基于WiFi传输的多传感器人体环境监护设备设计

王 畅，孙福明，李 漾

(1.辽宁工业大学 电子与信息工程学院，辽宁 锦州 121001；2.大连云动力科技有限公司，辽宁 大连 116000)

据世界卫生组织统计结果称：慢性疾病，如慢性呼吸道疾病、糖尿病和癌症等占所有死亡原因的60%以上[1]。对于医护人员而言，目前对患者体温等生理参数通常采用近距离接触式测量，对于传染性疾病，容易造成医护人员的感染。所以急需一种新的监测方式，不但能减少医护人员受感染的风险，还能更快速高效的对病患的状态进行实时监测。但是目前大部分监测设备普遍存在以下问题：(1)传感器集成数量少碎片化严重、感知参数单一，不能有效联动，造成数据以及事件的关联性的丧失；(2)以433 MHz、ZigBee等短距离通讯方式为基础的很多监护设备普遍受传输距离限制，可靠性低、配置繁琐；(3)缺乏存储芯片，当网络连接出现问题，极易造成数据丢失等情况；(4)耗电普遍偏高，采用外部供电，造成安装和使用具有局限性、不灵活。

本设计基于以上问题，设计实现了一种基于WiFi传输的多传感器人体环境监护设备，能够实现无限传感器接入、无线远距离传输，并且高稳定性、存储能力强的智能监测设备。通过内置多传感器采集病患的日常数据以及周边环境数据，并通过WiFi上传到数据平台，一旦病患发生危险及时报警并通知其家人和医生，手机APP端可实时查看病患当前身体状态、服药情况以及阶段性活动规律。

1 系统硬件设计

系统的总体设计框图如图1所示。

图1 系统总体设计框图

设备采用TI公司Cortex-M4架构的CC3200[2]作为主处理器，配备主处理芯片电路、传感器单元电路、无线WiFi传输电路、DC/DC电压转换电路、数据存储电路、USB转串口电路、时钟电路等外围电路。针对以往相关研究[3-10]传感器集成数量少、感知参数单一等问题。本设计集成了包括光照强度、温度、湿度、磁场、加速度、震动等多个高精度传感器，同时可选择性接入外接温度、PH值、二氧化碳浓度等传感器，采集多维度的数据组合，实现全方位监测。

1.1 主处理器及无线WiFi传输电路设计

针对传统的无线通信技术(如蓝牙、ZigBee、UWB、60 GHz 无线通信)所存在的传输实时性差、传输距离短、标准不统一等问题。本设计采用无线WiFi超远距离传输，直接与互联网相连。无感应器技术采用的传输总线或ZigBee类似的封闭网络，布置方便，使用简单。在WiFi通信硬件电路设计过程中摒弃了绝大部分厂家使用的传统WiFi模块方式，采用芯片级方案研发，自主设计芯片外围功能电路，确保其高性能，最大程度减小功耗，电路如图2所示。

图2 主处理器及无线WiFi传输电路图

主处理器电路主要由应用微控制器，WiFi网络传输电路和电源管理子系统组成，主要负责控制和协调各模块电路工作状态并分配任务，比如控制传感器电路采样频率、命令WiFi传输电路上传采集数据等。

1.2 电压转换电路设计

针对传统感知设备体积大、高功耗等问题，本设计采用智能硬件低功耗、高稳定性技术。分别从硬件和软件两个方面降低功耗。在硬件设计中，加入开关电路的同时对拓扑层级进行优化设计，在A/D采样电路中，将电路中的分压电阻通过IO口来控制其接地的方式(本电路A/D采样电路是集成在图1芯片内部的，通过软件分配一个IO口接地)，只在需要采样时接地，采样完成后即悬浮或拉高。避免了分压电阻直接接地而造成一直消耗电流的损失，很大程度上降低了功耗。同时，在电源转化电路中尽量避免使用分压电阻来实现，而选择较复杂的整流电路从而降低功耗，具体电路如图2和图3所示。

图3 电压转换电路图

电路主芯片采用升压转换器TPS61025，电路采用独特的LDO降压模式，传统的线性稳压器，如78XX系列的芯片都要求输入电压要比输出电压高出2～3 V以上，否则就不能正常工作。但是在一些情况下，这样的条件太苛刻，如5 V转3.3 V，输入与输出的压差只有1.7 V，显然是不满足条件的。相对于传统的线性稳压器来说的，LDO降压模式具有极低的自有噪声和较高的电源抑制比PSRR(Power Supply Rejection Ratio)[11]，在高性能的同时也降低了成本。

1.3 USB转串口及供电电路设计

针对传统的单一供电方式。本设计采用USB和电池双模式供电，防止掉电时数据的丢失。其中USB供电可通过不同接口可对设备进行供电，例如microusb和 miniUSB。电路采用USB转串口芯片CH340，兼容USB V2.0，支持5 V电源电压和3.3 V电源电压。并采用N沟道场效应晶体管BSS138驱动导通关断，以软开关的形式实现电池供电与USB供电的无间断实时关断。具体实施电路如图3和图4所示。

图4 电压转换电路图

设备除了无线传输方法外，还可直接通过USB端口有线连接到手机、平板或者电脑上,对设备直接进行配置。支持通过USB串口可以查看到设备当前的WiFi配置信息、存储数据、错误报告等信息，还可直接把数据从USB串口导入到电脑或手机中，生成Excel表格存储到相应的路径。

1.4 存储电路设计

目前智能监测设备大都采用网络存储，由于其具有良好的可扩展性、开放性和并行性。但同时服务器中存储I/O、网络I/O以及CPU和内存易成为系统瓶颈，难以满足数据的存储和传输的实时需要。针对传统感知设备对网络严重依赖，断网即断“电”的问题。本设计内置串行电可擦除只读存储器AT24C08与串行闪存不可擦存储器W25Q128双存储芯片，采用双存储芯片分类存储缓存信息与传感器信息，有效的节约CPU存储空间、提高系统运行效率，具体电路如图5和图6所示。

图5 AT24C08存储电路图

图6 W25Q128存储电路图

每16 MB空间可以存储28.5万条数据，可存储长达一年以上的传感器数据，即使在无WiFi网络覆盖情况下仍可长时间使用。并采用“边写边发边删”的数据存储方法，当设备读入数据之后，马上向平台发送数据，一旦数据发送成功，即刻删除数据释放内存，执行其他任务。

1.5 时钟电路设计

为了更准确记录病人的活动状态并追溯异常行为时间。本设备集成了时钟芯片，对于每条传感器数据均添加时间戳，上传和存储时候都将时间戳和传感器数据同时上传，有效的可以对每个传感器数据进行溯源。时钟电路主芯片采用是内含I2C总线接口功能的多功能时钟芯片PCF8563。其具有多种报警功能、定时器功能、时钟输出功能以及中断输出功能可以完成各种复杂的定时服务，具体时钟电路如图7所示。

图7 时钟电路图

设备时钟配有远程校准机制，当设备每次和平台进行数据同步时，时钟进行更新和校准。当无数据同步的情况下，时钟也可以定期与平台时间进行时间同步和校准，保证时间的准确性。

2 系统软件设计

2.1 数据采集模块设计

系统的数据采集模块集成了多个高精度传感器，其中传感器是采用任务的形式添加到程序中，只需创建一个task即可添加一个传感器，不影响其他任务，可外接无限传感器，简单易操作可复制性强，具体模块流程如图8所示。

图8 数据采集模块流程图

设计采用RTOS实时操作系统，实现突发事件任务的实时中断、实时响应，锁定当前执行程序的同时建立存储队列结构体。对系统的指令通过实时操作系统中断标志，在多个Task之间实时切换，不经过冗长繁琐的中间无用程序，直接跳到任务程序，在较大程度上提高了设备的灵敏度。

2.2 数据传输模块设计

数据传输模块采用无线AP模式配置方法对设备进行配置，其支持用户通过手机或PC无线配置操作，并通过手机或PC配置界面查看设备当前的配置信息、传感器读取信息、错误信息等信息，还可将数据直接存入大数据平台，用户可随时随地进行查看。具体数据传输模块软件程序流程如图9所示。

图9 数据传输模块程序流程图

此外本设计在数据传输过程中加入“看门狗”(用于监测单片机程序运行状态的芯片)，对系统运行状态进行实时监测。防止程序跑飞陷入死循环，造成设备死机，发生不可预料的后果。

3 试验与结果分析

本设备在锦州市某医疗中心部分中高龄患者中进行试验，让每个患者都同时配戴本款智能监测设备以及市场上同类温湿度检测仪与跌倒检测仪，同时在病房的床下、卫生间门上、药瓶上、房间内都同步放置。实时获取患者的体温状况、活动状态、房间内温湿度、患者半夜的翻身情况、上卫生间次数以及时间长度、是否按时吃药等数据。实验时间为3个月。

其中选取一位同时患有高血压、中度糖尿病的60岁老人在24小时内的活动数据为例，使用智能检测设备所监测到的部分活动数据如表1所示。其中表1可监测到的数据包括：

(1)老人的实时体温值、房间内温湿度值(还可根据需要外接测量环境PH值、二氧化碳浓度值等)；

(2)根据老人夜晚的活动加速度值和卫生间门磁数值共同判断老人晚上上厕所的次数以及时长；

(3)根据老人卧室床的加速度数据，可以看出老人晚上翻几次身(翻身的加速度幅值在10～20之间)，进而分析睡眠状况；

(4)根据老人降压药瓶上的加速度数据变化时间，可以看出老人是否按时服用药物；

(5)根据老人的活动加速度值，计算加速度幅度≤250，没有出现异常加速度峰值，而是阶段性的小幅度波动值。判断出老人并没有跌倒或者昏迷。

表1 智能监测设备所测老人在24小时内的部分活动数据

以上数据(1)可以通过监测设备发送给病患家属，便于关心病人的基本身体状态以及生活环境，及时关心病人并做好保暖和加湿工作。数据(2)～(4)可以通过监测设备将数据发送给老人的主治医生，便于了解老人的睡眠状况、病情发展和服药情况等，还可提醒病人服药。数据(5)可以实时监控病人是否跌倒或昏迷，一旦危险发生，设备立即报警并通知家人。

使用普通跌倒检测仪所监测到的同一时刻老人活动数据如表2所示。如表所示其无法监测到老人体温、室内温湿度以及门磁等信息。需再另外配有温湿度检测仪、体温计、门磁检测仪才可完成所有数据的监测，仍旧无法实现数据的有效联动性，进而实现准确预测老人身体状态。

表2 同一时刻跌倒检测仪所测部分活动数据

将本智能监测设备与温度计、温湿度检测仪、跌倒检测仪、门磁检测仪所测得数据分别进行对比。实验证明：智能监测设备从准确性、稳定性与用户体验上都高与其他产品。

4 结束语

本文针对病患的日常生活监护需求，设计并实现了一种基于WiFi传输的多传感器人体环境监护设备。试验证明设备可以对老人的身体状况、病情发展、服药情况以及周边环境实现智能远程实时监测、存储、报警等功能。在满足采样率和功能使用的同时，最大限度的降低功耗，最低功耗为59 μA，平均待机功耗约为91.6 μA。相较于以往相关研究[12-15]，更能满足现代医疗监测的需要。