張南南，杜文才，任 佳，聶澤東

(1.海南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，海南海口570228;2.中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院，廣東深圳518055)

1 人體通信信道

無線體域網(wǎng)(Wireless Body Area Network，WBAN)是以“個(gè)人”為中心，在不影響患者正常生活、學(xué)習(xí)和工作的情況下，通過將各種智能的、微型的和低功耗的傳感節(jié)點(diǎn)放置在人體內(nèi)、體表和人體周圍，通過無線的方式在人周圍建立無線個(gè)人局域網(wǎng)［1］。大部分的研究都采用現(xiàn)有的無線通信技術(shù)，如超寬帶［2-3］、藍(lán)牙、ZigBee［4］及其他工作在工業(yè)科學(xué)醫(yī)用頻段(industrial scientific medical，ISM)內(nèi)的通信技術(shù)來實(shí)現(xiàn)人體近端通信。1996年來，美國(guó)麻省理工學(xué)院的Zimmerman提出了一種新的人體近端通信方式——人體通信(Human Body Communication ，HBC)［5］。HBC是以人體作為信號(hào)傳輸媒介從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)在人體表面/內(nèi)部的傳輸，因其所具有的低功耗、連接方便、不易受外界噪聲干擾、高保密等特性對(duì)實(shí)現(xiàn)無線穿戴式醫(yī)療監(jiān)護(hù)具有重要意義，引起研究者的廣泛關(guān)注［5-7］。

人體通信信道特性研究對(duì)建立人體通信信道模型、人體通信收發(fā)器設(shè)計(jì)等具有重要意義。目前，有關(guān)人體通信信道特性的研究主要集中在人體周圍的電磁場(chǎng)分布及人體等效電路模型［8-10］和電極大小、材質(zhì)，傳輸頻帶，信道是否動(dòng)態(tài)，調(diào)制方式等對(duì)通信質(zhì)量的影響［11-12］。

然而，有關(guān)人體信道的相位—頻率特性還未被廣泛研究，信道相位—頻率的非線性會(huì)導(dǎo)致符號(hào)間干擾，增大誤碼率，因此，本文通過測(cè)量人體信道群延時(shí)研究人體信號(hào)在1～200 MHz頻段下的相位—頻率特性，為后續(xù)人體通信樣機(jī)設(shè)計(jì)提供參考。

以人體為通信信道實(shí)現(xiàn)信號(hào)傳輸是切實(shí)有效的，但信號(hào)在不同頻率下的傳播特性和能量分布范圍是不同的。1～100 MHz頻段內(nèi)信號(hào)能較好地耦合到人體上，當(dāng)載波頻率大于100 MHz時(shí)，人體將被作為天線，信號(hào)將通過人體以電磁場(chǎng)與電磁波向周邊輻射［13-14］。

為了更好地研究人體信道在不同頻率下的相位特性及傳播延時(shí)特性，選擇合適人體通信頻段，提高信號(hào)傳播效率，也為高效收發(fā)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供依據(jù)。本文選定研究頻段為1～200 MHz，并將此頻段分為2個(gè)研究子頻段:1～100 MHz和100～200 MHz進(jìn)行對(duì)比研究。

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

2.1 群延時(shí)

時(shí)延是指信號(hào)通過通信系統(tǒng)所需要的傳播時(shí)間。當(dāng)一個(gè)單一頻率的信號(hào)通過任意系統(tǒng)時(shí)，其傳播時(shí)間可以通過輸出信號(hào)相對(duì)于輸入信號(hào)的相位移來計(jì)算。當(dāng)復(fù)合信號(hào)(如發(fā)射機(jī)發(fā)送的調(diào)幅波)通過一個(gè)系統(tǒng)時(shí)，輸出信號(hào)包絡(luò)相對(duì)于輸入信號(hào)包絡(luò)的時(shí)延稱為包絡(luò)時(shí)延。因其涉及的是一群不同頻率振蕩在傳輸過程所表現(xiàn)的時(shí)延，故稱為群延時(shí)，群延時(shí)Tg的數(shù)學(xué)表達(dá)式為

在無失真系統(tǒng)中，相位相對(duì)頻率的響應(yīng)是一個(gè)斜線，其導(dǎo)數(shù)是常數(shù);如果相位對(duì)頻率的響應(yīng)是非直線，則其導(dǎo)數(shù)就不是常數(shù)，就會(huì)出現(xiàn)群延時(shí)失真，群延時(shí)在不同頻率點(diǎn)上相對(duì)于平均值的波動(dòng)幅度表示信號(hào)在此頻率點(diǎn)上的相位畸變量。

2.2 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景設(shè)置

實(shí)驗(yàn)選定用安捷倫E5061A網(wǎng)絡(luò)分析儀(Vector Network Analyzer，VNA)測(cè)量群時(shí)延，如圖1a所示，志愿者靜止站立在VNA前，并根據(jù)傳播信道，在相應(yīng)的身體部位綁上一對(duì)電極，圖1b為4個(gè)傳播路徑及電極在人體上的綁定部位，分別是:左臂至右臂，左臂至右腿，右腿至左腿，左臂至左腿。圖1c所示為測(cè)量中所用的4 cm×4 cm銅電極，VAN的發(fā)射端通過發(fā)射電極將信號(hào)耦合到人體，接收端通過接收電極將人體中信號(hào)傳輸至VAN的接收端。實(shí)驗(yàn)選擇13名志愿者進(jìn)行群延時(shí)測(cè)量，13名志愿者的體重范圍為45～70 kg，身高范圍為155～175 cm，平均年齡24歲，其中8名男性和5名女性，整個(gè)實(shí)驗(yàn)中志愿者被要求靜止站立在測(cè)量?jī)x器前。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.1 傳播延時(shí)

圖2為13名被測(cè)試者在1～200 MHz頻段下，4個(gè)傳播路徑的平均延時(shí)。對(duì)同一測(cè)試者，4個(gè)傳播路徑下的傳播延時(shí)基本相等;13名被測(cè)者中，10號(hào)和11號(hào)的延時(shí)測(cè)量結(jié)果與其他被測(cè)者差異較大，其中10號(hào)和11號(hào)的身高體重年齡與其他11名被測(cè)者均無明顯差異，引起較大差異的具體研究，仍需進(jìn)一步研究。即:1～200 MHz頻段下，同一個(gè)體的傳播延時(shí)與傳播路徑無關(guān)，多數(shù)個(gè)體的傳播延時(shí)基本一致，個(gè)別個(gè)體存在較大差異。

圖1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景

圖2 1～200 MHz頻段內(nèi)4個(gè)路徑下的傳播延時(shí)

圖3給出了在1～100 MHz和100～200 MHz頻段下，4個(gè)傳播路徑的平均傳播延時(shí)和標(biāo)準(zhǔn)偏差，其中誤差棒代表標(biāo)準(zhǔn)偏差。表1給出了詳細(xì)的數(shù)值描述。在1～100 MHz頻段內(nèi)，4個(gè)傳播路徑的平均延時(shí)幾乎是相等的，例如，路徑2具有最大的傳播延時(shí)18.37 ns，路徑4具有最小的傳播延時(shí)16.86 ns，路徑1和路徑3的傳播延時(shí)分別是17.06 ns和17.74 ns。4個(gè)傳播路徑中，最大的傳播延時(shí)僅比最小的傳播延時(shí)大1.56 ns。在100～200 MHz頻段內(nèi)，4個(gè)路徑的平均延時(shí)基本相等，例如4個(gè)傳播路徑的傳播延時(shí)分別是 15.23 ns，14.56 ns，15.14 ns，14.39 ns，其中最大的傳播延時(shí)僅比最小的傳播延時(shí)大0.84 ns。

表1 不同傳播路徑下的平均延時(shí)及標(biāo)準(zhǔn)偏差

基于以上分析，在1～100 MHz和100～200 MHz頻段內(nèi)，信號(hào)的傳播延時(shí)和傳播路徑無關(guān)，即信號(hào)在人體內(nèi)傳播延時(shí)和測(cè)量部位無關(guān)。1～100 MHz頻段上的傳播延時(shí)均比100～200 MHz頻段上的傳播延時(shí)大，此結(jié)果可能由于信號(hào)不同的耦合機(jī)制導(dǎo)致。

3.2 相位畸變

恒定的群時(shí)延代表線性相位。不同頻點(diǎn)下，群時(shí)延偏離平均值的幅度值代表相應(yīng)頻點(diǎn)下相位的畸變大小。圖4為1～200 MHz頻段下的群延時(shí)測(cè)量圖，圖5為1～200 MHz頻段內(nèi)相位歸一化統(tǒng)計(jì)結(jié)果圖，歸一化相位偏差值越大，表示在該頻點(diǎn)下相位畸變?cè)酱?。?0～40 MHz頻段信號(hào)畸變較大。與1～100 MHz頻段內(nèi)的相位—頻率特性相比，100～200 MHz頻段內(nèi)的相位—頻率保持了較好的線性特性。

3.3 歸一化相位畸變概率密度

為了精確描述人體通信信道相位特性，對(duì)1～200 MHz頻段下信道相位畸變進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。分析中采用了3個(gè)常用的概率密度分布函數(shù)(Probability Density Functions，PDF):Lognormal，Gamma 和 Weibull分布對(duì)相位畸變歸一化值進(jìn)行擬合。通過最大似然估計(jì)算法(Maximum Likelihood Estimation，MLE)來估計(jì)分布參數(shù)，并通過Akaike(Akaike Information Criterion，AIC)信息準(zhǔn)則來選擇最佳分布模型［15］。圖6所示為歸一化相位畸變的概率密度函數(shù)(Probability Density Function，PDF)曲線及擬合模型。表1列出了分布模型和AIC、MLE參數(shù)。Lognormal分布具有最佳的擬合效果。所有參數(shù)的計(jì)算均在95%的置信區(qū)間內(nèi)。

圖6 歸一化相位畸變概率密度和擬合模型圖

表2 統(tǒng)計(jì)參數(shù)和分布模型

AIC公式定義為

式中:k是分布模型的參數(shù);L是似然函數(shù)的最大值。

4 結(jié)論

本文主要通過實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的方法研究在1～200 MHz頻段下人體通信信道的相位—頻率特性。實(shí)驗(yàn)對(duì)13名志愿者分別進(jìn)行4個(gè)傳播路徑群延時(shí)測(cè)量。統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表明，傳播延時(shí)與傳播路徑無關(guān)。然而，1～100 MHz頻段下的傳播延時(shí)均比100～200 MHz頻段下的傳播延時(shí)大，由此推斷此結(jié)果可能是由不同的耦合機(jī)制引起。

本文給出了1～200 MHz頻段下，人體通信信道歸一化相位畸變曲線，結(jié)果表明在20～40 MHz頻段信號(hào)畸變較大，與1～100 MHz頻段相比，100～200 MHz頻段具有更優(yōu)的相位—頻率特性。根據(jù)MLE算法和AIC標(biāo)準(zhǔn)，Lognormal分布模型是歸一化相位畸變概率密度函數(shù)的最佳擬合模型。

:

［1］ LATRE B，BRAEM B，MOERMAN I，et al.A survey on wireless body area networks［J］.Wireless Networks，2011，17(1):1-18.

［2］ ROELENS L，JOSEPH W，REUSENS E，et al.Characterization of scattering parameters near a flat phantom for wireless body area networks［J］.IEEE Trans.Electromagnetic Compatibility，2008，50(1):185-193.

［3］ ZHANG Y P，LI Q.Performance of UWB impulse radio with planar monopoles over on-human-body propagation channel for wireless body area networks［J］.IEEE Trans.Antennas and Propagation，2007，55(10):2907-2914.

［4］ MONTON E，HERNANDEZ J，BLASCO J，et al.Body area network for wireless patient monitoring［J］.IET Communications ，2008，2(2):215-222.

［5］ ZIMMERMAN T G.Personal area networks:near-field intrabody communication［J］.IBM Systems Journal，1996，35(3/4):609-617.

［6］ SEYEDI M ，KIBRET B ，LAI D T H，et al.A survey on intrabody communications for body area network applications［J］.IEEE Trans.Biomedical Engineering，2013，60(8):2067-2079.

［7］ WEGMUELLER M S，OBERLE M，F(xiàn)ELBER N，et al.Signal transmission by galvanic coupling through the human body［J］.IEEE Trans.Instrumentation and Measurement，2010，59(4):963-969.

［8］ XU R，ZHU H J，YUAN J.Electric-field intrabody communication channel modeling with finite-element method［J］.IEEE Trans.Biomedical Engineering，2011，58(3):705-712.

［9］ FUJII K，TAKAHASHI M，ITO K.Electric field distributions of wearable devices using the human body as a transmission channel［J］.IEEE Trans.Antennas and Propagation，2007，55(7):2080-2087.

［10］ HAGA N，SAITO K，TAKAHASHI M，et al.Equivalent circuit of intrabody communication channels inducing conduction currents inside the human body［J］.IEEE Trans.Antennas and Propagation，2013，61(5):2807-2816.

［11］ SMITH D B，HANLEN L W，ZHANG J A，et al.First-and second-order statistical characterizations of the dynamic body area propagation channel of various bandwidths［J］.Annals of Telecommunications-annales Des Telecommunications，2011，66(3/4):187-203.

［12］ NIE Z D，MA J J，LI Z C，et al.Dynamic propagation channel characterization and modeling for human body communication［J］.Sensors，2012，12(12):17569-17587.

［13］ BALDUS H，CORROY S，F(xiàn)AZZI A，et al.Human-centric connectivity enabled by body-coupled communications［J］.IEEE Communications Magazine，2009，47(6):172-178.

［14］代鴻文.人體通信信號(hào)傳輸方式與特性研究［D］.杭州:浙江大學(xué)，2012.

［15］ BURNHAM K P，ANDERSON D R.Model selection and multi-model inference:a practical information-theoretic approach［M］.New York:Springer-Verlag New York，2002.