摘 要：目前，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展已經(jīng)沖擊了社會的方方面面，人們的生活方式也在隨之改變，很多傳統(tǒng)的方法和技術(shù)都需要引入物聯(lián)網(wǎng)等新科技來提升其存在的價值，從而實現(xiàn)行業(yè)的整體進步。研究就傳統(tǒng)血壓監(jiān)護系統(tǒng)的諸多弊端，提出利用基于KEIB-Stack協(xié)議棧的通信技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳遞，并提出一種基于具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法的血壓數(shù)據(jù)分析技術(shù)，解決了基于傳統(tǒng)血壓監(jiān)護設(shè)備的數(shù)據(jù)傳遞和處理的問題，大大提高了健康護理的實時性和準確性，可以實際應(yīng)用于個人健康監(jiān)護、個人健康預警、醫(yī)院臨床診斷等領(lǐng)域。

　　0 引 言

　　人體血壓是一個動態(tài)的生理指標，為了得到較為準確的血壓測量結(jié)果并及時進行健康預警，需要對血壓數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控，尤其是對于血壓不夠穩(wěn)定的特殊人群。傳統(tǒng)的血壓監(jiān)護主要有兩種方式，一種是僅測定一次，即在一次測量結(jié)束后直接顯示出測量結(jié)果，此時得到較準確測量結(jié)果的概率很低 ；另一種方式是預先設(shè)定某個大于1的數(shù)值為本次測量的測量次數(shù)，并按設(shè)定的次數(shù)進行測量，所有測量都結(jié)束后再按預先設(shè)定的算法（如求平均值等簡單算法）計算出測量結(jié)果，由于這種測量方法的測量次數(shù)已預先設(shè)定，浪費了血壓較為穩(wěn)定的測量者的測量時間，同時血壓波動大的測量者又可能需要在預設(shè)值的基礎(chǔ)上再增加相應(yīng)的測量次數(shù)，從而找到更準確的測量結(jié)果，而且血壓儀本身的數(shù)據(jù)處理能力受限，無法進行大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析，在結(jié)果處理上也存在不完善之處。因此，為了得到更全面準確的血壓分析處理數(shù)據(jù)以提供臨床診斷，本研究在傳統(tǒng)的血壓監(jiān)護系統(tǒng)中引入物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，采用無線通信技術(shù)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶笈_進行大規(guī)模分析處理。

　　本研究的內(nèi)容主要涉及兩個方面，即血壓數(shù)據(jù)的傳輸和處理。在數(shù)據(jù)傳輸方面，采用了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的 KEIB-Stack 協(xié)議棧為無線通信協(xié)議，實現(xiàn)血壓數(shù)據(jù)從血壓采集設(shè)備到系統(tǒng)后臺的實時傳輸；在數(shù)據(jù)處理方面，采用了具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法（QPSO），對大量連續(xù)的血壓數(shù)據(jù)進行大規(guī)模分析，實時輸出處理結(jié)果，給予個人健康預警和醫(yī)生臨床診斷參考。

　　1 基于 KEIB-Stack 協(xié)議棧的數(shù)據(jù)通信

　　KEIB-Stack 協(xié)議棧是無線通信領(lǐng)域的一種創(chuàng)新性開發(fā)，在 KEIB-Stack 系統(tǒng)中，總線接法是區(qū)域總線下接主干線，主干線下接總線，系統(tǒng)允許有 15 個區(qū)域，即有 15 條區(qū)域總線，每條區(qū)域總線或者主干線允許連接多達15 條總線，而每條總線最多允許連接 64臺設(shè)備，這主要取決于電源供應(yīng)和設(shè)備功耗。每一條區(qū)域總線、主干線或總線，都需要一個變壓器來供電，每一條總線之間通過隔離器來區(qū)分。在整個系統(tǒng)中，所有的傳感器都通過數(shù)據(jù)線與制動器連接，而制動器則通過控制電源電路來控制電器。所有器件都通過同一條總線進行數(shù)據(jù)通信，傳感器發(fā)送命令數(shù)據(jù)，相應(yīng)地址上的制動器就執(zhí)行相應(yīng)的功能。此外，整個系統(tǒng)還可以通過預先設(shè)置控制參數(shù)來實現(xiàn)相應(yīng)的系統(tǒng)功能，如組命令，邏輯順序，控制的調(diào)節(jié)任務(wù)等。同時所有的信號在總線上都是以串行異步傳輸（廣播）的形式進行傳播，也就是說在任何時候，所有的總線設(shè)備總是同時接收到總線上的信息，只要總線上不再傳輸信息時，總線設(shè)備即可獨立決定將報文發(fā)送到總線上。KEIB-Stack 電纜由一對雙絞線組成，其中一條雙絞線用于數(shù)據(jù)傳輸（紅色為 CE+ 黑色為 CE-），另一條雙絞線給電子器件提供電源。KEIB-Stack 協(xié)議棧有三種結(jié)構(gòu) ：線形、樹形和星形。

　　本研究涉及的基于 KEIB-Stack 協(xié)議棧的設(shè)備支持該傳輸介質(zhì)使用無線電信號來傳輸數(shù)據(jù)和控制信號。信號傳輸頻寬為 868 MHz（短波設(shè)備），最大發(fā)射能量為 25 mW，比特率為16.384 KB/s。KEIB-Stack RF 介質(zhì)可以離開機架組件進行開發(fā)，它允許單向和雙向工作，特點是低耗能和小型及中型裝置僅需要在特殊情況時重傳，大大提高了數(shù)據(jù)傳輸效率。

　　2 基于具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法（QPSO）的數(shù)據(jù)處理模型

　　基于具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法（Quantum Particle Swarm Optimization）是近年來 Jun Sun 等人把量子理論應(yīng)用于PSO 算法而提出的改進的粒子群優(yōu)化算法，較 PSO 算法更加簡單，易實現(xiàn)，且求解速度更優(yōu)。QPSO 算法不僅參數(shù)個數(shù)少，隨機性強，并且能覆蓋所有解空間，保證算法的全局收斂性。

　　應(yīng)用基于具有量子行為的粒子群優(yōu)化算法進行數(shù)據(jù)分析的具體實現(xiàn)過程如下：

　?。?）研究分析對象，確定適應(yīng)值函數(shù)，對分析對象進行插裝 ；

　?。?）設(shè)定粒子數(shù) M，維數(shù) Dimension，最大允許迭代次數(shù) MAXTIER，φ1，φ1和 β，初始化種群中每個粒子的位置向量；

　?。?）設(shè)定循環(huán)處理最大迭代次數(shù) ；

　?。?）使用量子粒子群中的每個粒子來執(zhí)行對象插裝后的程序，根據(jù)粒子運行結(jié)果評定粒子的適應(yīng)度 ：

　　If（ F（xi） < F（pi） ） then pi = xi

　　pg = min（ pi ）

　?。?）for i=1 to 種群規(guī)模 M，計算 mbest 的值 ；

　?。?）for d=1 to 種群維數(shù) D，按照（4）計算 P；

　　其中 pi為第 i 個粒子的最優(yōu)適應(yīng)值，pg為量子粒子群的

　　最優(yōu)適應(yīng)值。x=（ x1，x2，&hellip;，xn），xi是第 i 個粒子的位置向量，QPSO 算法中唯一的參數(shù) &beta;隨迭代次數(shù)線性遞減。

　　QPSO 算法能提供大量數(shù)據(jù)的快速收斂，在得到數(shù)據(jù)最優(yōu)值的同時保證數(shù)據(jù)處理結(jié)果輸出的實時性。

　　3 一種物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的血壓監(jiān)護系統(tǒng)的具體實施

　　本研究設(shè)計了一種基于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的血壓監(jiān)護系統(tǒng)，其工作原理為：利用傳統(tǒng)的血壓采集裝置（如水銀血壓計、電子血壓儀等）對人體血壓數(shù)據(jù)進行實時的連續(xù)采集，通過在采集裝置中植入 ARM 芯片使之具備獲取血壓值及無線通信的功能，并利用自主開發(fā)的 KEIB-STACK 協(xié)議將采集的數(shù)據(jù)實時傳輸至系統(tǒng)后臺，在服務(wù)器上采用 QPSO（量子行為的粒子群優(yōu)化算法）進行數(shù)據(jù)監(jiān)控、分析和處理，及時給出分析結(jié)果及健康預警。系統(tǒng)模型如圖1所示（圖中的編號為模塊編號）。

　　圖1中，基于 KEIB-Stack 協(xié)議棧的血壓監(jiān)護系統(tǒng)由 3 個部分組成，分別為傳統(tǒng)血壓采集裝置1、ARM 芯片 2及后臺數(shù)據(jù)處理模塊 3。其中ARM 芯片 2 由中央處理器 5、傳感器數(shù)據(jù)獲取接口4、ROM 存儲器 6及無線通信接口7 組成。傳統(tǒng)血壓采集裝置1的作用是采集人體血壓數(shù)據(jù) ；ARM芯片 2 的作用是獲取血壓數(shù)據(jù)信息并進行簡單處理后傳輸給后臺數(shù)據(jù)處理模塊 3 ；其中中央處理器 5 負責向傳統(tǒng)血壓采集裝置1發(fā)送血壓采集指令，判斷丟棄采集的數(shù)據(jù)信息中的異常數(shù)據(jù)，并控制數(shù)據(jù)向后臺數(shù)據(jù)處理模塊 3 的傳輸；傳感器數(shù)據(jù)獲取接口 4 負責從傳統(tǒng)血壓采集裝置1中實時獲取血壓數(shù)據(jù)并傳送給中央處理器 5 ；ROM 存儲器 6 負責暫時存儲從傳感器數(shù)據(jù)獲取接口 4 獲取到的數(shù)據(jù) ；無線通信接口 7 負責將經(jīng)中央處理器 5 處理后的數(shù)據(jù)使用 Keib-Stack 協(xié)議傳輸至后臺數(shù)據(jù)處理模塊 3 ；后臺數(shù)據(jù)處理模塊 3 的作用是使用 QPSO算法分析傳輸來的數(shù)據(jù)信息，并給出處理結(jié)果或健康預警信息。系統(tǒng)具體實施過程如下：

　?。?）在傳統(tǒng)的血壓采集裝置（如電子血壓儀等）中植入ARM 芯片，該芯片具有中央處理器模塊，用于發(fā)送信號給傳統(tǒng)血壓采集裝置，控制其采集數(shù)據(jù)，并判斷獲取的數(shù)據(jù)是否為異常數(shù)據(jù)（如與相鄰次測量的值相差超過 10 的數(shù)據(jù)采取丟棄策略）；具有傳感器模塊，用于獲取傳統(tǒng)血壓采集裝置采集的數(shù)據(jù) ；具有 ROM，用于暫時存儲采集的數(shù)據(jù)，用于中央處理器的簡單分析；具有無線通信模塊，提供基于 Keib-Stack協(xié)議棧的無線通信接口，用于將數(shù)據(jù)傳輸至后臺處理設(shè)備。

　?。?）測量開始后，傳統(tǒng)血壓采集裝置根據(jù) ARM 芯片的指令采集人體血壓，并把采集的數(shù)據(jù)通過傳感器接口傳遞給ARM 芯片，ARM 芯片對獲取的數(shù)據(jù)暫存在 ROM 模塊中。

　?。?）ARM 芯片把多次測量后的數(shù)據(jù)中異常數(shù)據(jù)進行丟棄，其余數(shù)據(jù)通過無線通信模塊使用 Keib-Stack 協(xié)議傳輸給后臺處理設(shè)備。

　?。?）后臺處理設(shè)備對收到的數(shù)據(jù)采用 QPSO 算法進行數(shù)據(jù)分析和處理，得到一組當前狀態(tài)下的連續(xù)的最佳血壓值參數(shù)，與系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的值進行比較分析，給出臨床診斷的參考意見（如健康狀態(tài)、冠心病傾向等）。

　　4 實驗過程與結(jié)果討論

　　為了證明本系統(tǒng)在數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和數(shù)據(jù)處理的準確性方面的優(yōu)勢，本研究選取了目前市面上認為比較成熟兩款血壓監(jiān)護設(shè)備進行了對比實驗，實驗隨機選取了 30 名人員做為被測對象。

　?。?）被測對象基本情況

　　被測的 30 名人員按性別、年齡和血壓情況分成 3 組（命名為組1、組 2 和組 3），分別佩戴三種血壓監(jiān)護設(shè)備（對應(yīng)命名為設(shè)備1、設(shè)備 2 和設(shè)備 3），每組的 10 名人員基本情況大體相同：男女性別比為 1：1；年齡分布為 18-20 歲 2 名，20-30 歲 4 名，31-40 歲 2 名，60 歲以上 2 名 ；平時血壓情況為 6 名正常，2 名高血壓，2 名低血壓 ；

　?。?）參與測試的血壓監(jiān)護設(shè)備基本情況

　　參與測試的設(shè)備1為國內(nèi)某知名品牌的血壓測試儀，腕表形式，需手動操作進行血壓測量，測量數(shù)據(jù)存儲在血壓儀內(nèi)；設(shè)備 2 為血壓監(jiān)護儀，腕表形式，可以間隔固定時間自動測量血壓，并通過移動數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)將測試數(shù)據(jù)發(fā)送到指定服務(wù)器 ；設(shè)備 3為本研究設(shè)計的血壓監(jiān)護系統(tǒng)，也為腕表形式，可以自動測量連續(xù)血壓，在被測者血壓不穩(wěn)定的情況下系統(tǒng)會自動縮短測量間隔時間，每次測量的數(shù)據(jù)通過 KEIB-Stack 協(xié)議傳輸?shù)椒?wù)器進行處理。

　　（3）實驗過程

　　早上8 時左右，被測人員佩戴好血壓測試腕表并測試到第 1次血壓數(shù)據(jù)時實驗開始，共持續(xù)16 小時。在此期間，被測人員分別進行了吃飯、慢走、快走、慢跑、快跑、看書、看體育比賽、交談、睡覺等活動。使用系統(tǒng) 1的組1被測人員在從事每項活動時手動進行血壓測量，組 2 和組 3 被測人員無需對血壓儀進行任何操作。實驗結(jié)束后，組1的測試數(shù)據(jù)通過血壓儀逐條讀取，組 2 和組 3 的數(shù)據(jù)通過后臺服務(wù)器直接讀取。

　?。?）實驗結(jié)果分析

　　設(shè)備1由于不具備網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓δ埽錈o論在數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性還是數(shù)據(jù)處理的準確性方面都沒有任何優(yōu)勢，限于篇幅，本文不再討論其數(shù)據(jù)結(jié)果（引入設(shè)備1的主要目的是對數(shù)據(jù)的準確性進行比較），下面將重點對比分析設(shè)備 2 和設(shè)備 3 在實驗過程中的各項指標，如表 1所示（本表中的數(shù)據(jù)為1 組10人的平均值）。

　　從表 1可以看出，本研究設(shè)計的設(shè)備 3 能根據(jù)使用人員的具體情況動態(tài)調(diào)整血壓測試頻率，并在 KEIB-Stack 信號覆蓋區(qū)域內(nèi)以幾乎可以忽略的延時將數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器，其無論在數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性方面，還是在數(shù)據(jù)采集、處理的準確性方面，相比目前市面上流行的設(shè)備 2 都有較大優(yōu)勢。另外，盡管設(shè)備 3 的測量次數(shù)更多、算法也更復雜，但其 ARM芯片在耗電量上的表現(xiàn)卻毫不遜色，這主要得益于 KEIB-Stack 協(xié)議的低耗能性，另一項耗電性實驗表明，同樣容量的電池在設(shè)備 2 和設(shè)備 3上的使用時間幾乎沒有區(qū)別。

　　從實驗數(shù)據(jù)及現(xiàn)實情況來看，目前本研究設(shè)計的系統(tǒng)的最大缺點在于 KEIB-Stack 信號覆蓋范圍較小，在無 KEIB-Stack 信號覆蓋的區(qū)域仍只能通過移動數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)等其它方式進行數(shù)據(jù)傳輸，對于實時性方面的影響較大。當然，隨著KEIB-Stack 協(xié)議的普及，這個問題就迎刃而解了。

　　5 結(jié) 語

　　綜上所述，本研究設(shè)計了一種人體血壓監(jiān)護的軟硬件系統(tǒng)，主要涉及物聯(lián)網(wǎng)及計算機應(yīng)用領(lǐng)域，所述系統(tǒng)在測量連續(xù)穩(wěn)定血壓的基礎(chǔ)上，提出了一種基于 KEIB-STACK 協(xié)議棧的數(shù)據(jù)傳輸方法和一種使用量子行為的粒子群優(yōu)化算法（QPSO）的數(shù)據(jù)處理方法，體現(xiàn)了血壓監(jiān)護的實時性，并能對連續(xù)多個血壓值進行詳細分析，對于與人體血壓值相關(guān)的疾病的提前預判有一定參考價值。當然，由于本系統(tǒng)尚未得到廣泛推廣應(yīng)用，數(shù)據(jù)傳輸使用的 KEIB-Stack 信號的覆蓋范圍十分有限，且后臺數(shù)據(jù)庫可用的數(shù)據(jù)量不大，因此還需要在推廣過程中結(jié)合臨床診斷的數(shù)據(jù)不斷建設(shè)和完善。今后，本研究將在此基礎(chǔ)上展開進一步實驗，針對人體血氧、血糖、心率等健康指標設(shè)計一系列模塊，并最終整合為基于物聯(lián)網(wǎng)的健康監(jiān)護系統(tǒng)。