【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医疗设备，涉及一种基于rfid的智慧病床定位系统及方法。
技术介绍
1、医院住院部的病房众多，且提供大量的病床，对于不熟悉医院环境的患者和医生来说，往往会迷路找不到相应的病床位置。rfid即无线射频识别，作为一种非接触式自动识别技术，可以实现快速读写、长期追踪等管理功能，在智能识别领域有着非常好的发展前景。因此，将rfid应用到医院病床中可帮助医生和患者快速定位病床，提升医疗工作效率。
2、rfid的基本原理是由rfid读写器获取rfid标签的信号强度，以此判断rfid标签所附着的物件的位置；实际应用中，rfid标签的信号强度并不稳定，会持续变化，因此需要特殊的算法来估计rfid标签的准确位置。此外，rfid标签信号强度难以被用于确定rfid标签的距离和方向，导致定位效果差等问题。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于rfid的智慧病床定位系统及方法。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、第一方面，本申请提供了一种基于rfid的智慧病床定位系统，包括信号搜寻模块、位置分析模块和引导模块，其中：
4、所述信号搜寻模块，内置rfid读写器，用于搜寻附着于待定位病床的rfid标签信号；
5、所述位置分析模块，连接信号搜寻模块，用于根据rfid标签信号强度，确定rfid读写器与病床之间的距离和方向；
6、所述引导模块，连接位置分析模块，用于根据rfid
7、进一步地，所述位置分析模块中，所述根据rfid标签信号强度，确定rfid读写器与病床之间的距离和方向，包括以下步骤：
8、s1、以t秒作为时间步长，获取一段时间序列的rfid标签信号强度数据集；
9、s2、将rfid标签信号强度数据集输入自编码器中，获得rfid标签信号强度的主要特征数据集；
10、s3、将rfid标签信号强度的主要特征数据集输入预设的贝叶斯网络中，输出rfid标签各距离参数的概率值；
11、s4、选择概率值最大的距离参数，识别该距离参数所包含的距离范围；
12、s5、以rfid读写器的位置为圆心，分别以所述距离范围的数值上限和下限为半径画圆，并求两个圆的面积差值；
13、s6、通过移动rfid读写器的位置，分析两个圆面积差值的变化，以确定rfid标签的方向。
14、进一步地，步骤s2中，所述将rfid标签信号强度数据集输入自编码器中，获得rfid标签信号强度的主要特征数据集，包括以下步骤：
15、s21、采用自编码器的编码器对rfid标签信号强度数据集进行压缩，其计算公式为：，
16、式中：z为潜在变量，是压缩处理后的输入变量；x为输入变量，即rfid标签信号强度数据集；和分别表示模型编码部分的权重和偏置；表示编码器的sigmoid激活函数；
17、s22、通过自编码器的解码器对潜在变量进行处理，重构原始数据，计算公式如下：，
18、式中：为输出数据，是重构后的原始数据；z为潜在变量，是压缩处理后的输入变量；和分别表示模型解码部分的权重和偏置；表示解码器的sigmoid激活函数。
19、进一步地，步骤s3中，所述预设的贝叶斯网络，构建步骤如下：
20、s31、数据收集：在不同rfid读写器与标签的距离下收集rfid标签信号强度数据，获得构建模型的rfid标签距离和rfid标签信号强度数据集；
21、s32、模型结构确定：根据收集的数据变量，确定模型的结构；
22、s33、参数估计：采用最大似然估计方法确定rfid标签距离和rfid标签信号强度数据变量概率分布的参数，并根据参数估计结果构建条件概率表；
23、s34、模型结构学习：使用结构学习算法，进一步调整和优化网络结构，以获得更优的网络结构；
24、s35、模型验证：使用已知的预测数据集验证模型的准确性。
25、进一步地，步骤s32中，所述模型结构，以rfid标签信号强度作为父节点，rfid标签距离作为子节点，并连接父节点与子节点。
26、进一步地，步骤s33中，所述采用最大似然估计方法确定rfid标签距离和rfid标签信号强度数据变量概率分布的参数，并根据参数估计结果构建条件概率表，包括以下步骤：
27、s331、构建似然函数：根据观测数据的分布和模型的参数，构建似然函数，所述似然函数记为：，
28、式中，l(θ | d)为似然函数，表示在给定的观测样本d中，分布函数的参数为θ的可能性大小；p(d | θ)为条件概率函数，表示已知参数θ的情况下，观测结果为d的可能性大小；
29、s332、最大化似然函数：通过最大化似然函数，找到使得观测数据出现最大可能性的最大参数值，记为：；
30、s333、估计参数：根据最大化似然函数得到的参数值，即为参数的最大似然估计值；
31、s334、构建条件概率表：根据参数估计得到的参数值，构建各变量的条件概率表，对于每个变量，给其父节点的情况下，计算其在多个父节点的联合概率，公式为：
32、，
33、式中，p(u)表示为一组节点u = b1，b2，……，bn的联合概率分布；pa(bi)为贝叶斯网络中节点bi的父节点集合；p(bi)表示目标节点bi的先验概率。
34、进一步地，步骤s34中，所述结构学习算法为贝叶斯信息准则bic，通过枚举所有网络结构，选择bic值最小的网络结构为最优模型结构，贝叶斯信息准则bic的计算公式为：
35、，
36、式中，l为模型最大似然函数估计值；k为估计的自由参数数量；n为样本数。
37、进一步地，步骤s6中，所述通过移动rfid读写器的位置，分析两个圆面积差值的变化，以确定rfid标签的方向，具体为：
38、当两个圆面积差值变大时，表示rfid读写器处于开始远离rfid标签的方向；
39、当两个圆面积差值变小时，表示rfid读写器处于开始靠近rfid标签的方向。
40、第二方面，本申请提供了一种基于rfid的智慧病床定位方法，应用于如上所述的一种基于rfid的智慧病床定位系统，包括以下步骤：
41、以t秒作为时间步长，获取一段时间序列的rfid标签信号强度数据集；
42、将rfid标签信号强度数据集输入自编码器中，获得rfid标签信号强度的主要特征数据集；
43、将rfid标签信号强度的主要特征数据集输入预设的贝叶斯网络中，输出rfid标签各距离参数的概率值；
44、选择概率值最大的距离参数，识别该距离参数所包含的距离范围；
45、以rfid读写器的位置为圆心，分别以所述距离范围的数值上限本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于RFID的智慧病床定位系统，其特征在于：包括信号搜寻模块、位置分析模块和引导模块，其中：
2.根据权利要求1所述的一种基于RFID的智慧病床定位系统，其特征在于：步骤S32中，所述模型结构，以RFID标签信号强度作为父节点，RFID标签距离作为子节点，并连接父节点与子节点。
3.根据权利要求1所述的一种基于RFID的智慧病床定位系统，其特征在于：步骤S2中，所述将RFID标签信号强度数据集输入自编码器中，获得RFID标签信号强度的主要特征数据集，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于RFID的智慧病床定位系统，其特征在于：步骤S34中，所述结构学习算法为贝叶斯信息准则BIC，通过枚举所有网络结构，选择BIC值最小的网络结构为最优模型结构，贝叶斯信息准则BIC的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于RFID的智慧病床定位系统，其特征在于：步骤S6中，所述通过移动RFID读写器的位置，分析两个圆面积差值的变化，以确定RFID标签的方向，具体为：
6.一种基于RFID的智慧病床定位方法，其特征在于
...【技术特征摘要】
1.一种基于rfid的智慧病床定位系统，其特征在于：包括信号搜寻模块、位置分析模块和引导模块，其中：
2.根据权利要求1所述的一种基于rfid的智慧病床定位系统，其特征在于：步骤s32中，所述模型结构，以rfid标签信号强度作为父节点，rfid标签距离作为子节点，并连接父节点与子节点。
3.根据权利要求1所述的一种基于rfid的智慧病床定位系统，其特征在于：步骤s2中，所述将rfid标签信号强度数据集输入自编码器中，获得rfid标签信号强度的主要特征数据集，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘彦波，李先徐，汪清华，肖丁，
申请(专利权)人：湖南新云医疗装备工业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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