运动中人体信道数学模型研究

发布时间：2021-02-21 18:52

　　人体周围传感器共同组成的体域网（BAN）可实时观察并记录人体运动、休息等正常活动时生理参数的变化。对人体运动带来的信道特性变化进行分析是扩展体域网络应用的重要工作。采用两步法构建运动人体信道数学模型。通过电磁仿真得到人体跑步中连续9个动作模型数据,然后通过统计学拟合得到人体连续动作的累积分布模型。实验结果表明,人体跑步动作会改变路径增益,但不会影响信道稳定性。运动中信道增益遵循正态分布,可将衍射等效应认为是乘以变化的统计随机量。而峰值路径的出现时间总体呈逆高斯分布,为直射基频分量与高频分量叠加的结果,实务中须对此加以考虑。 

【文章来源】：软件导刊. 2020,19(11)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

人体奔跑的9个姿势

公式（2）所示为仿真信号处理过程。对于时域脉冲信号，将输入、输出电压进行傅里叶变换，在频域范围内得到信号的延迟效应，再进行反傅里叶变换将信号转换到时域，得到时域范围内的冲激响应曲线。接收器放置在右胸、左腰、右腰及双耳，形成5条通信传输链路，这5条链路不会随着跑步姿势的变化产生距离上及空间位置的变化，同时这5条典型链路可以代表体表上所有直射链路。5条链路具有完全不同的传输路径，左胸—右胸链路传输链路为直线路径，而左胸—腰部链路，则包含多种路径叠加，双耳链路还会存在空气链路叠加，图2、图3为跑步动作得到的左胸—右胸链路及左胸—右腰链路的归一化S参数曲线。图3 左胸-右腰链路S参数特性曲线

图2 左胸-右胸链路S参数特性曲线图2、图3所示4个动作为图中前4个奔跑动作的归一化S参数特性曲线，动作模型中手臂活动程度不同，5条链路表现出相似的波动特性。动作1相较于其它动作路径损耗最低，姿势为跑步中摆臂最大的动作。S参数在频率18MHz达到峰值。随着频率逐渐增加，信道衰减趋势减弱。曲线中信道曲线变化不超过3d B，表明在人体通信频段信道传输稳定，在人体活动及频率波动时传输信道没有明显波动。同一动作下右胸链路幅值高于右腰链路3d B左右，右胸链路在人体表面距离大于后者，表现出较高的路径损耗。4个连续动作中，手臂逐渐落下时路径损耗逐渐增大，手臂组织对于发射信号的反射与原直线路径信道信号进行叠加，使整体路径增益有所上升。

【参考文献】：
期刊论文
[1]关于穿戴式人体传感器网络的研究思考[J]. 韩世鹏,Olatunji Mumini Omisore,王磊.  中国科学院院刊. 2017(12)
[2]可穿戴设备中基于人体通信的身份识别方法研究[J]. 夏萌,曾以成,聂泽东,逄增耀.  计算机应用研究. 2017(04)
[3]人体通信的信号传输机制与特性研究[J]. 代鸿文,马力,沈海斌.  计算机工程. 2013(08)
[4]人体通信模型与信道特性研究[J]. 康雯,郑史烈,章献民.  微波学报. 2010(04)



本文编号：3044770