沈阳妇婴医院无线多媒体通信应用案例

沈阳妇婴医院无线多媒体通信应用案例（通用2篇）

篇1：沈阳妇婴医院无线多媒体通信应用案例

在对传统医疗行业信息化水平做调研的时候，我们却经常会发现这样一些现象，由于医护经常移动性办公，当我们拨打其固定电话时，却发现往往无人接听;当需要参加会诊时，医生却发现自己忙碌得抽不开身。

上述情况说明了医院通信的重要性。而实际上，虽然一般的医护人员，时常对不便的通信环境发出抱怨，但大多数人对这种制约已习以为常。

国内一些较大的医院已认识到在信息化工作中的不足，提出打造“无线医院”的想法DD通过使用无线技术改善医院的通信办公环境，提高医院办公效率和服务水平。例如推进WiFi无线基站、无线语音系统、无线医疗工作站等应用平台的建设。

客户需求分析

沈阳市妇婴医院是沈阳市唯一一所历史悠久、规模较大、设备齐全的以妇产科为主的大专科、小综合结构形式的专科医院。医院在辽沈地区具有较高声誉，随着医疗建设水平的发展，医院已从单纯的产科医院发展成为今日的集医疗、科研、教学为一体的现代化妇产科医院。为给患者提供更优质的服务，医院对信息管理应用尤为重视，并不断提升自身的软硬件医疗服务水平，致力于打造一个先进、高效的信息管理应用环境。

通过对无线应用价值的了解，医院决心打破目前传统有线办公模式的束缚，希望捷思锐能帮助医院加快信息化水平的改造。

捷思锐了解到，医院在实现全WiFi网的覆盖后，产生将现有的语音通信系统彻底改造为无线语音通信方式的想法，并有如下需求：

1.在医护适应电脑的无线移动办公之后，相比之下，传统有线座机带来的不便愈加突显，医院需要语音通信的信息化改造。目前医院拥有无线和有线两套通信系统，为避免麻烦，医院只想使用一套通信系统。

2.移动通信给医护工作带来很大的便利性。医院希望内部的通信终端也具有移动性，符合移动性办公的特点，同时，移动通信终端的使用范围要限定在医院范围之内。

3.希望医院直线间内部的通信费用可以节省，实现医院内部通信的全免费，

4.作为网络信息化管理的一部分，希望可能实现电话会议、IVR交互、电话录音等方便通信的交流和沟通。

无线多媒体通信解决方案

与沈阳妇婴医院沟通后，捷思锐提供了如下无线多媒体通信解决方案，以满足医院的信息化改造的需求。

在已有的无线网络的基础上，捷思锐为医院建立一个基于IP交换的无线语音系统，医院使用这套系统就可以将以前的有线系统彻底替换掉。

这套语音系统以MCS1000为核心语音交换设备，同时配备了由捷思锐自主研发的GA90网关设备(配带E1卡)。通过E1线路连接到电信运营商，作为连接MCS1000与公共电话网(PSTN)的中间设备。同时，在一期项目终端将部署200部WiFi手机供医护人员使用，通过无线网络平台，移动终端与MCS1000形成对接传输语音。

拓扑图如下：

该解决方案可为医院实现如下功能，不仅为医院人员提供便利地移动通信、丰富的应用功能，同时也有效降低了电话费用，提高了医院信息管理水平：

无线办公电话网络：MCS多媒体通信系统提升办公效率并降低办公通讯成本，构建无线的办公电话网络。MCS1000可对应1000个移动终端，为每一部WiFi手机配备分机号码，并保留原有的总机号码。I

免费的内部无线通讯：使医院内部的统一通讯变为现实，医护人员使用Wi-Fi手机可进行内部协同工作、急诊呼叫等等，同时内部所有的语音通信都是免费的。

多方电话会议：可随时随地召开远程多人电话会议，在无线移动环境下，召开电话会议会更加方便，操作也更简捷、方便。开会人员无需到场，只用使用WiFi手机，便可及时与多方做沟通与讨论。为医生提高会议效率，节省办公时间，在办公室即可完成对病例的讨论，做出准确的治疗方案。

可编程 IVR ：可在总机上自主设置上下班、节假日或 24小时工作时间的语音交互，可以针对不同时间执行不同的流程。当患者来电咨询时，无需人工帮助即可快捷、清晰的指导患者语音操作。

备份录音服务：可在MCS服务器上设置录音功能，这种纯软件的录音方式，摆脱以往录音服务器对硬件的高要求。当患者来电咨询时或者内部通信时，都可随时灵活设置需要录音的用户。必要时存储录音，可对医院的通讯工作进行备份，以便不时之需。

篇2：沈阳妇婴医院无线多媒体通信应用案例

无线多媒体通信系统中由于有限的信道带宽和多径效应的影响,导致接收端信号产生符号间串扰ISI,从而引起系统误码的增加，因此有必要采用均衡技术来弥补信道的畸变。传统的均衡器采用的是由发端发送已知的训练序列来实现信道的估计和均衡。但在高速宽带无线通信系统中,由于多径衰落的影响,波形失真可能会比较严重,而训练序列的提取取决于载波恢复环路的正常工作因此载波恢复的中断将直接导致传统自适应均衡的失效。盲均衡技术是解决这一矛盾的有效途径,盲均衡算法独立于载波相位,在载波恢复环路锁定之前就可以进行快速的初步收敛,从而使得信号星座较为正常,有利于载波恢复和相位信号检测。

1 系统模型及盲均衡算法

1.1 单输入多输出通信系统模型

对单输入单输出(SISO)接收机接收的数据进行分段采样时可以得到单输入多输出(SIMO)的通信系统模型[4]，图1[1]为采用单输入两输出的简单的通信系统。假定系统发送序列{Sn}为波特间距符号序列,其功率为σs2,Sn∈A,A为字符集,符号等概率取值,通过一线性时不变有限长脉冲响应信道C。加性高斯白噪声w(n)=[wn,wn-1,…,wn-NF+1]T的均值为0,方差σn2,f为分数倍间隔均衡器(FractionallySpaced Equalizer FSE)的系数，假设均衡器输出为序列yn，信道脉冲响应和均衡器响应的长度分别为NC和NF,则系统输出[2]为:

式中:NS=|(NC+NF-1)/2|;信道卷积矩阵C(NF×NS矩阵)为

则信道和均衡器响应所对应的等效响应可以表示为h=(h0,…,hNh)T=Cf。

1.2 盲均衡算法

盲均衡算法因其不需要训练序列，可以在载波恢复环路锁定前进行快速的初步收敛,有利于载波的恢复和信号相位检测，已成为现代通信领域的重要研究内容。在各种盲均衡算法中，Godard和Treichler等人分别独立提出的常数模算法(constant modulus algorithm CMA)，普遍应用于恒包络和非恒包络信号的均衡，但CMA算法的计算复杂度比较高,而符号误差CMA算法(Signed-Error CMA,SE-CMA)通过将其迭代函数的迭代因子乘操作改成取符号操作，降低了CMA算法的计算量，但是其稳定性能差于CMA算法,因此有必要做进一步的改进。通过在迭代函数中引入抖动噪声提高误差CMA算法的稳定性，使改进后的性能接近CMA算法称之为抖动符号误差常数模算法(Dithered Signed-Error CMA,DSE-CMA)。以下分别介绍这几种均衡算法。

1.2.1 CMA算法

CMA算法隐含了对高阶统计量得使用，其代价函数为

式中：γ为一固定值，CMA算法中p和q通常都取2;此时代价函数和γ分别为

均衡器的系数更新方程为

式中：r(n)为长NF的接收机输入矢量，μ为迭代步长，ψ(yn)为误差函数，即

常数模代价函数对接收信号的相位变化不敏感，在设计接收机时可以将载波同步和均衡两个过程解耦，分开处理。CMA算法不仅适合于具有常数模的源信号(如M-PSK),也适用于非常数模的源信号(如M-PAM和M-QAM)。

常数模算法的缺点是稳态误差大，收敛较慢，因此步长因子的选择就显得非常重要，另一方面好的初始化条件也可以使CMA算法不至于误收敛[3]。CMA算法的复杂度近似于LMS算法,通过将CMA迭代函数中步长更新部分的乘操作改成取符号操作,可以进一步简化该算法的运算复杂度,这就是SE-CMA算法。

1.2.2 SE-CMA算法

为了进一步简化CMA算法的计算复杂度,对CMA均衡器的迭代函数进行如下修改:

式中：sgn函数为标准符号函数，即

这就是符号误差CMA算法(SE-CMA)。该算法通过将迭代函数中步长更新部分的乘操作改成取符号操作，提高了计算效率，定义相应SE-CMA算法的代价函数为。文献[2]证明了直接实现SE-CMA算法时无法得到和CMA算法相当的稳定性。以下通过仿真来对比SE-CMA和CMA算法的性能，仿真中采用16QAM的信源，信道c=[0.6 0.2 1-0.2 0.5]T;均衡器采用32阶，迭代步长u=2e-4,信噪比SNR=20dB,迭代次数为20000，仿真得到的曲线如图2所示，从图中可以看出,SE-CMA算法的稳定性能差于CMA算法。通过对SE-CMA算法进行简单的改进,可以提升其稳定性能，使其接近标准的CMA算法，这就是DSE-CMA(Dithered Signed Erro r CMA)的算法。

1.2.3 DSE-CMA算法

在进行量化处理之前将抖动随机信号加入输入信号中,使其在量化过程中不丢失信息，这就是DSE-CMA算法。通过选择合适的抖动随机信号可以使得量化误差具有较好的统计分布,使量化误差独立于目标信号,成为白噪声分布[1]。根据这种思想，对SE-CMA算法的更新函数进行如下修改,定义实数值DSE算法的更新函数为

式中：{dn}为一独立同分布的抖动函数随机过程，均匀分布在[-1,1]，α和γ都为正常数;

仿真中采用16QAM的信源，信道c=[0.6 0.1 0.2 1-0.2 0.5 0.6]T;均衡器采用32阶，迭代步长u=2e-4,信噪比SNR=20dB,迭代次数为50000，α和γ分别取值为1.5和2，可以得到如图3所示的曲线，可以看出DSE-CMA算法性能非常接近CMA算法，稳态时MSE要比CMA大一些，但是DSE-CMA计算复杂度比CMA算法低，DSE-CMA算法比SE-CMA算法更稳定。因此，我们在接下来的多媒体通信仿真中采用DSE-CMA均衡算法。

2 DSE-CMA算法在多媒体通信中的应用

虽然盲均衡算法是消除码间干扰、弥补信道畸变的有效手段，但是在国内文献中很难见到将盲均衡算法应用于无线多媒体通信中。本文采用一个200×200大小8bits/象素的灰色的标准版Lena图像被用作为多媒体源数据(如图4)，来估计DSE-CMA均衡算法在多媒体数据应用中的性能，整个通信框图设定为16QAM基带调制。C=[0.6 0.1 0.2 1-0.2 0.5 0.6]T，信噪比SNR=50 dB。图5表示在接收机的输入端没有用均衡器的情况。这个结果的图像质量很差，几乎不能感知到原始图像。通过观察我们能够得知即使没有噪声，信道也引起了原始图像的ISI和严重的变形。

图6是在接收端加了采用DSE-CMA算法的均衡器后的接收图像，均衡器采用32阶，抖动幅度α被设为足够大来保证均衡器迫零方法的存在，这里α取1.5，γ取值为2,u=2e-4，可见在热噪声严重干扰信道的条件下，图像仍能得到了很好的恢复，表明了均衡器在去处ISI的影响方面是相当有效的。

3 问题与结论

本文研究了几种盲均衡算法，并将性能稳定，收敛速度快计算复杂度低的DSE-CMA盲均衡算法应用到无线多媒体通信系统中。仿真结果表明DSE-CMA算法能够很好的恢复经过信道传输已经严重变形的图像。当然如何合理选择抖动幅度和迭代步长，如何进一步降低计算复杂度和均方误差以提高算法性能还有待于进一步研究。

摘要：无线通信系统在传输多媒体数据(例如,数字图像、视频)过程中要经历带宽的限制和信道的影响(码间干扰ISI),为了克服无线环境中多径传播引起的码间干扰,很多信道编码和均衡技术发展了起来。本文提出了一种盲均衡算法,并将该算法应用于无线多媒体通信中[5],仿真结果表明较低的复杂度和较快的收敛速率是这个算法的两个最主要的优点。用这种均衡算法处理的图片质量得到了很大的改善。

关键词：多媒体通信,盲均衡,恒模算法,抖动符号误差常数模算法

参考文献

[1]Philip Schniter and C.Richard Johnson,Jr."Dithered Signed-Error CMA:Robust,Computationally EfficientBlind Adaptive Equalization"IEEE Transactions on Signal Processing,vol.47,no.6,JUNE1999.

[2]P.Schniter and R.J.Johnson,Jr.,"The dithered signed-error constant modilus algorithm[A]"Proceedings of the1998IEEE International Conference on Acoustics,Speech and Signal Processing[C].1998.

[3]Brown DR,Schniter P,Johnson C R J r."Computationally efficient blind equalization[A]".Proc35th Allerton Conf Commun,Contro,Comut[C].Monticello,1997.54-63.

[4]朱小刚,戎蒙恬,诸鸿文.DSE2CMA:一种新的常数模盲均衡算法[J].上海交通大学学报,2001,35(11).