基于LoRa技术的便携式健康监测系统设计

张金润， 胡森荣， 洪 炎

(安徽理工大学 电气与信息工程学院，安稳 淮南 232001)

0 引 言

随着社会人口老龄化问题的日益严重，老年护理工作进入了一个新的发展阶段。问题在逐渐改善的卫生服务利用率[1]的背景下依靠更好的政策进一步解决。在监测系统中，大多数研究人员在设计或改善物联网无线通信方案时常使用ZigBee和GPRS等技术[2]。例如：马恒等[3]基于体域网的个人健康监护系统设计，系统利用ZigBee和蓝牙无线通信协议技术来实现监护。针对传统老年监控护理系统功耗大、实时性差、数据传输效率低等问题，提出一种基于低功耗广域网的智能无线传感器网络系统。在养老社区环境中构建LoRa无线传感网络[4]，设计完整的监测系统，对社区中老年人的身体健康状况进行监控。系统能提供一定范围的数据感知，数据可靠传输，终端数据接收、存储、处理、访问等功能。研究在节点能耗、网络数据传输实时性等性能均得到提升，系统能够稳定检测老年人的相关体征健康状态，这对中老年人的身体健康监控护理具有很大的现实意义，能满足绝大部分中老年人的基本需求。

1 系统架构设计

系统集成身体健康监测以及环境检测功能。由传感器模块、定位模块、STM32主控模块、LoRa网关和终端应用等部分组成。其中，心率血氧传感器、体温传感器、紫外线传感器和定位模块构成终端节点由MCU驱动用于检测体征数据与位置信息；通过LoRa网关组成无线传感器网络，实现终端节点在无线传感网络中的通信。LoRa网关将检测到的数据通过无线通信发送到社区老人安全监测系统中心进行储存与处理，并利用定位模块用户在上位机查看老人在社区中的位置，实现对社区老人健康监测[5]。

2 系统硬件设计

2.1 终端节点硬件设计

在设计中选用STM32F103单片机[6]作为核心控制器，用来驱动心率血氧传感器、体温传感器、紫外线传感器和定位模块，获取检测到的人体特征数据与位置信息。终端节点硬件原理如图1所示。

图1 终端节点硬件原理框图Fig. 1 Schematic diagram of terminal node hardware

在设计中采用心率血氧传感器来监测老人平时的心率数据以及血氧含量，采用MAX301模块[7]。模块集成脉搏血氧仪和心率监测仪传感器的模块，为了实现低功耗可通过控制器向其发送中断指令来实现开关。

在设计中采用MAX302人体温度传感器模块来检测体温。传感器可以高精度测量人体温度，在37～39 ℃范围内精度可达到0.1 ℃，其温度分辨率为16位。传感器利用其模/数转换器(ADC)将温度测量值转换为数字形式，方便数据的采集。

为检测室外紫外线指数是否适合老人外出活动，设计中选用Si1145芯片的紫外线传感器。芯片内置ADC，采用标准IIC接口，输出大气中紫外线指数数据，可测量大气中紫外线以及环境光强。

为准确掌握社区内老人的活动位置，设计采用SKG09A模块用于获取位置信息。定位模块电路如图2所示。模块针对不同定位需要可选择适合健康低功耗模式，设计中采用跟踪式定位需要，在模式下其跟踪电流仅为5 mA，可以通过识别运动速度来调节功耗进行定位。模块通过UART接口与MCU实现数据传输。在检测到老人身体健康状态出现异常时，通过应用程序来获取老人相应的地理位置，达到及时处理功能。

图2 定位模块电路图Fig. 2 Circuit diagram of positioning module

2.2 通信模块设计

由于人体健康数据和定位数据采集处于复杂环境中，为解决布线问题采用LoRa调制集成微控制器SX1278作为调制解调模块[8]。通信模块电路如图3所示。目前芯片的发射功率可高达 20 dBm，基本满足本设计的需要，在设计中LoRa网关用于云和LoRa设备之间的数据转发。在接收来自设备数据信号时，通过UDP协议[9]将数据传送到云端服务器储存和处理；在接收来自服务器端数据指令时，先通过传输一段数据指令到调制解调模块，再发送数据包，实现数据传输。在设计中，系统备份需要在低功耗的环境中运行，所以选择A类模式作为LoRa装置工作模式。

图3 通信模块电路图Fig. 3 Circuit diagram of communication module

3 系统软件设计

3.1 数据传输软件设计

在设计中为实现通信系统高效、低功耗功能，通过调整系统节点工作周期，在工作时唤醒终端节点，无数据传输时进入休眠状态来平衡能源功耗和网络性能。通信网络的软件实现如图4所示。

图4 数据传输流程图Fig. 4 Data transmission flow chart

数据的接收与发送具体步骤如下：首先，唤醒单片机，传感器中获取数据并记录，待传感器完成数据的收集后通过负载开关将其关闭。然后，通过发送初始数据唤醒LoRa装置，待唤醒后传输检测到的相关数据，完成数据发送后，让LoRa装置再次进入休眠状态，等待下一次的唤醒。最后调整系统的工作周期，等待每一次的数据收集工作。

3.2 数据传输算法设计

为了避免通信拥挤，实现高效通信。在设计中根据通信优先级的不同，采用节点通信自适应机制。在不同信号通信中采用选取优化簇头，通过数据融合来降低网内节点的通信量，并通过合理优化分配无线通信协议[10]，使其满足范围大的社区养老的需求。

根据网络数据传输系统能耗公式：

E=BT·(ET-bit+ER-bit)

知，假设网络检测覆盖的区域为L×L，区域内节点总个数为N，簇头个数为M，则单个簇内节点的个数为N/M。在每个簇内，普通节点传输到簇头平均需要P跳，节点传输数据为Qbit，则数据总量为

其中α为每簇内节点采样数据的相关性，K为网内节点到sink节点的平均跳数，由簇内节点传输数据到簇头的平均跳数为P：

(1)

由式(1)得结果为

(2)

通过分析知，在满足α=M/N时，可减少网内节点的数据通信量。

在系统中终端节点数据通道的扩频因子根据信号强度和信噪比调整。据实验知，接收信号强度与信噪比越高，此时终端节点距离网关越近，为保证数据率高则分配的扩频因子要低。

TRSSI=-(A+10nlog10d)

(3)

根据式(3)确定扩频因子，其中RSSI是接收信号强度，d计算所得距离(单位：m)，A是发射端和接收端相隔一个单位距离时的信号强度，n是环境衰减因子。

据研究表明:LoRa网络中的流量大小与终端节点的在线量成正比，且与节点延时计数器停止计数次数也成正比。文中，LoRa网络流量均值(average network traffic)如式(4)所示，式中的DC是网络流量数据在传输过程中发生延时和碰撞的计量总和。设网络流量(NT)的阈值为高(QH)、低(QL)，因此，网络流量的判定可依据式(5)。

(4)

(5)

在设计中，根据不同时期数据差异采取不同的上传方案，通过选择合适的扩频因子(SF)，提高数据率，缩短数据上传时间。

更优的传输路径决定这数据包的传输效率，根据网络中数据传输的大小抉择出更优的传输路径。

步骤1：当网络流量判定为-1时，系统选择最近的簇头，通过单线路径上传数据。

步骤2：当网络流量判定为0时，系统根据流量自适应传输机制，提高数据波动大的节点信道竞争，达到优先传输，其他数据较稳定节点侦听到信道忙时停止传输。

步骤3：当网络流量判定为1时，系统采用多通道自适应传输，通过竞争选择合适的簇头，优先级高的竞争先传输，且网关返回确认侦。

步骤4：如果数据传输失败则返回并再次分配合适的SF进行数据传输直至数据传输成功结束。

4 系统实验测试

4.1 通信测试

设计检测在4种不同扩频因子(SF)下系统中数据传输过程中能耗以及延时，系统能耗及延时测试如图5所示。

图5 数据传输能耗及延时曲线图Fig. 5 Data transmission energy consumption and delay curve

由图5结果可知，在不同的扩频因子下数据传输过程中其能量损耗及延时时间完全不同，随着扩频因子的增大，数据在传输的过程中能耗和延时时间都会增加。

设置测试功率同上，信道带宽为125 kHz，分别在4种数据率、距离为2 000 m、数据包为40 bit情况下进行测试结果如图6所示。

由上述测试结果及式(1)表明，SF与信号强度指标(TRSSI)和信噪比(SNR)成正比。随着通信距离的增加，TRSSI值在不断减小。同时，TRSSI和信噪比测试点在一些复杂建筑物出，其信号质量有波动，随着设备通信距离的增加，数据率增大，丢包率上升，但在设备距离网关2 km时，仍然具有良好的通信性能，能提供可靠的传输更大的距离。

图6 丢包率(PLR)曲线Fig. 6 Loss rate (PLR) curve

4.2 监控测试

设计装置通过穿戴在人身上，最上层为紫外线传感器所在层，中间层有LoRa模块，最下层集成有心率血氧传感器和体温传感器。通过采集身体特征数据以及身体外部环境数据来实现对人身体健康的监测。

图7为试验者在校园里走动时，利用穿戴装置实时监测外部环境紫外线指数以及人体温度。从 0～5 min内，装置检测到的外部环境紫外线指数波动大且较高，此时的人体温度明显高于人体正常温度，表明试验者处于阳光照射下，从5～8 min内，紫外线指数波动小且低，此时人体温度趋近于体温，表明试验者处于阴凉地方或建筑物内。

图7 体温与紫外线检测曲线Fig. 7 Temperature and UV detection curve

图8为试验者在校园里走动时，利用该穿戴装置实时监测心率和血氧含量，在0～5 min内，让试验者以平稳的步伐行走，试验者的心率以及血氧饱和度处于平稳状态。在5～8 min内，让试验者开始慢跑并维持3 min，此时试验者体征检测发生明显变化，心率逐渐升高，血氧饱和度下降，结果如图8 所示。

图8 血氧饱和度与心率检测曲线Fig. 8 Measurement curves of blood oxygen saturation and heart rate

5 结 论

针对社区养老的需求，提出了一种基于LoRa的老年人智能无线传感器网络，由人体特征监测传感器、环境检测传感器和LoRa无线网络系统组成的人体健康整体监测系统。系统中，通过依靠STM32处理器和传感器对环境与体征数据信息进行采集，然后将利用LoRa技术将采集到的数据通过SX1278模块发送至网关，再通过网关上传数据到云服务器。接着将处理后的数据通过云服务器显示给用户，实现实时监测社区老年人身体健康状况，利用节点通信自适应机制优化算法实现老人健康数据稳定传输，实现低功耗、低延时、高数据传输率的监测效果。在设计中，老年护理网络中数据发送与延时是非常敏感的，为提高数据传送速率(DTR)，降低数据传输延时(DTD)，研究提出一种优化的网络流量自适应通信机制，以改进DTR与DTD等功能。结果表明，在节点能耗、网络数据传输实时性等性能均得到提升，系统能够稳定检测老年人的相关体征健康状态。