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MIC射频接收机综合设计平台的仿真实验.rar

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    编号:20181030002150702    类型:共享资源    大小:6.70MB    格式:RAR    上传时间:2018-10-30
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    MIC 射频 接收机 综合 设计 平台 仿真 实验
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    基于低能耗蓝牙和惯性测量单元的人体跌倒检测系统I基于低能耗蓝牙和惯性测量单元的人体跌倒检测系统摘要意外摔倒已成为老年人主要的健康威胁及死亡原因。在大多数情况下,跌倒对老年人所造成的严重后果主要是由于跌倒后没有及时通知医护人员,因而未获得及时的救助。因此实现对跌倒的及时检测和报警是很重要的。传统的跌倒检测系统主要利用可穿戴于人身上的设备来采集并发送数据,在计算机端完成数据处理。这种方法需要传输大量数据,对无线网络带宽要求较高。此外,传统的方法往往采用单个惯性传感器(如加速度计)来检测人体的姿态信息,这种方法不能充分获取人体摔倒时的运动参数,因此精确度不够高,鲁棒性不够强。本论文设计了一种新型的可穿戴人体跌倒检测系统,并构建了一个快速原型。快速原型利用多自由度的惯性测量单元(加速度计和陀螺仪的组合)对人的运动参数进行测量,并通过基于 ARM Cortex M0 内核的微控制器运行跌倒检测算法处理传感器采集到的数据。如果检测出跌倒事件,将会立即把报警信号通过低能耗蓝牙协议发送到 iPad 的应用程序 nRF Utility 上。经过实验验证,本论文构建的快速原型能够有效地检测出人体的跌倒事件并及时报警,因而达到了预期的研究目标。关键词:人体跌倒检测,惯性测量单元,低能耗蓝牙,微机电系统基于低能耗蓝牙和惯性测量单元的人体跌倒检测系统IIBODY FALL DETECTION SYSTEM BASED ON BLUETOOTH LOW ENERGY AND INERTIAL MEASUREMENT UNITABSTRACTAccidental falls compose a major health threat and cause of death for the senior citizens. In most cases, the serious consequences of falls for the elderly are due to a delay in notification to the caregivers, thus timely aid and treatment cannot be given. Therefore, it is crucial to detect and alert a fall in time. Traditional fall detection systems tend to utilize wearable devices to collect and transmit data, while the processing is done in the computer. However, in this way great amounts of data need to be transmitted, which puts forward higher demands for the bandwidth of wireless network. In addition, most of the conventional methods only take advantage of a single kind of inertial sensor (such as an accelerometer) to detect human’s orientation information, which is not capable of gathering sufficient motion parameters during fall detection, thus cannot guarantee high accuracy and strong robustness.In this paper, a novel wearable human fall detection system is designed, and a rapid prototype is built, which employs multi-degree of freedom Inertial Measurement Unit (IMU) which is a combination of accelerometer and gyroscope to obtain human’s motion parameters. An ARM Cortex M0-based microcontroller runs fall-detection algorithm locally to process data collected by sensors. If a fall is detected, an alert signal will be sent immediately to iPad‘s application nRF Utility using Bluetooth Low Energy (BLE) protocol. Experiments show that the rapid 基于低能耗蓝牙和惯性测量单元的人体跌倒检测系统IIIprototype is able to detect falls effectively and send an alert in time, thus reaches expected research objectives.Key words: Body Fall Detection, Inertial Measurement Unit, Bluetooth Low Energy,Micro-Electro-Mechanical Systems(MEMS)基于低能耗蓝牙和惯性测量单元的人体跌倒检测系统IV目录1 绪论 .........................................................................................................................................- 1 -1.1 引言 ................................................................................................................................- 1 -1.2 研究背景与现状 ............................................................................................................- 1 -1.2.1 人体跌倒检测的研究背景 ..................................................................................- 1 -1.2.2 可穿戴式跌倒检测系统的研究现状 ..................................................................- 3 -1.3 研究意义和研究目标 ....................................................................................................- 5 -1.4 论文结构与章节安排 ....................................................................................................- 6 -2 可穿戴人体跌倒检测系统方案设计 .....................................................................................- 7 -2.1 可穿戴人体跌倒检测系统总体框图 .............................................................................- 7 -2.2 硬件开发平台 .................................................................................................................- 8 -2.2.1 电路模块简介 .....................................................................................................- 8 -2.2.2 可穿戴式跌倒检测装置 ...................................................................................- 12 -2.3 软件开发环境 ..............................................................................................................- 13 -2.4 图形用户界面 ..............................................................................................................- 16 -2.5 本章小结 ......................................................................................................................- 16 -3 短距无线通信链路 ...............................................................................................................- 17 -3.1 常见的短距离无线通信技术介绍 ...............................................................................- 17 -3.1.1 ZigBee ................................................................................................................- 17 -3.1.2 ANT/ANT+ ........................................................................................................- 19 -3.1.3 蓝牙 4.0/BLE ....................................................................................................- 20 -3.1.4 ZigBee、ANT/ANT+、蓝牙 4.0/BLE 的比较 .................................................- 23 -3.2 BLE 固件 S110 SoftDevice ..........................................................................................- 23 -3.2.1 S110 SoftDevice 简介 ........................................................................................- 23 -3.2.2 应用于 nRF51822 中的 S110 SoftDevice........................................................- 23 -3.2.3 S110 SoftDevice 支持的配置文件和服务 ........................................................- 25 -3.2.4 S110 SoftDevice 开启前后 nRF51822 片上资源的变化 .................................- 26 -3.3 本章小结 ......................................................................................................................- 27 -4 跌倒信息获取系统 ...............................................................................................................- 28 -4.1 MEMS 惯性传感器简介 ..............................................................................................- 28 -4.1.1 MEMS 惯性传感器概述 ...................................................................................- 28 -4.1.2 MEMS 加速度计 ...............................................................................................- 28 -4.1.3 MEMS 陀螺仪 ...................................................................................................- 29 -4.1.4 MEMS 惯性测量单元 .......................................................................................- 29 -4.2 MPU6050 简介 .............................................................................................................- 30 -4.3 I2C 接口协议 .................................................................................................................- 31 -4.4 MPU6050 基本功能测试 .............................................................................................- 32 -4.4.1 MPU6050 主要寄存器描述 ..............................................................................- 32 -4.4.2 MPU6050 初始化过程 ......................................................................................- 37 -4.4.3 读取 MPU6050 测量结果 ................................................................................- 37 -基于低能耗蓝牙和惯性测量单元的人体跌倒检测系统V4.5 惯性测量单元数据融合 ..............................................................................................- 40 -4.5.1 数据融合背景 ...................................................................................................- 40 -4.5.2 常用的数据融合算法 .......................................................................................- 40 -4.5.3 本论文所采用的数据融合算法 .......................................................................- 41 -4.6 本章小结 ......................................................................................................................- 43 -5 人体跌倒检测算法设计及系统实现 ...................................................................................- 44 -5.1 跌倒检测算法介绍 ......................................................................................................- 44 -5.1.1 跌倒时的运动特征变化 ...................................................................................- 44 -5.1.2 基于双阈值检测的跌倒检测算法 ...................................................................- 46 -5.2 跌倒检测快速原型的实现 ..........................................................................................- 47 -5.2.1 心律计配置文件简介 .......................................................................................- 47 -5.2.2 借助于心律计配置文件实现的跌倒检测 .......................................................- 47 -5.2.3 程序流程图 .......................................................................................................- 48 -5.2.4 系统实际工作效果测试 ...................................................................................- 50 -5.3 本章小结 .....................................................................................................................- 52 -6 总结与展望 ...........................................................................................................................- 53 -6.1 研究工作总结 ..............................................................................................................- 53 -6.2 技术展望 ......................................................................................................................- 54 -参考文献 .....................................................................................................................................- 55 -附录 .............................................................................................................................................- 57 -附录 1: nRF51822 EK 评估板电路原理图 .......................................................................- 57 -附录 2:软件代码 ..............................................................................................................- 60 -致谢 .............................................................................................................................................- 64 -附件:译文及原文 .....................................................................................................................- 65 -附件一:原文一 .................................................................................................................- 65 -附件二:译文一 .................................................................................................................- 70 -附件三:原文二 .................................................................................................................- 73 -附件四:译文二 .................................................................................................................- 78 -基于低能耗蓝牙和惯性测量单元的人体跌倒检测系统- 1 -1 绪论1.1 引言由于自理能力的下降,老年人经常会出现意外跌倒的情况,这种意外跌倒对老年人的生命健康构成了严重威胁。在我国,跌倒是 65 岁以上老年人的首位伤害死因 [1]。统计数据显示,很多由于跌倒而造成的死亡案例并非直接缘于跌倒本身,而是因为跌倒之后没有得到及时的救助 [2]。除了跌倒所造成的直接身体伤害之外,跌倒带来的另一个潜在的、容易被忽视的严重问题是老年人生活质量的降低——老年人活动的减少(或称为“活动能力的减弱”)主要与跌倒,以及对跌倒的恐惧有关 [3]。老年人在跌倒之后不愿外出活动,而更倾向于呆在室内,这种长时间的静止加速了衰老,削弱了老年人自主运动的能力,反而增加了日后发生跌倒的可能性,这已经成为一个恶性循环。跌倒不仅对老年人自身造成了严重的负面影响,还极大地增加了社会的医疗负担。根据统计,每年跌倒造成的直接医疗费用在 50 亿元人民币以上,社会代价约为 160~180 亿人民币 [4]。西方国家多年前早已步入老龄化阶段,我国很多大城市也出现老龄化趋势 [3]。随着老龄化社会的到来,对于跌倒的检测和报警正日益成为一个紧迫的问题。因而,采用传感器获取老年人运动时的体态参数,并对跌倒进行准确识别和及时报警具有重要的研究意义。1.2 研究背景与现状1.2.1 人体跌倒检测的研究背景跌倒检测装置和技术的研究是近年来医疗健康领域的一个热门研究方向,这方面的研究不仅具有巨大的市场需求,而且具有很强的社会价值。跌倒检测装置根据采用的传感器的类型和方式,主要分为以下三种 [5]:基于低能耗蓝牙和惯性测量单元的人体跌倒检测系统- 2 -(1)可穿戴式装置(Wearable Device) 可穿戴式装置,即传感器位于跌倒检测装置内,当人体佩戴装置运动时,可以通过传感器采集到的数据判断人的身体姿势和运动状态,从而判断出跌倒等事件。如 Clifford[6]等人设计了一个可穿戴于人身上的跌倒检测装置,并申请了专利。这套装置由检测单元(包含一组加速度计)、处理器和无线发射模块组成,加速度计向处理器提供加速度测量结果,处理器将测量结果与一定阈值相比较,如果判断出发生跌倒事件,则将报警信号通过无线发送模块发送至远程接收端。(2)环境探测装置 (Ambience Device)环境探测装置,是指在固定环境中安装若干个传感器,在人接近这些传感器的时候采集人体相关的数据并进行处理,从而判断出跌倒。这种装置一般采用振动传感器或者压力传感器实现。如 Alwan[7]等在地面上放置了若干振动传感器用来判断被检测者的位置,跌倒事件的检测也是在位置信息的基础上进行的。(3)基于照相机的装置(Camera-Based Device) 基于照相机的装置在家庭护理中正得到越来越广泛的应用。如 Töreyin[8]设计了一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)的跌倒检测算法,HMM 采用照相机采集到的视觉特征将跌倒和正常走动区分开来,这种视觉特征为人体体型的限位框高宽比的小波系数。可穿戴式装置可进一步分为姿态检测装置和动作检测装置,环境探测装置可进一步分为存在检测装置和姿态检测装置,基于照相机的装置可以按照以下三种探测方式分类:静止探测、二维身体姿态改变分析和三维头部运动分析。跌倒检测方法的总结如图 1-1 所示 [4]:基于低能耗蓝牙和惯性测量单元的人体跌倒检测系统- 3 -图 1-1 跌倒检测的方法总结典型的跌倒检测系统的框图如图 1-2 所示:图 1-2 典型的跌倒检测系统的框图1.2.2 可穿戴式跌倒检测系统的研究现状可穿戴式跌倒检测装置一般使用可佩戴于老年人身上的传感器进行数据采集,利用无线通信方式进行数据传输,在判断发生跌倒事件的情况下能够及时发出报警信号。这个领域的研究主要涉及到两个方面的问题,一是数据采集和处理的问题,二是数据传输的问题。可穿戴式跌倒检测装置进行数据采集时使用的传感器主要是惯性传感器,如加速度计或陀螺仪等。在应用惯性传感器进行跌倒检测方面已经有不少研究成果,如 Qiang Li[9]等设计了一种可穿戴式跌倒检测装置,其方案是将一个三轴加速度计和一个三轴陀螺仪构成一个传感器节点(图 1-3(a)),再将两个同样的跌倒检测装置可穿戴式装置 基于照相机的装置 环境探测装置姿态检测装置 动作检测装置 存在检测装置 姿态检测装置二维身体姿态改变分析 静止探测 三维头部运动分析传感器照相机数据采集数据处理和特征提取跌倒检测有线/无线通信链路 接收端报警信号基于低能耗蓝牙和惯性测量单元的人体跌倒检测系统- 4 -节点分别放置于人的胸部和腿部,如图 1-3(b)所示,从而根据传感器采集到的信息对人的姿态信息进行判断。另外,Yi He[10]等设计的方案中直接利用了智能手机内置的加速度计对人体的运动状态进行判断,从而检测跌倒,如图 1-4 所示:(a) 传感器节点 (b)节点放置的位置图 1-3 一种可穿戴的跌倒检测装置图 1-4 一种基于智能手机内置加速度计的跌倒检测装置现有的可穿戴式跌倒检测模块一般都是只进行人体运动数据的采集和传输,而数据的处理则是在个人电脑(Personal Computer, PC)端 [11][12][13][14]或智能手机端[15]完成的,这种方式需要把惯性测量单元输出的大量数据持续发送到 PC 端或智能手机端,因此对于无线网络带宽的要求很高。而如果能够采用微控制器直接处理惯性测量单元输出的数据,在检测出跌倒后只向 PC 端或智能手机端发送跌倒报警信号,则能够大大简化数据的传输。但这种方式对于微处理器的性能要求比较高,如陶成林 [16]等设计的跌倒防护装置采用了基于 ARM Cortex M3内核的单片机 STM32F103RBT 在本地完成了三轴加速度计和三轴陀螺仪的数基于低能耗蓝牙和惯性测量单元的人体跌倒检测系统- 5 -据处理,这种单片机的工作频率能达到 72 MHz,内置高速存储器和丰富的增强 I/O 端口。另外,现有的跌倒检测系统的数据传输方式也有待提高。例如,在文献[11]中,加速度计和陀螺仪的数据是通过 National Instruments 公司的 NI DAQ 设备采集并传输的,由于需要购买昂贵的专业设备,系统的广泛应用也受到了限制。在文献[ 12]和[13] 中,惯性测量单元输出的数据都通过较复杂的无线通信协议(如ZigBee 等) 进行数据传输,这对于网络基础设施的要求很高,需要额外安装许多中继节点,因此增加了系统的成本,而且需要设计更为复杂的路径选择算法。在文献[ 14]和 [17]中,惯性测量单元的数据通过传统的蓝牙模块进行传输,但传统蓝牙模块的功耗比较高。1.3 研究意义和研究目标随着半导体技术,尤其是微机电系统(MEMS)技术的进步,惯性传感器正在向着集成化的方向发展。目前的一种主流趋势是把多个不同种类型的惯性传感器集成到同一款芯片当中,如 InvenSense 公司的 MPU6050 在同一个芯片上集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪,具备 6 个自由度(Degree of Freedom, DoF)的惯性测量能力;MPU9050 在同一个芯片上集成了三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计,具备 9DoF 的惯性测量能力。这种集成化的芯片能够简化运动检测系统的设计,且具有更高的性价比,而现阶段关于跌倒检测技术的研究中很少使用到这种集成了两种或两种以上不同类型惯性传感器的芯片。对于可穿戴式的电池供电的装置来说,降低系统功耗,提高电池的使用寿命是一个核心问题。随着短距离无线通信技术的发展,目前已经出现了多种低功耗的短距离无线通信协议,如 ANT+和低能耗蓝牙(Bluetooth Low Energy, BLE)等。半导体工业的进步使得在同一个芯片中可以同时集成无线通信模块和微处理器模块,如 NordicSemi 公司的 nRF51422 是一种集成了 ANT+协议栈和ARM Cortex M0 内核的片上系统(System on Chip, SoC),nRF51822 是一种集成了 BLE 协议栈和 ARM Cortex M0 内核的 SoC。这种将无线通信模块和高性能微处理器集成在 SoC 上的方式简化了数据处理和传输系统的设计,而现阶段在跌倒检测的研究领域很少使用这种集成的方式进行数据处理和传输。
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