民机驾驶舱人为因素生理体征数据采集系统设计

4 实现过程

系统实现过程中的难点在于：采集生理体征数据的准确性、Zigbee多节点下的延时控制和数据完整性、数据融合和数据协议、系统装配等。

4.1 生理体征数据的准确性

体征数据的准确性主要依赖于传感器芯片的质量，传感器相关电路的设计以及数据计算的正确性。为了尽可能地保证数据采集的准确性，生理体征采集模块通过采购大型厂商的OEM模块实现，该模块的软硬件架构和前文所提到的设计基本保持一致。

该OEM模块符合CE要求的功能安全设计以及IEC60601族所有心电、体温监测相关标准，可靠性好、数据准确性高。

4.2 Zigbee多节点下的延时控制和数据完整性

实际测试得到生理体征传感器模块的数据速率为16 384 b/s左右，通过传感器模块发射端CC2430的筛选，可以使每个Zigbee节点的实际输入数据速率为6 400 b/s左右，而Zigbee网络的发送速率最高为250 kb/s，理论上可以满足多个生理体征传感器模块通过Zigbee节点接入Zigbee网络以分时复用的模式与ARM接收端通信。
实验表明，除了上述数据率限制因素，还要加入Zigbee传输延时、节点切换延时。CC2430数据筛选处理延时，尤其是切换和处理延时，由于CC2430缓存有限，最高约为1 KB，因此比较合理的节点个数在1~4个。如果节点过多，则节点数据处理延时和节点切换延时会使得单个节点的数据总延时成倍加大。如果数据缓存超过了上限，则会出现数据不完整的情况。

当1~4个节点接入时，每个节点的数据总延时并不大，在100 ms级别，不超过1 s，具有良好的实时性，说明限制节点个数的瓶颈为CC2430的缓存上限。可以得出结论，控制延时和数据完整性主要在于降低数据处理延时和节点切换的延时，通过合理的算法以及数据协议的设计，可以提升有限缓存空间的使用效率。
另外，实时性的控制必须加入时间戳的方法及时间同步的技术，以确保数据产生时间的相对准确性，也可对于延时进行量化的计算。

4.3 数据融合和数据协议

数据融合和数据协议是整个系统上层通信的关键，Zigbee网络带宽和硬件性能是有限的，因此好的上层数据协议，能够很好地提升数据通信效率，同时方便软件实现和风格统一。

本设计实现中，数据以组包的形式传递，各接口数据包协议统一设计为：数据包头+数据类型+数据长度+数据实际内容（载荷）+数据校验。这使数据协议的处理能够统一方法，提升软件代码的重用性和效率，加强了数据的传输效率和准确性。

数据融合主要按照分级数据筛选的方式进行，每一级都有一套数据筛选和重新进行排列组合的规则和方法，以适应不同级之间的传输。这能大大降低数据传输量，提升数据的传输效率，并且能够满足不同的数据需求。

4.4 系统装配

生理体征采集模块在采集飞行员体征数据的同时，对飞行员执行任务的影响要降低到最小，因此，对模块的体积有很高的要求。传感器模块和CC2430要尽可能地贴近，节省体积，并且使用电池使整个模块变成一个便携式设备。接收模块也应该尽量做到小巧，不影响驾驶舱的设备摆放和工作。

本文讨论的民机驾驶舱人为因素生理体征数据采集系统的设计，采用目前比较流行的物联网技术和嵌入式电子技术，利用Zigbee无线传感器网络，将飞行员具有代表性的生理体征数据(心电图、心率、体温、呼吸率)采集到ARM系统上进行初步处理和筛选，再通过以太网传给远程服务器进行进一步复杂的分析并储存。这样的工作模式对于民机人为因素理论研究具有重要的实践意义。

系统的最大优点是利用物联网的成熟技术实现了生理体征数据采集的模块化设计，提高了数据采集能力，提升了系统的可靠性、稳定性和便携性，同时方便系统的功能扩展，以便开展更多人为因素相关数据的采集。

系统的下一步改进方向是优化各个接口之间的通信协议，从而更好地改善数据融合和传输效率，进一步增强扩展性并提升各设备对象的管理能力，从而接入更多类型的数据采集设备。