的RSSI值進(jìn)行了預(yù)處理;選擇對(duì)數(shù)衰減模型作為信號(hào)強(qiáng)度與AP距離關(guān)系模型。2.提出來一種基于最強(qiáng)AP聚類特征的離線位置指紋庫的優(yōu)化方案,在不改變參考點(diǎn)數(shù)量的情況下,減少在線定位階段參考點(diǎn)匹配數(shù)量。設(shè)計(jì)了原始指紋庫和優(yōu)化后指紋庫的定位對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明采用優(yōu)化后的指紋庫可減少匹配時(shí)間、提高在線定位速度。3.對(duì)在線定位的WKNN算法進(jìn)行了參考點(diǎn)權(quán)重改進(jìn)。設(shè)計(jì)了對(duì)比試驗(yàn),分別用NN、KNN、WKNN和本文提出的改進(jìn)型WKNN算法進(jìn)行在線定位測試,結(jié)果表明本文提出的改進(jìn)型定位算法在定位精度和定位穩(wěn)定性方面表現(xiàn)最佳。4.設(shè)計(jì)室內(nèi)定位及信息交互系統(tǒng)并進(jìn)行了軟件開發(fā),實(shí)現(xiàn)了部分核心功能。
【圖文】：

圖中五角星為 AP，每個(gè)臥室和客廳均設(shè)置成三角分布的 3 個(gè) AP，圓圈為參考點(diǎn)，每個(gè)臥室和客廳均勻地設(shè)置了一定數(shù)量的參考點(diǎn)，其中臥室 1 有 16 個(gè)參考點(diǎn)，臥室 2 有 20 個(gè)參考點(diǎn)，臥室 3 有 22 個(gè)參考點(diǎn)，客廳有 30 個(gè)參考點(diǎn)。整個(gè)實(shí)驗(yàn)環(huán)境共有 12 個(gè) AP 和 88 個(gè)參考點(diǎn)。4.2.2 實(shí)驗(yàn)流程1.建立原始離線位置指紋庫首先在實(shí)驗(yàn)場景中建立坐標(biāo)平面系，標(biāo)記 88 個(gè)參考點(diǎn)位置坐標(biāo)。在參考點(diǎn)處采集 12 個(gè)路由器的信號(hào)，用時(shí) 5s，對(duì)每個(gè)路由器信號(hào)采集 100 個(gè)RSSI 值。對(duì) 100 個(gè) RSSI 值求均值，，作為該路由器信號(hào)在待測點(diǎn)處的 RSSI 值，每個(gè)待測點(diǎn)處對(duì)應(yīng) 12 個(gè) RSSI 值，這 12 個(gè) RSSI 值組成該參考點(diǎn)處的 12 維信號(hào)向量。記錄 88 個(gè)參考點(diǎn)位置坐標(biāo)和每個(gè)參考點(diǎn)對(duì)應(yīng)的 12 維信號(hào)向量。建立了一個(gè)包含88 個(gè)參考點(diǎn)信息的離線指紋庫。2.建立優(yōu)化離線位置指紋庫

完成在線定位流程。定位算法流程圖4.3.2 在線定位算法具體步驟及計(jì)算公式1.取得最近的 4 個(gè)參考點(diǎn)在線匹配算法常用的有近鄰法、K近鄰法和基于K近鄰法改進(jìn)的加權(quán)K近鄰法。根據(jù)需要匹配的參考點(diǎn)范圍，在匹配范圍內(nèi)計(jì)算待測點(diǎn)與所有參考點(diǎn)的距離，選取前K 個(gè)與待測點(diǎn)距離最近的參考點(diǎn)。1 2...j j j jNR = R R R 表示在待測點(diǎn) j 接收到的N 個(gè) AP 的信號(hào)強(qiáng)度，則待測點(diǎn) j 與參考點(diǎn)i的距離一般用信號(hào)歐氏距離表示：
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R197.3;TP311.52;TN92

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本文編號(hào)：2667545