引言

在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)療設(shè)備的精準(zhǔn)定位與管理對于提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和效率至關(guān)重要。傳統(tǒng)的定位技術(shù)如Wi-Fi、藍(lán)牙等在復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境中存在定位精度低、抗干擾能力弱等問題，難以滿足醫(yī)療場景的嚴(yán)格要求。超寬帶（UWB）技術(shù)憑借其厘米級定位精度和強(qiáng)抗干擾能力，成為醫(yī)療設(shè)備室內(nèi)定位的理想選擇。

UWB技術(shù)原理與優(yōu)勢

UWB技術(shù)通過發(fā)射和接收納秒級脈沖信號來測量信號傳播時間（TOA）或到達(dá)時間差（TDOA），從而計算出標(biāo)簽與基站之間的距離。其信號具有高帶寬和短脈沖的特點(diǎn)，能夠有效減少多徑干擾的影響，并且與其他通信設(shè)備或外部噪聲不發(fā)生沖突，因此在室內(nèi)環(huán)境中表現(xiàn)出較高的定位精度。在理想條件下，UWB可以實(shí)現(xiàn)厘米級甚至毫米級的定位精度，滿足醫(yī)療設(shè)備定位對精度的苛刻要求。

厘米級定位實(shí)現(xiàn)

為了實(shí)現(xiàn)厘米級定位精度，UWB系統(tǒng)通常采用雙向測距（TWR）和到達(dá)時間差（TDOA）兩種主流定位算法。以TDOA算法為例，多個基站接收同一標(biāo)簽信號，計算信號到達(dá)各基站的時間差，通過雙曲線相交確定位置。以下是一個簡化的TDOA算法Python代碼示例：

python

import numpy as np

def calculate_position(base_stations, tag_distances):

   # 確?；緮?shù)量至少為3個

   if len(base_stations) < 3 or len(tag_distances) != len(base_stations):

       raise ValueError("基站數(shù)量和距離列表長度不匹配或基站數(shù)量不足")

   # 轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組

   bs_positions = np.array(base_stations)

   distances = np.array(tag_distances)

   # 構(gòu)造雙曲線方程

   A = 2 * (bs_positions[:, 0][:, np.newaxis] - bs_positions[:, 0][np.newaxis, :])

   B = 2 * (bs_positions[:, 1][:, np.newaxis] - bs_positions[:, 1][np.newaxis, :])

   C = np.square(distances) - np.square(np.linalg.norm(bs_positions[:, np.newaxis] - bs_positions[np.newaxis, :], axis=2))

   # 求解線性方程組

   solution = np.linalg.lstsq(np.vstack([A, B]), -C, rcond=None)[0]

   # 返回目標(biāo)位置

   return solution

# 示例基站位置和目標(biāo)距離

base_stations = [(0, 0), (10, 0), (0, 10)]

tag_distances = [3.16, 3.61, 3.61]  # sqrt(10), sqrt(18), sqrt(18)

# 計算目標(biāo)位置

position = calculate_position(base_stations, tag_distances)

print(f"目標(biāo)位置: ({position[0]:.2f}, {position[1]:.2f})")

抗多徑干擾算法

在復(fù)雜的醫(yī)療室內(nèi)環(huán)境中，多徑效應(yīng)是影響UWB定位精度的主要因素之一。為了克服多徑干擾，UWB系統(tǒng)采用了多種抗干擾算法。

一種常見的方法是采用跳時擴(kuò)頻（TH-SS）和脈沖整形技術(shù)，增強(qiáng)復(fù)雜電磁環(huán)境下的信號魯棒性。此外，還可以結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如卡爾曼濾波，對信號進(jìn)行動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化。品鉑科技的UWB系統(tǒng)就采用了多基站協(xié)同定位和高級抗干擾算法，通過多個接收端協(xié)同工作，減少單一基站信號受干擾的概率，并通過卡爾曼濾波和機(jī)器學(xué)習(xí)算法動態(tài)調(diào)整信號處理策略，適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的變化。

應(yīng)用案例

在醫(yī)療場景中，UWB定位技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用。例如，在智能醫(yī)院中，UWB標(biāo)簽可以實(shí)時定位呼吸機(jī)、輪椅等醫(yī)療設(shè)備，減少設(shè)備丟失與調(diào)度時間，提升醫(yī)療資源利用率。同時，UWB定位技術(shù)還可以用于患者追蹤和醫(yī)護(hù)人員定位，實(shí)現(xiàn)智能病房管理、病人軌跡記錄、緊急求助響應(yīng)等功能，輔助醫(yī)院提升服務(wù)質(zhì)量和安全管控水平。

結(jié)論

基于UWB的醫(yī)療設(shè)備室內(nèi)定位技術(shù)憑借其厘米級定位精度和強(qiáng)抗干擾能力，為醫(yī)療領(lǐng)域帶來了革命性的變化。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和成本的降低，UWB定位技術(shù)將在更多醫(yī)療場景中得到廣泛應(yīng)用，為提升醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和效率做出更大貢獻(xiàn)。