基于无线链路信息的呼吸监测方法

1.一种基于无线链路信息的呼吸监测方法，其特征是，该监测方法利用多个布置在床四周的无线扫描节点形成的多条无线链路，通过监测人体呼吸对多条无线链路信号强度的周期性影响，估算出无线链路信号强度的变化周期，进而估算出人体的呼吸频率；呼吸监测方法的具体步骤是：
1)将N个无线扫描节点(J1…JN)布置在床(3)的四周，放置高度高于床，以便无线信号从人体穿过；N个无线扫描节点负责轮流扫描各无线节点对、并将测量到的各无线链路信号强度信息发送至无线汇聚节点(1)；无线扫描节点的无线通信工作频率、功率能调节，电池及外电源供电，宽带全向天线，距离地面调节高度为0.3m至1.5m；
2)无线汇聚节点(1)收集所有无线链路测量信息，并发送至通用PC机(2)；通用PC机(2)上运行的呼吸频率估计算法，基于链路测量信息对呼吸频率进行判断；无线汇聚节点(1)的无线通信工作频率能调节，电池及外电源供电，宽带全向天线，具有与通用PC机(2)进行数据传输的USB接口或者通用串行接口，距离地面调节高度0.3m至1.5m；
3)通用PC机(2)发出开始监测的命令给无线汇聚节点(1)，无线汇聚节点命令各无线扫描节点开始工作，之后各无线扫描节点开始进行无线扫描，并将各条无线链路的信号强度信息发送至无线汇聚节点；无线汇聚节点将各条无线链路的信号强度信息发送至通用PC机(2)，通用PC机(2)上运行的呼吸频率估计软件基于无线链路的信号强度信息，估计出人体呼吸频率，实现对人体呼吸频率的估计；
上述三个步骤描述了系统的工作流程；通用PC机(2)上运行的呼吸频率估计算法以无线链路接收信号强度信息作为输入信息，通过分析多条无线链路信号强度信息的频域频谱特性，估算出信号强度变化周期，输出估计的呼吸频率，找出功率谱峰对应的频率数值；假设当前时刻各无线扫描节点共形成L条无线链路，各链路的信号强度变化为 每条链路共采集了N个信号强度数据，当前时刻的人体呼吸频率F可采用下式估计：
其中，Fmax＞F＞Fmin，Fmax为最大呼吸频率为50，Fmin为最小呼吸频率为8；呼吸频率估计算法通过对多条无线链路信号强度信息做傅里叶变换，分析其频域频谱特性，找出功率谱峰对应的频率数值，从而找出人体的呼吸频率；采用的通用PC机(2)的主频为1GHz以上，内存为256M以上，具有与无线汇聚节点进行数据传输的USB接口或者通用串行接口。
2.根据权利要求1所述的基于无线链路信息的呼吸监测方法，其特征在于：监测方法采用的系统由N个无线扫描节点(J1…JN)、无线汇聚节点(1)、通用PC机(2)、呼吸频率估计算法以及用于承载人体的床(3)组成，呼吸频率估计算法安装在通用PC机(2)上。

基于无线链路信息的呼吸监测方法\n技术领域\n[0001] 本发明属于健康监测、病人及老人监护、无线通信与无线网络领域，涉及一种基于无线链路信息的非接触式呼吸监测方法。\n背景技术\n[0002] 呼吸频率监测在人们日常生活中具有非常重要的应用价值。众多重症患者生命垂危时的一个显著特征为呼吸频率发生较大波动，因此，医院需要对重症病人进行呼吸监测，从而有效监测突发事件的发生。阻塞性睡眠呼吸暂停综合征是一种发病率较高、危害较大的常见慢性疾病，利用监护设备可靠地监测病人的呼吸频率，对该病的临床防治具有非常重要的意义。婴儿因翻身造成呼吸困难是致使婴儿生命危险的一个重要因素，因此，家庭有必要对婴儿的呼吸进行监测，从而更好地了解婴儿的睡眠状态。呼吸监测在医疗及健康监测领域具有广泛的应用前景。\n[0003] 目前现有的呼吸监测技术均基于二氧化碳气体监测技术，该方案安装吸管到被监护人的鼻孔，利用人体呼吸时二氧化碳气体的变化来监测人体的呼吸频率。相关工作，如，P.Sebel,M.Stoddart,等人的“Respiration:The Breath of Life”,Torstar Books,1985；\n欧琼等“便携式睡眠监测与多导睡眠监测两种方法的应用比较”,国外医学，呼吸系统分册,2005，第25卷，P562-P565页。该类技术监测结果较准确，但是，需要安装呼吸导管到人的鼻子，安装不方便，且婴儿很难使用。\n[0004] 近年来，随着无线技术的发展，低成本的无线节点已得到越来越广泛的应用。由于电波的固有特性，电波穿过人体时会被遮蔽，从而使接收信号强度发生变化。当人体的体积发生变化时，被遮蔽的无线链路会发生变化，从而造成链路信号强度发生变化。人的呼吸引起人体体积的周期性变化，进而引起穿过人体的无线链路信号强度的周期性变化；因此，可以利用无线链路信号强度的周期变化特征估计出链路变化的周期规律，实现呼吸频率的估计。\n发明内容\n[0005] 本发明的目的是克服现有技术的缺陷，发明一种基于无线链路信息的非接触式呼吸状态监测方法，利用各无线节点之间的无线测量信号作为输入信息，通过估计无线链路信号强度周期性变化规律实现对人呼吸频率进行估计的技术。为利用穿过人体的多条无线链路信号感知人体的呼吸频率信息，实现对病人及婴儿睡眠状态的非接触式监测。\n[0006] 本发明的技术方案是一种基于无线链路信息的呼吸监测方法，其特征是，该监测方法利用N个布置在床四周的无线扫描节点形成的多条无线链路，通过监测人体呼吸对多条无线链路信号强度的周期性影响，估算出无线链路信号强度的变化周期，进而估算出人体的呼吸频率；呼吸监测方法的具体步骤是：\n[0007] 1）将N个无线扫描节点J1-JN布置在床的四周，放置高度高于床，以便无线信号从人体穿过；多个无线扫描节点负责轮流扫描各无线节点对、并将测量到的各无线链路信号强度信息发送至无线汇聚节点1；无线扫描节点的无线通信工作频率、功率能调节，电池及外电源供电，宽带全向天线，距离地面调节高度为0.3m至1.5m；\n[0008] 2）无线汇聚节点1收集所有无线链路测量信息，并发送至通用PC机2；通用PC机\n2上运行的呼吸频率估计算法，基于链路测量信息对呼吸频率进行判断；无线汇聚节点1的无线通信工作频率能调节，电池及外电源供电，宽带全向天线，具有与通用PC进行数据传输的USB接口或者通用串行接口，距离地面调节高度0.3m至1.5m；\n[0009] 3）利用无线链路信号强度的周期变化特征估计出链路变化的周期规律，实现呼吸频率的估算；呼吸频率估计算法：算法以无线链路接收信号强度信息作为输入信息，估算出信号强度变化周期，输出估计的呼吸频率；假设当前时刻各无线扫描节点共形成L条无线链路，各链路的信号强度变化为 每条链路共采集了N个信号强度数据，当前时刻的人体呼吸频率F可采用下式估计：\n[0010] \n[0011] 其中，Fmax＞F＞Fmin，Fmax为最大呼吸频率，通常为50，Fmin为最小呼吸频率，通常为\n8；呼吸频率估计算法通过对多条无线链路信号强度信息做傅里叶变换，分析其频域频谱特性，找出功率谱峰对应的频率数值，从而找出人体的呼吸频率；\n[0012] 4）通用PC上运行的呼吸频率估计算法以无线链路接收信号强度信息作为输入信息，通过分析多条无线链路信号强度信息的频域频谱特性，估算出信号强度变化周期，输出估计的呼吸频率找出功率谱峰对应的频率数值；采用通用PC机的主频1GHz以上，内存\n256M以上，具有与无线汇聚节点进行数据传输的USB接口或者通用串行接口；\n[0013] 5）工作流程：通用PC机发出开始监测的命令给无线汇聚节点1，无线汇聚节点1命令各无线扫描节点开始工作，之后各无线扫描节点开始进行无线扫描，并将各条无线链路的信号强度信息发送至无线汇聚节点；无线汇聚节点将各条无线链路的信号强度信息发送至通用PC机，通用PC机上运行的呼吸频率估计软件基于无线链路的信号强度信息，估计出人体呼吸频率，实现对人体呼吸频率的估计。\n[0014] 所述的基于无线链路信息的呼吸监测方法，其特征在于：监测方法采用的系统由N个无线扫描节点J1…JN、无线汇聚节点1、通用PC机2、呼吸频率估计算法以及用于承载人体的床3组成，呼吸频率估计算法安装在通用PC机（2）上。\n[0015] 本发明的有益效果在于：1）可以利用无线测量信号实现对人体呼吸频率的估计；\n2）可实现非接触式呼吸频率测量；3）监测系统便于快速安装布置，拆卸方便；4）设备由多个廉价无线节点组成，成本低。\n附图说明\n[0016] 图1为本发明的系统结构框图，图中：J1-第1无线扫描节点，J2-第2无线扫描节点，J3-第3无线扫描节点，J4-第4无线扫描节点，J5-第5无线扫描节点，J6-第6无线扫描节点，J7-第7无线扫描节点，J8-第8无线扫描节点，J9-第9无线扫描节点，J10-第\n10无线扫描节点，1-无线汇聚节点，2-通用PC机，3-床，\n[0017] 图2为呼吸频率估计算法流程图。\n具体实施方式\n[0018] 下面结合技术方案和附图具体详细阐述本发明的实施，但本发明并不局限于具体实施例。本发明一种利用无线信号监测人体呼吸频率的方法，利用多条无线链路的信号强度信息，通过分析无线链路信号强度信息的周期性变化规律，估计出人体的呼吸频率。\n[0019] 实施例：附图1是本发明的系统结构框图，系统有10个无线扫描节点J1，…J10，无线扫描节点和无线汇聚节点1均基于德州仪器公司的CC2520芯片设计，满足Zigbee工业标准，工作在2.45GHz频段，采用电池供电，三脚架支撑，高度0.3m至1.5m可调节。将10个无线扫描节点放置在用于承载人体的床3的四边，间距0.6m，放置高度略高于床13cm，以保证无线信号尽可能的穿过人体。无线汇聚节点1以及通用PC机2放置在距离床3m处，无线汇聚节点1收集所有无线链路测量信息，并发送至通用PC机2；通用PC机2上运行的呼吸频率估计算法，基于链路测量信息对呼吸频率进行判断。无线汇聚节点1的无线通信工作频率可调节，由电池及外电源供电宽带全向天线，具有与通用PC进行数据传输的USB接口或者通用串行接口，距离地面调节高度0.3m至1.5m。各无线扫描节点J1…J10组成队列，依次广播发送无线信号，其它不发送信号的无线扫描节点J1…J10接收发送节点当前时刻发送的无线信号，并测量接收信号强度信息。各无线扫描节点J1....J10广播的信息为上一轮扫描时各自接收的其它无线扫描节点的接收信号强度信息，也就是上一时刻各无线链路的信号强度信息。\n[0020] 附图2是呼吸频率估计算法流程图，当通用PC机2发出开始监测的命令给无线汇聚节点1，无线汇聚节点命令各无线扫描节点开始工作，之后各无线扫描节点开始进行无线扫描，并将各条无线链路的信号强度信息发送至无线汇聚节点；无线汇聚节点将各条无线链路的信号强度信息发送至通用PC机，通用PC机上运行的呼吸频率估计软件基于无线链路的信号强度信息对无线链路信息做傅里叶变换，搜寻出最显著的周期变化特征，进而估计出人体呼吸频率，实现对人体呼吸频率的估计。\n[0021] 无线汇聚节点1侦听各无线链路的无线信号信息，并将各无线链路的接收信号强度信息送至通用PC机2。通用PC机2上运行的呼吸频率估计算法以无线链路测量信息作为输入，对信号进行频谱变换分析，估计出无线链路测量信号的功率谱，找出功率谱峰对应的频率，该频率即为人体呼吸频率。呼吸频率估计算法将计算的人体呼吸频率信息输出至通用PC机2屏幕。\n[0022] 根据呼吸频率估计算法，算法以无线链路接收信号强度信息作为输入信息，估算出信号强度变化周期，输出估计的呼吸频率；假设当前时刻各无线扫描节点共形成L条无线链路，各链路的信号强度变化为 每条链路共采集了N个信号强度数据，当前时刻的人体呼吸频率F可采用下式估计：\n[0023] \n[0024] 其中，Fmax＞F＞Fmin，Fmax为最大呼吸频率，通常为50，Fmin为最小呼吸频率，通常为\n8；呼吸频率估计算法通过对多条无线链路信号强度信息做傅里叶变换，分析其频域频谱特性，找出功率谱峰对应的频率数值，从而找出人体的呼吸频率。测试表明，布置10个节点即可实现对人体呼吸频率的高效监测，对成人和儿童分别进行了实验，真实呼吸频率为14次/分钟的成人监测结果为13.8次/分钟，真实呼吸频率为37次/分钟的婴儿监测结果为\n37.3次/分钟。\n[0025] 本发明利用无线链路信号强度变化的频域特性实现对人体呼吸频率的估计。人的呼吸变化会引起人体体积的周期性变化，进而引起穿过人体的无线链路信号强度的变化，因此，可以利用无线链路信号强度的变化特征实现呼吸频率估计。基于无线链路信息的呼吸状态监测技术属于非接触式监测，无需安装任何设施到被监护人体上，这使得监测系统更人性化，尤其适用于监测婴儿、术后患者。这些特点决定了基于无线链路信息的呼吸状态非接触式监测技术具有较广泛的应用前景。