基于ZigBee的养老院老人体征监测系统设计

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摘要∶随着我国老年化速度的加快，对老年人养老问题被社会广泛关注和重视；智慧养老被广泛应用于养老院，但目前无法实时监测每一位老年人的体征健康状况为解决上述问题，设计了一种基于ZigBee的老年人体征监测系统该系统分为主要分为3个模块数据采集，网络传输和应用分析；系统设计中采用便携式的心电传感器、呼吸波传感器、体温传感器和心率传感器实现对老年人体征数据的采集，采集到的数据通过ZigBee无线传感器网络传输到服务器，再由应用软件与算法对数据进行分析管理，从而保证了老年人在养老院的体征信息被实时监控；实验结果表明，系统设计的终端与各种传感器的数据采集、传输、分析等各模块的功能都被实现，且系统对采集到的信息进行分析预测其老人的健康状况，且预测评估指标RMSE为0.0371；实现了对老年人身体健康的实时监测，有效保护了老年人的健康问题。

根据第七次全国人口普查的数据可以发现，我国60岁及以上的老年人口为26402万人，占18.70%，且65岁及以上老年人口为19 064万人，占总人口的13.50%。应对我国老年化程度进一步加深，养老问题成为社会研究的热点*。当前养老院的老人体征健康信息通过传统的方式进行测量，如血压，心率等。为解决养老院的老年人体征监测问题，实现一个便携式、实时性的体征健康监测系统是有必要的2-1。国内外也有相当多的测试系统，例如飞利浦公司对老年人的心血管慢病管理提供一套便携式移动医疗设备，可以在家检测到血压、心律等身体体征。美国的霍尼韦尔提出的ILSA（Independent Lifestyle Assistant）系统，采用无线传感器技术可以帮助老年人的日常生活。
为了监测和预防老年人的身体健康，设计一种可以实时监测和算法预测的便携式的无线网络传感智能系统。该系统是基于ZigBee无线传感器网络技术采集和传输老年人的体征数据，同时将数据传送到云端服务器进行算法分析和预测571。从而实现对养老院的老年人的日常体征数据的全程监测和处理分析，为保障老年人的突发性疾病的发生和预防提供了一种解决思路。

1、系统结构及原理
1.1 系统设计原理
对养老院的老年人进行数据采集、传输、分析需要一个可靠性好、携带便捷、实时性高以及网络传输可靠的完整系统。该系统针对主要是进行终端传感器的数据采集、无线网络节点的数据传输和云端的算法分析3个部分组成。如图1是系统的结构示意图。

老年人需要携带便携式的终端设备以及各类传感器进行其体征数据的采集，将采集得到的体征数据通过无线网络通信技术将体征数据传输到服务器端，并在云端服务器进行相关算法分析和监测，最终得到相应的分析结果及时反馈给用户。通过该系统可以实现对养老院的老年人的体征健康状况进行实时监测，有效地预防突发疾病的发生，保证了老年人的身体健康。

1.2  ZigBee无线通信技术
本系统是采用ZigBee技术进行无线网络构建，其具有的特点如下。
网络的可靠性∶ZigBee的无线通信技术是采用了IEEE802.15.4的通信协议，使用2.4G频率，该网络通信技术具备高可靠性。
传输距离∶相对于常用的无线通信技术蓝牙和wifi，其具备更远的通信距离，并且还具备多个节点之间进行路由传输功能，可以使得传输距离更远。
低功耗∶无线节点会每隔一段时间自动监测收发状态，如果监测没有收发请求任务，就会进入休眠状态。
组网方式灵活∶在组网过程中，ZigBee无线通信技术的组网方式具有多样形式，其具备树状拓扑结构、星状拓扑结构以及网状拓扑结构。
网络鲁棒性高整个自组网络中，如果某一个节点损坏或者断电，其网络会具备自动修复功能，与损坏节点连接的路有节点会与其它的路有节点进行组网连接。

1.3  系统设计目标分析
为满足基于ZigBee的养老院老人体征监测系统的软硬件测试需求，系统设计需实现以下几点目标∶
1）实时性∶监测老年人的身体体征信息，需要被实时的采集数据并处理，并通过算法分析对以往的数据和当前的数据进行疾病的预测，从而推断出当前发生疾病的概率。
2）实用性∶本系体征数据的实时采集，为了获取数据需要设计一套便于携带的采集设备。同时为了监测养老院所有病人的信息，需要一套可靠性高、稳定性好的无线传感器网络系统。并且可以对数据进行算法分析，得到老年人的健康状况。
3）鲁棒性∶由于需要实时采集大规模的数据，因此对整个无线通信网络的鲁棒性要求极高。因此，对采集到的数据，在终端设备通过基本的数据处理和分析采集一部分数据进行传输到云端服务器进行分析。既保证了网络传输的压力，又对数据进行了预处理，保证了数据的有效性。1.4  系统实现功能
为了在养老院监测到老年人的体征信息，需要通过各种体征传感器对数据的采集、传输、算法分析预测。
1）实时体征数据的采集，这里主要是采集心电传感器ECG、呼吸频率传感器、体温传感器和心率传感器。
2）数据传输，通过对采集到的数据进行处理得到有效的数据通过ZigBee无线通信技术将数据进行上传到云端服务器中。
3）算法分析与预测，通过对采集到的数据进行算法设计，这里主要采用了人工神经网络Transformer为基础的算法模型，对数据进行预测。

1.5  系统模块化设计
该系统将采用模块化的设计思路进行设计，从功能上分主要包括3个模块，分别是传感器的数据采集模块、数据的无线网络传输模块以及数据处理算法模块，每一种模块的介绍如下。
1）数据采集模块∶数据采集通过老年人穿戴各种体征传感器，心电和呼吸频率传感器每一个传感器都与无线终端节点连接和控制，从而实现数据采集、处理和传输的功能。
2）无线网络传输模块∶数据采集后需要将数据数据传输到云端服务器，因此采用ZigBee无线通信技术，使用德州仪器生产的cc2530芯片作为微控制器，并采用S-tack通信协议进行管理和控制，进行网络的构建和传输。
3）算法分析模块∶算法分析是对采集到的数据进行监测的同时，并对当前的数据进行预测潜在的突发疾病的发生。这里的算法采用了人工神经网络的transformer为算法模型基础来对时间序列的数据进行有效的预测。

2、系统硬件设计
该系统采用的是ZigBee无线通信技术能够保证系统的低功耗、可靠性高、组网方式灵活等。目前，物联网领域中ZigBee技术被广泛应用，因此技术成熟，稳定性好。该系统使用的是美国TI公司的CC2530F256类型的芯片作为该系统的微控制器和通信功能的芯片。并且该芯片使用Z-Stack的通信协议栈为基础进行有效的开发。
从芯片开发手册可以看到CC2530F256是8-bit微控制器，其内核是采用8051类型微控制器的单片机，并且拥有RAM存储为8kB和Flash存储为256kB的容量。同时还配合cc2592的射频芯片的使用，可以使得具有更远的传输距离，具备功率放大的作用081。在该芯片的基础上对外围应用电路进行设计和开发。
如图2所示，在CC2530芯片周围设计的无线网络节点的硬件示意图，其中包括了微控制器芯片单元CC2530F256、电源电路、功率放大模块的CC2592芯片模块、时钟电路、外围扩展输入输出引脚连接到传感器等。

该硬件设计的设计是以CC2530作为微控制器，其进行程序运行、控制、组网等功能。JTAG接口模块是用于开发过程中代码的debug调试过程。

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