CN113876305A - 一种战地搜救方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种战地搜救方法。所述方法包括：步骤1，从设置在战士身上的生命体征信号传感器接收信号；步骤2，根据所述战士的生命体征信号采集的信号，生成所述战士的生命体征信号；步骤3，根据所述战士的生命体征信号，判断所述战士是否处于受伤状态；步骤4，当所述战士处于受伤状态时，对所述战士位置进行定位。
Description
技术领域
本发明涉及战地搜救领域，尤其涉及一种战地搜救方法。
背景技术
战地搜救是军队战时卫勤保障工作长期无法回避的重大难题，近年来国内外虽有不少部队围绕这一问题进行了相关研究，但就如何快速解决集体作战中受伤人员的快速搜救问题，国内外尚无有效的方法。在重大灾害性战争中有效、精确地实施医疗救助，是一项重大系统工程。它要求实时掌握医疗物资和医务人员的信息，同时也要求实时整合现有的相关数据，以便作出正确的指挥决策。设计并提开发战场搜救系统的目的是将伤亡率降到最低，对提高医疗搜救效果和救治效率具有重要意义。
目前开发较成熟的战地搜索与救援系统主要有基于ZigBee技术的搜索与救援系统、基于信号定位的搜索与救援系统和基于模糊推理的搜索与救援系统。但在战场复杂环境下，传统的搜救系统抗干扰性差，搜救效率不高。
发明内容
本发明的实施例提供了一种战地搜救方法，能够提高搜救效率。
一种战地搜救方法，包括：
步骤1，从设置在战士身上的生命体征信号传感器接收信号；
步骤2，根据所述战士的生命体征信号采集的信号，生成所述战士的生命体征信号；
步骤3，根据所述战士的生命体征信号，判断所述战士是否处于受伤状态；
步骤4，当所述战士处于受伤状态时，对所述战士位置进行定位。
由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例中，从设置在战士身上的生命体征信号传感器接收信号；根据所述战士的生命体征信号采集的信号，生成所述战士的生命体征信号；根据所述战士的生命体征信号，判断所述战士是否处于受伤状态；当所述战士处于受伤状态时，对所述战士位置进行定位，能够提高搜救效率。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的战地搜救方法的流程示意图；
图2为本发明的多功能战地搜救系统框图。
图3为本发明实施例所述的搜救仪的硬件框图。
图4为本发明实施例所述的体温传感器与主控单元的电路连接原理图。
图5为本发明实施例所述的来波信号方向估计的基本原理图。
图6为本发明实施例所述的系统测试实验通讯模块配置界面示意图。
图7为本发明实施例所述的多功能战地搜救系统的运行界面。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。
如图1所示，为本发明所述的一种战地搜救方法，包括：
步骤1，从设置在战士身上的生命体征信号传感器接收信号；
步骤2，根据所述战士的生命体征信号采集的信号，生成所述战士的生命体征信号；
步骤3，根据所述战士的生命体征信号，判断所述战士是否处于受伤状态；
步骤4，当所述战士处于受伤状态时，对所述战士位置进行定位。
所述生命体征信号的参数包括：
体温、心率、动脉血氧饱和度和呼吸频率中的一个或者多个的任意组合。
当所述参数为心率时，所述生命体征信号传感器为心电传感器；
所述步骤1具体为：获取第i+1和i个周期中的心率波形的波峰横坐标；
所述步骤2具体为：根据所述第i+1和i个周期中的心率波形的波峰横坐标，生成战士的心率值。
所述步骤2具体为：
其中，BPM表示心率；
参数Pulsei+1和Pulsei分别为第i+1和i个周期中心率波形的波峰横坐标；
h为相邻心率波峰间的采样数平均值；
T为采样时间间隔；
n为心率采集总周期。
当所述参数为动脉血氧饱和度信号时，所述生命体征信号传感器为血氧传感器；
所述步骤1具体为：获取战士血液中氧合血红蛋白的浓度和可结合的还原血红蛋白的浓度；
所述步骤2具体为：根据所述血液中氧合血红蛋白的浓度和可结合的还原血红蛋白的浓度，生成战士的动脉血氧饱和度信号。
所述步骤2具体为：
其中，
和CHb分别为血液中氧合血红蛋白的浓度和可结合的还原血红蛋白的浓度；
SaO2为动脉血氧饱和度信号。
当所述参数为体温时，所述生命体征信号传感器为数字体温传感器；
当所述参数为呼吸频率时，所述生命体征信号传感器为呼吸传感器。
所述步骤3包括：
获取所述生命体征信号的各个参数的阈值；
根据所述各个参数的阈值，判断各个生命体征信号与对应的所述参数的阈值的匹配程度；
结合各个所述参数的匹配程度，生成战士的生命体征信号的综合匹配度；
若战士的综合匹配度大于和预定综合阈值时，则判断所述战士处于受伤状态。
所述步骤4包括：
步骤41，对所述生命体征信号的来波信号的角度θ进行估计，该步骤具体为：
当天线直径小于接收信号的波长时，产生的感应电压为：
式中Um为环形天线在最大接收方向上电压幅值，θ和
分别表示的是来波方向角和方向仰角，k为相位常数；
步骤42，建立信号传播衰减模型；根据所述生命体征信号的损耗，预测所述战士与生命体征信号接收位置之间的距离；
步骤43，根据所述生命体征信号的来波信号的角度θ和所述战士与生命体征信号接收位置之间的距离，对所述战士进行定位。
以下描述本发明的应用场景。一种基于生命体征数据库的多功能战地搜救系统，针对传统战地搜救系统存在的搜救效果差、时效性低的问题，利用生命体征数据库优化设计多功能战地搜救系统。调整系统服务器和主控单元，并增设生命体征信号采集传感器和搜救仪设备，利用系统电路连接硬件设备，实现对系统硬件模块的设计。收集战地信息、生命体征数据，并按照数据类型存储到系统数据库中。在硬件设备和数据库的支持下，检测战地生命体征信号，将检测结果传输到搜救主服务器端口，匹配识别生理信号特征，进而确定战地伤员位置，最终实现多功能战地搜救功能。通过系统测试实验得出结论：与传统搜救系统相比，设计系统的搜救完整度提升了3.3％，且搜救平均耗时节省了30.9s。
首先介绍生命特征数据库。呼吸、体温、脉搏、血压是维持机体正常活动的支柱，是生命状态的最直观反映。不同状态下相应的特征数据存储在生命体征数据库中。运用数据库技术，确定战地伤员的状态，为医疗卫生指挥提供决策依据。以下具体描述。
1多功能战地搜救硬件系统设计
采用浏览器/服务器结构设计的多功能战地搜救系统，用户可通过浏览器进行访问。该系统由可视化界面、服务管理和数据存储模块组成，如图2所示，为多功能战地搜救系统框图。
系统主要利用搜救人员携带的搜索设备采集和检测战地人员的实时体征数据，在战地搜索模式下，受伤者的实时生命体征信号会向四周扩散，在战地搜索模式下的搜索卡接收到这些信号，根据两者之间的距离发出不同频率的蜂鸣声。
1.1系统服务器
ARM服务器单位时间的数据存储量是由传感器监控节点采集数据并上传到服务器上决定的，所以总体上，空闲时间比较长，传输的数据量比较小；上位机通过操作界面查看历史记录时，生成数据查询数。一台上位机可以同时访问多台服务器[2]。此时，要查看的数据往往会分散在不同的服务器上，这基本上不会对服务器造成压力。即使某台服务器上的多台上位机同时访问数据，监控上位机的数量少，数据量也不会很大，因此对服务器的影响不会很大。另外，由于传感器监控节点接口功能对采集的数据类型有限制，即使上传的数据类型可以采集，也接近模数转换后的数字信号[3]。系统以ARM支持的生命体征数据库为基础，采用轻量级数据库sqlite3，通过移植动态共享库将数据库安装在服务器上。
1.2主控单元
CC2530主控芯片作为监控节点，在接口上预留多个可扩展接口，可以增加传感器的数量，增加传感器的种类，从而在提高扩展能力的同时降低成本[4]。该处理器还具有良好的处理能力，在无线数据传输方面，具有全双工通用异步串行收发模块，为用户在选择型号时提供了更多的选择机会，同时便于软件开发。
1.3生命体征信号采集传感器
前端数据采集时，要完成不同生理参数的测量，需要对多个传感器进行控制，在AD采集完成后，要对大量的数据进行处理，最后要对LCD液晶屏、语音模块、GPRS模块进行驱动，因此核心控制芯片必须具有较强的数据处理能力；同时，为了方便用户随时使用，需要对体积进行适当的缩小，集成度和外围器件数量都要适当增加。将目前市场上用于医疗测量的一系列处理器进行综合比较，从低成本、高实用性等方面考虑，本系统最终选择了中颖公司的SH79F6488单片机作为传感器核心，用于数据采集[5]。该产品可检测人体心电值，直接对士兵的生理信息做出反应，适用于各种人体心电信号的检测，数字信号的输出，是一种单一导心采集模块。表1显示了系统生命体征信号采集传感器的设计参数。
表1生命体征信号采集传感器参数表
1.4搜救仪
搜救仪主要分为射频收发模块，控制显示模块和电源三个部分。搜救器采用模块化、分体式设计。将自带的电池换成搜救器主电源，同时增加一个RS232接口用于与搜救器主电源进行通信[6]。所以搜寻器射频收发模块的详细设计这一部分就不多说了。该控制显示模块以井下本安型嵌入式计算机为核心，与载流板配合，实现同频率收发模块通讯、信息显示、数据存储、状态显示、按键控制等功能。图3中显示了搜救仪的硬件框图。
但是，对芯片的性能、功耗、尺寸和功能都有更高的要求。通过对比筛选，选择研华科技的SOM.2354作为核心板。其核心面板上最重要的CPU单元是AMDGeodeGX533处理器，这是AMD专门为小型设备设计的单元，旨在提供低功耗要求、优异性能和紧凑外观的最佳组合。在amdgeodegx533处理器上，采用了获得专利的高性能GeodeLink架构，功率仅为1.1w，是核心板实现低功耗的理想解决方案。
1.5生命体征采集电路设计
体温传感器与主控单元的电路连接原理图如图4所示。
主控单元的VCC和GND通过VDD和GND连接，DQ连接到数据终端，采集数据时电源接地，DS18B20的DQ终端为采集体温数据提供高电平。另一个采集节点使用HKH-11C呼吸传感器检测呼吸频率[7]。呼吸波传感器HKH-11C的工作电压为3。数据采集方法是检测腹式呼吸频率的波动。检测时，传感器内固定的绷带固定在人体腹部。吸气时，人体腹腔放松，压力传感器检测到压力信号的峰值，呼气时，腹腔收缩，压力信号达到谷值。对测量的压力变化信号进行放大滤波，通过模拟信号输出间接获得人体呼吸频率参数。从而获得系统中所有生命体征信号的所有采集电路。
2多功能战地搜救系统生命体征数据库设计
战地搜救系统多功能生命体征数据库应充分体现系统的需求，通过设计合理的表结构，使其具有较高的存储和查询效率。在生命体征信息数据库的设计中，必须遵循“战略、战役卫勤综合数据库设计”文档的要求，以及“战伤救治原则”等军队有关标准[8]。储存的生命体征资料包括：心率、血压、血氧饱和度等生命体征资料。表2显示了系统数据库中的生命体征测量数据。
表2生命体征测试数据表
同理可以得出多功能战地搜救系统中实时产生数据的存储结构，另外还需要在生命体征数据库中标记各项指标的正常值和异常值，如表3所示。
表3生命体征正常与异常值标记表
3多功能战地搜救系统软件功能设计
3.1检测战地生命体征信号
由于采用了三种不同的生理感应器，系统采集到的生理参数分别是体温、心率、血氧和呼吸频率，所以采集功能的实现也各不相同[9]。并以温度数据的采集过程为例，实现了传感器芯片的复位和初始化。主控制单元向传感器发送一个低水平的复位电平，如果该设备存在，在15us～60us之间返回一个脉冲，完成复位。观察连接设备的数量，了解在总线上挂起的设备并进行处理。若总线上只有一个单一的从动器件芯片，主控单元将向该芯片发送跳过ROM指令。主控制单元将内存操作指令发送给芯片控制器，分别为写RAM指令、读RAM指令等，收到指令后体温传感器开始执行温度采集任务，并将温度数据存储[10]。感应器会执行写入温度转换指令及读取指令，然后读取初始温度数据，并通过查表得到温度数据的整数、小数及符号位。由主控单元内的温度转换函数求出温度值，并返回主控单元以存储数据，然后执行下一个周期的任务。
血液流量随心脏跳动而发生变化，当心房处于收缩状态时，周围血液容量最大，透光率最低；处于舒张状态时，心房的透光率最高。用一定波长的光线照射人体体表，反射的光线会被肌肉组织和血液吸收而衰减，从而可以判断心脏的收缩和舒张状况。心率的公式是：
BPM在式中表示心率值，它可以从相邻心率在一段时间内的波峰时间差得到，参数Pulsei+1和Pulsei分别为第i+1和i个周期中心率波形的波峰横坐标，h为相邻心率波峰间的采样数平均值，T为采样时间间隔。从而得到了心率信号的采集结果[11]。另外，获取血氧饱和度信号的原理是不同血红蛋白的透光率，战地血红蛋白的透光率信号可以表示为：
其中CHbO2和CHb分别为血液中氧合血红蛋白和可结合的还原血红蛋白的浓度，公式2中得出的结果即为动脉血氧饱和度信号的采集结果。
3.2战地搜救信号通讯
初始化GPRS模块，检测网络信号附着状态，确保信号稳定。通过设置相应的AT指令实现上网功能，获取动态IP地址，选择连接GPRS网络，申请与服务器建立连接。最后，通过GET方式发送HTTP请求，将数据发送到服务器，服务器端完成数据接收，反馈相关信息。
3.3匹配识别生理信号特征
将实时检测出的战地生命体征信号利用通讯网络传输到搜救系统中心，并调取生命体征数据库中的相关数据，对其进行特征识别与匹配。结合多个生命体征特征的提取和匹配结果，若综合特征与数据库某一特征的匹配度高于80％，则该状态对应的就是战地中某一伤员的检测状态。
3.4确定战地伤员位置
战地伤员定位包括来波信号方向估计、目标距离估计两个部分。来波信号方向估计的基本原理图如图4所示。
当天线直径远小于接收信号的波长时，产生的感应电压为：
式中Um为环形天线在最大接收方向上电压幅值，θ和
分别表示的是来波方向角和方向仰角，k为相位常数[13]。另外夹角θ的表达式为：
通过利用理论或经验建立的信号传播衰减模型，将损耗转化为距离，在已知搜救者和伤员节点强度的情况下，得出搜救距离测算结果。
3.5实现多功能战地搜救功能
利用EasyUI技术开发了系统的可视化界面，EasyUI配备了多种用户界面插件，实现了网页界面的快速开发。使用http通信协议实现了服务管理模块之间的数据通信[14]。可视化界面主要是用来实现指挥人员对当前物资及伤员分布救治信息的了解，为相关指挥人员的指挥决策提供数据支持。还提供了方案计划管理功能。在系统界面上显示战地生命体征信号特征匹配结果和搜索位置测量结果，根据战地伤员的危急程度，安排搜索顺序，保证搜索效率最大。
4系统测试
为检验基于生命体征数据库的多功能战地搜索与搜索系统的可行性及搜索功能，设计了系统试验。在硬件编程中，对上位机端进行软件开发，对windows操作系统进行应用程序编程。主机软件开发使用Microsoft公司比较常见的VisualC++6.0开发工具。这个由Microsoft公司开发发布的工具与windows操作系统很兼容，非常适合在windows操作系统下开发应用软件[15]。在此基础上，提出了基于Pycharm的网络模型数据仿真和构建平台，并给出了Python3.5。在系统试验环境中对搜救信号传输模块进行了配置，见图6，为系统测试实验通讯模块配置界面示意图。
由于搜救系统采用了生命体征数据库，收集某市医院多名患者生理体征连续监测的数据集，剔除了相关性不强或正常指标的其它体征数据，得到包括6种指标的原始数据集，其中包括心率、血氧饱和度、体温、呼吸频率、痛感和体征状态评估等，并从中选出5000组数据，验证系统搜索功能。部分训练样本数据来自生命体征数据库，见表4。
表4生命体征数据库部分训练样本数据表
后台服务支持模块利用MyBatis持久层框架实现了对数据库的访问。通过相关代码的导入，在测试实验环境中得到了多功能战地搜救系统的运行界面，如图6所示。
为了形成实验对比设置传统的搜救系统和文献中提出的基于近场声波定位的搜救系统作为实验的两个对比系统，设置的生命体征数据库与设计的搜救系统之间存在链接，但与两个对比系统之间无链接，即只有设计的搜救系统可以调取生命提升数据库中的数据。实验中的系统测试指标分别为搜救完整度和搜救时长，这两个指标直接决定了系统的搜救效果。通过搜救数量的设置以及系统搜救结果的统计和对比，得出搜救完整度的测试结果，如表5所示。
表5系统搜救功能测试结果
通过对表5中数据计算，发现三种系统的搜救完整度分别为96.4％、98.8％和99.7％，也就是在实际的战地环境中，设计多功能战地搜救系统遗漏的伤员更少，搜救效果更好。另外搜救的时效性也是直接影响搜救效果的指标之一，具体的搜救时长统计结果如表6所示。
表6系统搜救时效性测试结果
根据平均数的计算方式，分别得出三种系统的平均搜救时长分别为69.6s、52.9s和38.7s，相比之外优化设计系统的搜救速度更快。
本发明具有以下有益效果：
生命体征数据库存储了不同生命状态下的数据，为多功能战地的搜救提供了参考数据。在生命体征数据库的支持下，有效的提高实地搜救效果，降低战争所带来的人员伤亡，最大程度的挽救伤员的生命。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种战地搜救方法，其特征在于，包括：
步骤1，从设置在战士身上的生命体征信号传感器接收信号；
步骤2，根据所述战士的生命体征信号采集的信号，生成所述战士的生命体征信号；
步骤3，根据所述战士的生命体征信号，判断所述战士是否处于受伤状态；
步骤4，当所述战士处于受伤状态时，对所述战士位置进行定位。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生命体征信号的参数包括：
体温、心率、动脉血氧饱和度和呼吸频率中的一个或者多个的任意组合。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
当所述参数为心率时，所述生命体征信号传感器为心电传感器；
所述步骤1具体为：获取第i+1和i个周期中的心率波形的波峰横坐标；
所述步骤2具体为：根据所述第i+1和i个周期中的心率波形的波峰横坐标，生成战士的心率值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤2具体为：
其中，BPM表示心率；
参数Pulsei+1和Pulsei分别为第i+1和i个周期中心率波形的波峰横坐标；
h为相邻心率波峰间的采样数平均值；
T为采样时间间隔；
n为为心率采集总周期。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
当所述参数为动脉血氧饱和度信号时，所述生命体征信号传感器为血氧传感器；
所述步骤1具体为：获取战士血液中氧合血红蛋白的浓度和可结合的还原血红蛋白的浓度；
所述步骤2具体为：根据所述血液中氧合血红蛋白的浓度和可结合的还原血红蛋白的浓度，生成战士的动脉血氧饱和度信号。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
所述步骤2具体为：
其中，
和CHb分别为血液中氧合血红蛋白的浓度和可结合的还原血红蛋白的浓度；
SaO2为动脉血氧饱和度信号。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：
当所述参数为体温时，所述生命体征信号传感器为数字体温传感器；
当所述参数为呼吸频率时，所述生命体征信号传感器为呼吸传感器。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：
获取所述生命体征信号的各个参数的阈值；
根据所述各个参数的阈值，判断各个生命体征信号与对应的所述参数的阈值的匹配程度；
结合各个所述参数的匹配程度，生成战士的生命体征信号的综合匹配度；
若战士的综合匹配度大于和预定综合阈值时，则判断所述战士处于受伤状态。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4包括：
步骤41，对所述生命体征信号的来波信号的角度θ进行估计，该步骤具体为：
当天线直径小于接收信号的波长时，产生的感应电压为：
式中Um为环形天线在最大接收方向上电压幅值，θ和
分别表示的是来波方向角和方向仰角，k为相位常数；
步骤42，建立信号传播衰减模型；根据所述生命体征信号的损耗，预测所述战士与生命体征信号接收位置之间的距离；
步骤43，根据所述生命体征信号的来波信号的角度θ和所述战士与生命体征信号接收位置之间的距离，对所述战士进行定位。
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2021
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