基于Piconet的移動遠程醫療監護系統設計

王金宇 張震明 姚玉鵬 曹繼睿 姜紅花

摘 要：隨著人口計劃的貫徹落實，我國已逐步進入老齡化社會，越來越多的老年人面臨無人看管的情況。為了解決上述問題，設計一種基于無線傳感網絡的遠程醫療監護系統。該系統應用藍牙的組網方式，通過窄帶物聯網接入通信網絡，實現人體生理信息與位置信息從傳感網絡到通信網絡的傳輸。社區醫護人員可通過遠程醫療監護平臺實時獲取轄區老年人的生理狀況，以提供更優質、高效的醫療服務。

關鍵詞：Piconet;窄帶物聯網;遠程醫療;無線傳感網絡;藍牙;中移物聯

中圖分類號：TP271文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2019）11-0-03

0 引 言

據2018年中國綜合醫院行業市場報告：預計到2020年，我國60歲以上老人將達到2.48億，占全國總人口的17.5%。若人口老齡化所帶來的問題處理不當，則會引發一系列的社會矛盾。新一代信息技術的發展為社會問題的解決提供了新的方法與思路。許多學者、技術人員逐步展開了智慧醫療方向的研究。智慧醫療的核心在于無線傳感器網絡的構建與傳感器網絡到通信網絡的數據傳輸。

現行主流無線傳感器網絡的組網技術主要有WiFi，ZigBee與藍牙三種。三種組網技術各有優劣，其應用場景各有不同。WiFi技術接入網絡較簡單、移動性強、功耗較高，較大的功耗不適用于可穿戴的醫療設備。ZigBee與藍牙在智慧醫療領域的應用較為廣泛。衛兵[1]等設計一系列傳感器節點與網絡拓撲結構，將ZigBee技術與通信網絡連接起來，實現了數據遠程傳輸。徐云苑[2]利用ZigBee技術遠程監測糖尿病指數，將ZigBee技術應用于系統中，使之更加便捷與穩定。ZigBee使用DSSS擴頻，而藍牙使用FHSS擴頻，就使用場景來講，ZigBee技術不適用于端點快速移動的系統。汪波濤[3]應用藍牙與多點傳感融合算法，設計了人的跌倒狀態監測系統，但是此系統不兼具生理信息監測功能。除此之外，移動通信技術也是物聯網系統設計的關鍵技術，應用較多的是GPRS技術。韋鉑[4]設計出一套基于GPRS無線網絡的人體智能監護系統，能夠對用戶的身體狀況進行實時、全方位監護。然而，GPRS無線通信技術作為2.5G的移動通信技術已逐漸被淘汰，取而代之的是專為物聯網技術設計的移動通信技術—窄帶物聯網（NB-IoT）。作為一種移動廣域網，其廣覆蓋、低功耗、廣接入的特點，滿足了移動遠程監護系統的設計需求[5]。

1 藍牙技術概述

藍牙技術是愛立信公司于1997年創制的，是一種短距離無線通信技術，使用全球通用頻段（ISM 2.4～2.48 GHz），具有低成本、低功耗、低輻射的特點[6]。藍牙技術采用跳頻技術，一共有79個頻點，可根據主設備與從設備的跳頻序列在不同時隙內跳動。藍牙技術借鑒了通信技術中電路交換與分組交換的特點，其包含面向連接的傳輸（SCO鏈路）與無連接的異步傳輸（ALC鏈路）兩種傳輸方式，但是ALC鏈路只在電路交換的間隙進行。因此，藍牙技術不僅能傳輸語音，也能傳輸數據。

藍牙技術的組網方式主要有微微網（Piconet）與散射網兩種。在單個Piconet中，允許有8個藍牙設備互聯，但是同一時刻只允許一個設備作為主設備，其他設備為從設備，主設備提供跳頻序列，從設備以同步方式跟蹤跳頻序列。此外，藍牙技術還允許多個Piconet互聯互通，即組成散射網。事實上，由于頻段寬度所限，散射網中最多只能有10個Piconet[6]。Piconet組成結構如圖1所示。

移動遠程醫療監護系統的特色是遠程監護與可移動性，藍牙芯片的高集成度與藍牙技術低功耗的優點為系統廣泛應用提供了可能。其次，藍牙技術使用了FHSS擴頻技術，這種擴頻技術適用于端點快速移動的無線網絡。人體各部位移動本來就是相對快速的過程，具有隨機性與突變性，所以藍牙技術更能滿足系統的設計需求。

2 移動遠程醫療系統架構

本文系統采用典型的物聯網三層體系結構，即感知層、網絡層、應用層三部分，每層均包含兩個子層。佩戴在人體各部位的傳感器節點通過Piconet連接，各部位數據匯聚到主設備，主設備將數據進行解析、處理，重新封裝成NB-IoT協議下的數據包，通過附近基站轉發數據包。用戶數據到達數據庫服務器后，由服務器進行分類存儲，為上層應用提供服務。

在整個數據傳輸中，數據在無線傳感網絡及廣域網的傳輸過程尤為重要，這兩個過程貫穿整個物聯網體系的始終，對數據的安全性與準確性都有極大影響。本文充分考慮到設計的應用場景，因為各傳感器節點均分布在人體上，所以其信號的有效范圍為10 m以內。若周圍有強磁場干擾或節點距離超過有效范圍，則丟包現象會大幅增加。此外，由于GPRS正在退網階段，不久將被淘汰，本文系統使用基于蜂窩網絡的窄帶物聯網，這種廣域網覆蓋范圍更強，允許接入的節點更多，功耗更低，更適合移動物聯網設備。本文系統的體系架構如圖2所示。

3 無線傳感器及其組網方式

本文系統主要實現的功能為心率監測、血氧監測、姿態監測及人體定位。系統設計的傳感器節點有三個，分別分布于人體的手腕、腰部以及腳腕。其中，手腕節點為主節點（主設備），腰部與腳腕節點為從節點（從設備）。從節點的主要功能為協助主節點完成姿態檢測，主節點硬件框圖如圖3所示。

本文系統采用的姿態傳感器型號為MPU6050，此傳感器是一款集成6軸MotionTracking設備，能夠數字輸出6軸或9軸的旋轉矩陣、四元數（Quaternion）、歐拉角格式（EulerAngleforma）的融合演算數據。本文根據四元數代數學與歐拉轉換矩陣將四元數解算得到姿態角，計算公式如下[7]：

式中：q0，q1，q2，q3為姿態傳感器輸出的四元數;pitch，roll，yaw分別為俯仰角、橫滾角、航向角;57.3是弧度轉換為角度，即180/π，結果以度（°）為單位。

三個節點的處理芯片均為微型嵌入式處理器STM32F103C8T6，該芯片采用Cortex-M3架構，高達72 MHz的工作頻率，還具有64 KB的閃存程序存儲器，足以滿足系統的設計需求。心率以及血氧數據監測由手腕上的心率血氧傳感器（型號為MAX30102）完成，定位功能由手腕節點的GPS定位模塊（型號為NEO-6M）完成。系統網絡連接模式如圖4所示。

4 數據管理與應用

移動遠程醫療系統使用了第三方服務器—中移物聯，該平臺允許EDP，HTTP，MQTT等多種協議的物聯設備接入，提供了PC端與移動端應用開發的API。用戶數據由主節點按LWM2M協議格式封裝，通過蜂窩網絡發送到第三方服務器。用戶可通過在平臺服務器上建立數據流模板的方式，分類存儲相關數據。另外，系統支持用戶采用私有協議以及私有加密方式進行數據傳輸，保證數據安全。

根據系統需求，本文建立了6個數據流模板，分別存儲心率、血氧、位置、姿態等信息。同時，平臺支持觸發器功能，設置觸發數據流、觸發條件，當監測數據低于或高于閾值時，通過郵箱或URL發出報警信息。心率、位置數據流模板展示圖分別如圖5、圖6所示。

5 結 語

本文以智慧醫療為背景，論述了從系統架構設計到傳感器組網，再到數據獲取與應用等一系列物聯網系統建立的解決方案。智慧醫療是解決社區養老、醫療的重要途徑[11]。本文系統通過物聯網技術將老年人、社區醫療機構、醫院聯系在一起，實現了數據的實時監測與共享。不僅加強了醫患聯系，同時也減輕了醫護人員的工作壓力，僅僅通過幾臺計算機就能及時了解轄區老年人的身體狀況，不必身入患者家中走訪。

由于應用場景所限，本文只應用了3個傳感器節點，對于傳感器組網的時間延遲、頻段資源利用沒有過多要求，但這對于未來中型或大型傳感器網絡組網遠遠不夠。不論對于藍牙技術組網還是ZigBee技術組網，都要深入研究組網算法，以減少組網時延以及網絡之間的干擾，提升無線傳感器網絡的自愈能力[12]。

廣域網的發展也是制約物聯網技術廣泛應用的關鍵因素。正如本文所應用的窄帶物聯網技術與正在推廣應用的5G技術，都是未來幾年物聯網發展的推動力量。NB-IoT技術主要應用在遠程抄表、智慧停車、智慧路燈等場景，這些場景都有著廣泛接入、低帶寬需求等特點，而5G技術主要應用于低時延、高帶寬的應用場景，如自動駕駛、遠程會診等。

參 考 文 獻

[1]衛兵，張磊，李斌，等.基于物聯網的新型遠程醫療監護系統的設計與研究[J].宿州學院學報，2014，29（6）：74-77.

[2]徐云苑.基于物聯網的遠程糖尿病監測系統的研究[D].淮南：安徽理工大學，2016.

[3]汪波濤，張珣.基于多點傳感融合算法的人體跌倒監測系統設計[J].單片機與嵌入式系統應用，2015，15（11）：62-65.

[4]韋鉑.基于GPRS的人體智能監護系統設計與實現[D]. 重慶：重慶大學，2016.

[5]張萬春，陸婷，高音.NB-IoT系統現狀與發展[J].中興通訊技術，2017，23（1）：10-14.

[6]盛紅梅，李旭偉.藍牙技術主要原理綜述[J].計算機時代，2009（3）：6-7.

[7]徐鵬杰，張鳳生，劉延杰，等.基于MPU6050的人體傾角姿態數據檢測系統設計[J].國外電子測量技術，2018，37（3）：117-120.

[8] KASHI S S，SHARIFI M.Coverage rate calculation in wireless sensor networks[J].Computing， 2012， 94 （11） ：833-856.

[9]張寶露，孫子科技木，鞠梅，等.基于物聯網云計算技術的遠程醫療在老年慢性病管理中的研究進展[J].中國老年學雜志，2017，37（11）：2835-2838.

[10]江夢.基于物聯網的遠程醫療監護系統研究[J].軟件，2017，38（2）：136-138.

[11]馬磊.智慧城市社區信息化解決方案：智慧社區規劃方案[J].通信電源技術，2019，36（1）：240-241.

[12]胡海.基于BLE4.0無線心率計數據傳輸節點的設計與實現[D].南京：東南大學，2016.

[13]王彩峰，張海娜.基于ZigBee的物聯網遠程醫療系統研究[J].物聯網技術，2016，6（5）：49-50.