现代战争中,战场情况复杂多变,士兵的安全状况、位置信息是指挥官、医务兵需要掌握的重要信息。当前,对士兵的跟踪和监测主要依靠视觉观察和语言交流,这种方式在某些情况下会受到限制,比如士兵被部署在建筑物内或指挥官目视区域外的封闭空间中。同时,战场上的客观条件往往不允许士兵与指挥官通过语言交流来报告他的健康状况、位置信息等[1]。近几年,各国都在大力研制能适应未来战场的武器装备,监测士兵安全状况的便携式设备也成为研究重点之一。

前期我们已成功研制出了一套全数字化的野战伤员搜救与信息管理系统[2-3],最近又进一步设计出了微型士兵状态监测器,实现了士兵活动、姿态和心率的实时分析和识别,指挥人员或医务兵根据上述信息准确判断士兵的安全情况,并在必要时根据同时提供的士兵GPS信息,实现快速救护。

战场环境应用的特殊性要求监测器体积小、重量轻、功耗低,佩带方便、舒适,以不影响士兵作战作业为前提。由于传统的生理信号监测技术无法适应这种特殊要求,近年来,穿戴式技术已被应用于单兵状态监测器的研究,实现低生理、心理负荷的监测。由美国国防部资助的乔治亚工程技术研究所研究的Smartshirt就是一个具有衬衣外观的基本生理信息采集系统[4],是生命信息检测技术与日常衣物融合的典型样例。我国的俞梦孙院士、邓亲恺教授等也在研究单兵生理状态检测系统中取得一定成果,开发出了能检测呼吸、心电、体温、运动等生理参数的腰带、背心等[4-7],为生命状态的辨识提供方便的载体。但目前这些研究仍沿用传统多传感器思路,将传感器嵌入衣服或需设计一体化的监护服,制作复杂、成本高,而有些参数如体温对伤情评级价值有限。针对战场环境要求与我军实际,我们提出了一种基于单一加速度传感器的更简洁的设计方案———微型士兵状态监测器,作战前将其粘贴在士兵左胸部,检测士兵的活动、姿态和心率,并通过Zigbee无线发送到单兵数字终端,由其融合两类信息对士兵的身体状况、是否受伤作出评价。

1总体设计和工作原理

加速度传感器是监测器的核心,经过反复筛选,最后我们确定采用Freescale公司的MMA7260加速度传感器。该型加速度传感器能高精度测量空间方位上x、y、z三轴方向上的加速度信号,并输出一个与加速度信号成正比的电压信号[8]。图1给出了加速度传感器放置在人体左胸时的坐标模型示意图。其中,竖直向上、水平向右、正面向前分别为x、y、z三轴的正向取向。

当人体处于步行、跑动等活动姿态时,将会产生x、y、z三轴方向上的速度变化,即加速度信号。很明显,活动强度越大,速度的变化也越大越频繁,加速度信号就越强,反之。通过对活动状态下的三轴信号检测分析,发现x轴方向的加速度信号对活动反应非常明显,可用于基于阈值理论的静止、步行、跑动姿态的判断。此外,当士兵处于静止姿态时,加速度传感器z轴方向上检测到的信号主要由心跳引起。检测此时的加速度信号,经过相应处理和算法实现,可检测心率的变化[9-10]。同时,重力加速度的恒定存在,可为我们检测更详细的士兵活动姿态提供有效帮助。通过分析重力加速度在三轴方向上的分布,我们可以直接判断出士兵处于站立、平躺还是侧卧姿态。结合同一时刻交流和直流信号,士兵状态监测器就能较完整地反映士兵在该时段的状态信息;在发生静止状态(可能的危险状态)时,通过心率的检测来判断士兵的安全情况;在需要快速救援时,利用伤员搜救与信息管理系统的GPS卫星定位系统获取士兵当前的位置信息,有效提高救援效率。

2硬件设计

如图2所示,整个士兵状态监测器由活动与姿态检测、信号放大滤波、数据采样与无线发送几部分组成。

监测器的工作流程如下:MMA7260传感器检测三轴方向上的加速度信号,信号的直流部分直接经CC2430单片机I/O口输入并采样,隔直后的交流信号经由模拟电路做滤波放大处理后再输入CC2430单片机进行采样,采样后的数据一并通过Zigbee无线通信发送给单兵数字终端。终端系统通过实时处理接收的数据,确定佩戴者所处的姿态与安全状态。

2.1MMA7260传感器

MMA7260QT是Freescale公司生产的一款表面微机械积分电容加速度传感器,由表面微机械电容敏感元件(g-cell传感器)和CMOS信号调节器ASIC组成[8]。它能在x、y、z三轴方向上以较高的灵敏度检测物体在低重力水平下的坠落、倾斜、移动、震动、摇摆等物理变化, 6 mm×6 mm×1.45 mm的小巧封装使其适合在便携式设备中使用。

MMA7260加速度传感器具有体积小、成本低、功耗低、高灵敏度的优异特性,这既保证了整个监测器体积小、质量轻、易佩戴,又能有效地采集运动引起的加速度信号用于人体活动、姿态和心率监测。

2. 2电源电路和模拟电路

电源电路负责向整个监测器系统中的元器件提供稳定电压。考虑到监测器的可穿戴性,我们选用锂电池对整个电路供电。同时,为使数字信号和模拟信号不产生干扰,数字电路采用+3. 3 V供电,模拟电路采用±3. 0 V供电。电源电路中我们选用了低电流、DC-DC升压转换器MAX1797产生稳压+3. 3 V给数字电路供电;选用低功耗、低压差3. 0 V线性稳压器TPS76030芯片产生+3.0 V电压和负电压转换器ADM660产生-3. 0V电压给模拟电路供电。模拟电路用作加速度信号的滤波放大处理,图3为x轴信号处理的滤波放大电路。

从传感器MMA7260采集的x轴加速度信号首先通过C24和R17组成的高通滤波器(截止频率为0. 2Hz)去除极低频信号,然后经第一级放大5倍,同时以3. 5Hz为截止频率做低通滤波处理,消除噪声和运动伪差等引起的干扰信号。信号传输到第二级时,取3倍对信号继续放大。并且,在该级对信号做电平抬升处理,抬升电压(0. 9 V)由运放TLC2264的正输入端输入。后续电路中的D10、R22和C35实现去负压和电压保持的功能。信号经过滤波、放大、抬升、去负压处理后输入到单片机中进行A/D采样。对于y轴和z轴使用的模拟电路,其原理是完全一致,只是放大倍数不相同。x、y轴信号用于静止、步行、跑动姿态检测,放大倍数较低,15倍左右; z轴信号用于静止状态时心率的检测,放大倍数较高,200倍左右。

2.3A /D转换和Zigbee通信模块

信号经模拟电路滤波放大处理后,送单片机进行采样。本次设计选用的采样芯片CC2430集微处理器和无线发送功能于一身,其完成的工作包括:采集放大器输出的加速度信号,采样频率为50Hz;将采集数据无线发送到单兵数字终端。CC2430是Chipcon公司推出的用来实现嵌入式Zigbee应用的片上系统,支持2. 4 GHz IEEE802. 15. 4/Zigbee协议。它是一颗真正的系统芯片CMOS解决方案,这种方案能够提高性能并满足以Zigbee为基础的2. 4 GHz ISM波段应用对低成本、低功耗的要求。另外, CC2430结合了1个8位增强型8051控制器,具有32/64/128 Kb可编程闪存和8 Kb RAM,还包含模拟数字转换器(ADC)、AES128协同处理器以及21个可编程I/O引脚[11]。

CC2430采用的是近距离的Zigbee无线通信技术,表1列出了它与其他主要无线传输技术的参数比较。

从表中我们可以看出, Zigbee技术在便携式系统中应用的技术优势:低功耗、低成本、理想的传输距离等。CC2430以0. 18μm CMOS工艺制成,性能稳定、功耗低,可确保短距离通信的有效性和可靠性,支持高数据率下的多点对多点的快速组网,适于配置在单兵作战系统中。Zigbee技术的通信质量和成本优势,是我们选择CC2430的重要原因。

3软件设计

软件系统设计主要包括两个部分:数据A/D转换,Zigbee无线通信和士兵活动、姿态判断和心率检测。

CC2430芯片的8051内核要控制MMA7260处于休眠或工作状态,选用P0. 4口作为驱动信号输出口;模拟数据的A/D转换,选用P0. 0 ~P0. 2、P0. 5~P0. 7口作为x、y、z三轴数据直流、交流下的数据输入口。模数转换通过芯片自带的ADC12模数转换器完成,采用定时中断方式,采样频率为50 Hz。士兵活动、姿态判断和心率检测由单兵数字终端完成。活动与姿态软件流程如图4所示。

根据图4的流程和重力加速度在x、y、z某一轴上的分布,就可以实现详细的士兵活动状态判断。在静止情况下,系统加速度传感器检测的信号主要由心跳引起,对此时的信号做算法处理,可有效检测士兵的心率。在模拟电路中,我们分别采用0. 2 Hz、3 Hz作为滤波器的高通、低通截止频率对z轴信号进行滤波,并采用两级放大电路将信号放大200倍。图5所示的流程图即为z轴信号硬件处理之后的软件处理。如图中流程所示,以当前时间点为截止时间,取60 s的z轴采样数据保存到数组中,然后初始化心率变量c、固定阈值thr、变量指针P;接着将采样数据做差分运算后与阈值thr比较,当变量大于阈值时,我们认为检测到一次心跳的峰值,同时将指针后移30个地址单位,再将新变量与阈值比较;如果变量不大于阈值,将指针后移一个地址单位指向新变量。60 s数据检测完毕时,输出心率变量c。

4实验验证

根据以上设计完成的士兵状态监测器,结构上设计成“药贴”方式粘贴在人体左胸部,下面分别介绍活动状态检测和心率检测的实验情况。

4. 1士兵活动状态检测

战场上的士兵活动状态总体上不外乎静止、步行、跑动3种,各自可以根据强度大小划分更细致。步行和跑动属于较高强度的运动姿态,我们使用x轴数据可以识别它们,如图6所示。

图6中是10 s静止站立、10 s步行、10 s跑动、10 s步行、10 s静止站立连续运动姿态下的数据波形图。我们观察图中波形,可以发现数据偏离平均数的程度由小到大依次为:静止<步行<跑动。由于3种姿态下的数据离散程度具有非常明显的差异,所以我们选用描述数据离散程度的标准差来识别这3种姿态。

将计算得到的当前样本标准差s与低强度步行和低强度跑动时的标准差s1、s2相比较,我们就可以区分静止、步行、跑动姿态,判断流程如图4中所示。同时,检测重力加速度在x、y、z轴上的分布,可以分析出士兵更详细的姿态,如直立(行走、跑动)、匍匐(平躺、侧卧)前行、或静止(平躺、侧卧、仰卧)[12]。

表2列出了对6位年龄在20~30岁之间的受试者的检测结果(每位受试者接受10组检测,每组测试时间为30 s)。

表2列出了6位受试者活动状态的检测结果,表中数字是检测结果与实际姿态相符合的次数。其中,受试者A、D为男性,受试者E和F为女性。每位受试者接受10组姿态检测,分别为静止、步行、跑动各3组、4组、3组。根据程序设计流程图,每3 s进行进行1次姿态识别,即每组30s时间内进行10次识别输出。除了受试者E的识别正确率为98%以外,其余受试者的识别正确率都为100%。我们通过分析受试者E的跑动数据发现,在这两次错误识别中,受试者E的跑动强度很低,与步行的加速度信号相似,引起系统的错误识别。对于战场环境下的士兵来说,其运动的强度通常较大,而且很低强度的跑动和步行的区分意义也不大,故这种错误识别不会影响系统对士兵状态的监测。

4·2心率检测

当士兵处于静止状态,特别是士兵长时间保持非活动姿态时,这往往意味着士兵的安全处境不容乐观。利用加速度传感器高灵敏度的特性我们进行了心率检测的设计(图7),辅助指挥员、医务兵识别士兵的安全状况。

图7是受试者保持静止站立姿态下检测的10 s钟心跳数据波形图,我们可以清晰地识别出这11次心跳。每次心跳过程都伴随有一个尖脉冲,代表一次心脏搏动。由此我们得出:只要对加速度检测的z轴信号进行合理的滤波放大处理,我们可以有效地计算出士兵的心率。当士兵处于静止状态(站立、平躺、侧卧)时,如果心率处于正常值变化范围,我们可以认为士兵是处在战略性静止中,比如隐蔽、观察敌情;当士兵心率很低时,指挥官和医务兵就有必要进一步判断士兵是否处于危险状态中。对处在危险状态下(负伤)的士兵,医务兵可以根据GPS系统提供的士兵位置信息,实施快速救援。

我们对进行姿态检测的6名受试者同时进行了心率检测,每名受试者的检测时间为300 s。在这300 s时间内,前60 s数据进行1次心率检测;当时间大于60 s后,每隔10 s检测1次心率,即300 s内进行25次心率检测。受试者A的心率检测数据为: {71, 71, 71, 70, 71, 72, 70, 68, 71, 71,72, 71, 70, 71, 70, 71, 72, 71, 69, 71, 71, 70, 70, 71,71}。与同时进行的ECG检测的心率71次相比较,心率检测的大体范围是一致的,在(71±2)范围内波动。我们认为检测的心率在(±1)范围内为有效,受试者A、F的心率检测有效率分别为92%, 92%, 96%, 92%, 92%, 92%。从整个实验结果来看,心率检测不能达到每次都完全正确(以ECG检测的心率为标准),但是误差范围是可控的,没有出现心率检测值出现很大偏差的情况。实验结果表明,设计的士兵状态监测器对活动姿态检测和静止(危险)情况下心率的检测都能达到预期效果。

5结论

采用单一加速度传感器设计的士兵状态监测器满足了穿戴式技术对系统的要求:结构简单、体较小、功耗低、长时间实时监测等。整个监测器的体积仅为42 mm×31 mm×12 mm,重量仅为100g(含电池),结构设计成“药贴”形式,佩戴在士兵身上不会影响士兵的正常运动。此外,采用低功耗的CC2430芯片实现Zigbee通信,使监测器即使在电池供电下仍能保持长时间的工作状态。经过实验验证,该监测器能够正确采集和传输加速度信号,不断更新数据信息,实时检测士兵状态和心率,较好满足监测士兵状态的任务。由于采用的加速度传感器量程为1. 5 g,本监测器目前还不能准确检测缓慢的呼吸活动,以后我们将寻找更灵敏的加速度传感器来研究突破。在数据处理的算法上,还可以进行深入研究,找出加速度信号处理的最佳算法,实现活动、心率等的更准确检测。总的来说,我们研制的士兵状态监测器能较好满足士兵状态实时监护的需要,为指挥官和医务兵提供士兵的状态信息,将成为野战伤员搜救与信息管理系统的一个重要组成部分。

摘自：中国计量测控网