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Engineering

2.4 GHz 帯域で線量計を体に装着するとヒトへの暴露の条件の効果的な分析

doi: 10.3791/56525 Published: May 2, 2018

Summary

本研究では、測定機器として個人の exposimeters の使用によって引き起こされた不確実性を回避する 2.4 GHz 帯暴露レベルを測定するためのプロトコルについて説明します。露出レベルのこれらの変更すべきアカウント、コンプライアンス ・ テスト、データの非摂動から露出制限が定義されている、特に。

Abstract

測定機器として個人 exposimeters (Pem) の使用によって引き起こされた不確実性を回避しながら、最悪のシナリオで最大の露出条件を評価する明確に定義された実験を提唱: 体シャドウ効果 (BSE)、限られた感度範囲、および線源の非識別。いくつかの屋内エンクロージャ内電磁界暴露レベルの上限値は、測定し、シミュレーションされています。研究用の周波数は 2.4 GHz、屋内通信に最も一般的に使用されるバンドです。記録された値を下まわります非電離放射線の保護 (ICNIRP) の参照レベルの国際委員会、特に敏感な環境で信頼性の高い露出レベルを提供する必要があります。動じない露出条件の電磁界 (EMF) 露出の面で健康保護のための国内および国際規格で設定されている上限を設定されています。何らかの方法で変更されていない露出の現実と客観的データ。

Introduction

ワイヤレス ローカル エリア ネットワーク (WLAN) の使用は、近年かなりより普及しているなっています。無線技術従来の固定アクセスのものに代わるものとなっているし、その結果、多数のアクセス ポイント (AP) は、住宅、産業、公共エリア1,2にインストールされています。この多数の AP と個人的な通信機器は、電磁場 (EMF) 露出3に関連する可能性のあるリスクの実質的な関心につながっています。

個人 exposimeters (Pem) は、疫学の分野で通常使用される個々 の露出の測定のためのポータブル デバイスです。EMF 測定で Pem を使用する場合、いくつかの研究が不確実性を検出します。これらの調査結果は、Pem4得られた結果の信頼性のレベルにある効果を示します。いくつかのソリューションは、良い PEM 着てテクニックがあり、小さなサンプリング間隔、および十分な長さ5の測定など、これらの不確実性の影響を最小限に抑えるために提案されている.

ある特定の著者は、露出測定のデューティー比 (またはデューティ サイクル) を考慮の重要性の仕事を公開しています。現実世界の状況で Wi-Fi デバイスは決して本文デューティ サイクルに送信します。Wi-Fi 信号は高周波 (RF) エネルギーと任意の伝送なし期間の断続的なバーストから成っています。その結果、報告された暴露測定、非常に低く、しばしば感度範囲を下回った Pem によって非検出を記録するの大きい割合があります。いくつかの作品は、理論計算6を介して実際の値を取得する要素の使用を提案します。

人間の体の影の効果の不確実性は、Pem はログに記録されたデータの不確実性を引き起こす着用者の存在と、ユーザーが着用する設計されている特別な関心と対処されています。知識と BSE の定量化支援なしに、暴露データの正しい解釈を厳密に測定手順を実行する必要があります。BSE は、7の人間の体のさまざまな部分に位置するいくつかの Pem を身に着けていること結果5,9,1011,12 に補正係数を適用することによって避けることができます。.一方、他のケースで本体はシリンダー13を使ってシミュレーション技術に置き換えられています。いくつかの作品は、人体13の影響を避けるために特定の測定技術を実装することを提案します。本研究では、暴露データを操作することがなく実際の屋内エンクロージャの体の影響を回避する計測手法を提案します。

Pem の機能の 1 つは、放射線源のない id です。Pem は、特定の周波数帯域での電場 (電界) レベルを測定が、いくつかのソースまたはデバイスは、同じ周波数で放射、PEM は各特定のソースからの貢献を識別することがなく E フィールド レベルを測定します。

したがって、Pem のログに記録されたデータの不確実性のこれらのソースのための露出レベルの分析手順必要があります EMF レベルの数値予測と実験的評価の信頼性の高い結果を得るために。この作業は、屋内エンクロージャに E フィールド (2.4 ghz) に曝露を評価して使用することができます適切な方法論を示します。この手法は、前述のように不確実性の過小評価が、BSE 原因によって引き起こされるを使用して過大評価による非検出した放射線源の非同定の信頼性の欠如が回避されます。この信頼性は、本手法を用いて得られたデータが電磁界暴露の条件で有害の場合上限値を提供することを意味します。ばく露制限値が全国に設立、任意の効果またはエージェントによって不変摂動の EMF データに対して定義されている健康の保護のための国際規格。提案実験手順は規制テストのコンプライアンスの観点から適切な暴露の閾値と対比することができます信頼性の高い情報を提供する、ログに記録されたデータの不確実性を避けるためにです。

実験的プロトコルを実装した後得られた結果、しきい値と比較される、ヨーロッパの法律の露出値をお勧めします。これは、ターンでは職場の共通コンテキストを表す通常の屋内環境での Wi-Fi システムによる電磁界ばく露の規制へのコンプライアンスを確認するために行われています。現在、2.4 ghz 帯の Wi-fi 周波数は、一般への露出により広く利用可能なデータが通信バンドの一つです。この特定のバンドへの政治的関心は可能な健康医療センター、病院、学校など、機密性の高い環境でワイヤレス対応機器から放出され、も RF エネルギーへの曝露の影響について懸念が広がって家庭用設定15

この作業は示す電界曝露条件に関しては、Pem の使用に伴う不確実性を回避する摂動の測定を提供するためのプロトコルです。この作業の目的は、コンプライアンス ・ テストの測定装置として Pem の使用を向上させるです。

Protocol

提案プロトコル カルロス III 健康 Institute´s 人間研究倫理委員会のガイドラインに従います。

1. 筐体選択と電磁環境制御実験

  1. ログデータを少なくとも 20 m3ボリュームの信号フェージングが PEM で顕著であること十分に大きいが、広々 としたエンクロージャを選択します。好ましくは、これは絶対に必要な家具などの小さな障害物が屋内エンクロージャ16の電界レベルを予測に使用する伝搬モデルで考慮に入れないだけではありませんが、エンクロージャが空でなければなりません。
  2. オフに携帯電話、コンピューター、ノート パソコンなど、近くにあるデバイスの Wi Fi インターフェイス アクセス ポイント。1 つの PEM の不確実性は放射源の非固有の識別、Pem が各送信デバイスを識別することがなく各周波数の電磁界を測定します。したがって、実験を妨げることができる 2.4 GHz 帯で動作する Wi-Fi デバイスがないことを確認します。
  3. サンプリング レートが 4 の PEM は 1 つを構成する PEM で提供されている特定のソフトウェアで s。
  4. これらの予備的測定、PEM は着用位置は関係しませんが、腰の高さに PEM を配置します。
  5. PEM を開始、ユーザーに 10 cm 程度のペースで、他の方の筐体の端から端まで歩く/s. E フィールド レベルは、ユーザーが歩いて PEM によってログに記録されたデータ。
  6. PEM に用意されている特定のソフトウェアでログに記録されたデータをダウンロードしてください。すべてのログに記録されたデータは、PEM は、2.4 GHz の周波数帯の 0.05 V/m の感度の範囲の下限の値を確認します。
  7. 別の日に実験の再現性の確保とその信頼性に影響を与える可能性がありますいないの重要なバリエーションを持つ、結果の整合性を得るために制御の測定を実行します。
    注: コントロール テストを別の日に確認が場合 Wi-fi 放射線源のないことが想定される場合、ログデータは、実験の放射源の貢献のみによるものかもしれない。

2. 測定器の位置が固定

  1. 3 つの Pem を使用して屋内エンクロージャのいずれかでこの予備テストを行います。3 つの Pem の位置は、最高記録されたデータで着用者の影響を回避する PEM の位置を修正する同時に評価されます。
  2. 4 のサンプリング レートを持つ 3 つの Pem を構成する各 PEM で提供されている構成ソフトウェアを使用して s。
  3. 体が最大限に PEM をシールド腰部の裏の下の部分に最初の線量計を配置します。放射線源の視界 (LoS) の腰の高さの第 2 線量計を配置します。
  4. BSE によって影響を受けるないなります (ユーザーが彼らの肩に保有管末) 第 3 線量計ユーザーから 1 メートルを配置します。長さに 1 m のカートン チューブを使用します。例えば、マップ ホルダー。3 Pem の位置を図 1に示します。
  5. 放射線源として本物のアクセス ポイントを使用します。
  6. 測定を行う前にちょうど同時に、Pem をオンにします。
    注: 異なる Pem データ間に小さなギャップがあります。これは、検索結果の該当されません。通常このギャップは 2 または 3 のサンプルについては、サンプルの合計数は約 300。
  7. あるに向かって進み、やがて 10 cm/秒のペースで放射線源からの先に位置しています, ユーザーの背後にそれぞれ AP でゆっくりと歩くユーザーです。図 2では、実験のエンクロージャの図で、定義済みのパスの方向と、Pem の位置を示しています。
  8. Pem からデータをダウンロードします。

3. 放射線ソース

  1. 手順 4 で使用される線源、低損失ケーブルとバイコニカル アンテナに接続されているアナログ信号発生器を使用します。バイコニカル アンテナは、80 MHz から 3 GHz の周波数範囲をカバーする広帯域アンテナです。
  2. 変調、なしの連続信号を生成するアナログ信号発生器を構成し、2,437 MHz の周波数でこれはの 1 つとして、最もよく使われる周波数の Wi-Fi システムでします。
  3. 構成の生成された信号と等価等方放射電力 (EIRP) 100 mW、ヨーロッパで許可されている最大 EIRP。
  4. 動的条件下における実験の実現を促進する (図 2) 筐体の 1 つの側面の中心にバイコニカル アンテナを置き。
  5. ユーザーは直接によって非-視線 (外道) PEM、ログに記録されたデータの最大の BSE の過小評価を検出するために、ソースを向くように、BSE の影響を受けない PEM で記録されたレベルに関してユーザーにバイコニカル アンテナを合わせます。

4. 測定方法

  1. 2 つの Pem を使用して測定を行います。4 のサンプリング周期と、Pem を構成する各 PEM に用意されている構成ソフトウェアで s。
  2. センターの放射線源と NLoS 完全に背中に最初の線量計と体が最大限に PEM をシールドします。
  3. (のユーザーが彼らの肩に開催された管端) ユーザーから 1 m の距離で 2 番目の線量計を配置、人体の影響を避けるために。この位置は、手順 2 で決定されました。両方の Pem の位置は、図 3に示されます。
  4. バイコニカル アンテナを垂直に配置します。
  5. 測定を行う前にちょうど同時に、Pem をオンにします。2.6 のステップのようにここに小さなギャップが結果に関連するされません。
  6. 約 10 cm/s の連続的な遅いペースで図 3に示すように定義されているルートによると放射源に向かって廊下の反対側からゆっくり歩いてユーザーがあります。ユーザーを歩いて、PEM E フィールド データの記録です。
  7. Pem を提供ソフトウェアを使用してからデータをダウンロードします。
  8. 偏光タイプの影響を検出するために 4.5、4.6、4.7 水平位置にバイコニカル アンテナの手順を繰り返します。

5. レイ ・ トレーシングのモデリング

  1. 開発かイメージ理論 (レイトレーシング技術に使用される電磁界16の伝播の解析戦略) に基づく光線追跡ソフトウェアを使用して実験を比較することによって、方法論の有効性を確認するために、シミュレーション結果。モデルは、空のスペースで電界レベルを予測し、周囲の環境と電磁波の相互作用を許可ください。このソフトウェアを開発する場合は、これらの手順に従います。
    1. さまざまな段階では垂直方向と水平方向の平面での 2D イメージ生成に基づく 3 D パスを生成するためにモデルを開発します。E フィールドを主光線と反射と周囲の環境の中で各評価時点で登録されている電磁波の回折のために他の貢献のベクトルの和として計算します。環境との相互作用の指定された最大数の後ソースからすべての貢献 (光線) のベクトルの和として評価ポイントに E フィールドの値を計算します。最大値11と 10 の入力パラメーターとして、エンクロージャの壁に反射回数を使用します。
    2. ホルムのヒューリスティックな回折係数回折のモデリングのため、提案・ ネチャーエフとコンスタンチノとロドリゲスで使用される拡張機能を採用します。10
  2. 構成パラメーターとして実験のセットアップの機能を使用: 寸法と誘電率およびテストされている各エンクロージャの一部を形成する材料の伝導率。表 111は、シミュレーションで使用される材料の電磁パラメーターを示しています。導電性材料に関連付けられている反射係数が高い大きさ。非磁性、非導べ通メディアの反射係数の値は、直接線の主な貢献と回折や反射から他の貢献の合計として計算される E フィールドに影響を与えるのに十分高いです。
  3. バイコニカル アンテナ、指向性・偏波特性の設定パラメーターとして紹介します。
  4. 周波数 (2,437 MHz) とアナログ信号発生器の電力 (20 dBm) は、構成パラメーターとして紹介します。
  5. 正しく含むすべての入力後、プログラムを実行します。
  6. PEM の労働条件をエミュレートすることを目的として、0.01 V/m の間隔で結果を定量化します。
  7. 代わりに再現するために、0.05 V/m の値と PEM 感度の下限値を下回っている結果、非検出、Pem によって記録されました。

Representative Results

サイズの異なる 4 つの屋内エンクロージャはそのボリュームが 63 m3 (10 × 57 m3 (9 × 2.56 × 2.47 m)、162 m3 (27.15 × 1.93 × 3.1 m) 63 m3 (12 × 1.26/3 × 2.45 m の寸法) 測定実験を実行する選択されました。2.56 × 2.47 m)。最初のエンクロージャの幅が一定ではなかった。最初と 2 番目のエンクロージャには、定義済みのパスの長さは、12 m をでした。3 番目と 4 番目のエンクロージャに定義済みのパスの長さは、最大寸法は、9 と 10 m それぞれ。BSE に影響を与える要因の 1 つは材料の種類屋内エンクロージャを露出レベル増加導電性材料と環境の場合。具体的には、我々 が使用されるエンクロージャが非反射材料で構成されます。これらの条件で BSE なる関連、BSE で PEM によって記録された反射光が導電性材料の場合より弱い。

予備の段階で得られた結果まとめられている図 4の方と参加の E フィールドからユーザーが歩いていた間 (背面に 1 つずつ、別のフロントで、離れた 3 番目に位置しています 1 m) の 3 つの Pem によってログに記録されたデータを比較します。放射線源とロサンゼルスで着用の PEM によって記録されたレベルはかなり低いレベル7 をボディとの接触 PEM に登録が、着用者は、放射線源とロサンゼルスの両方から 1 m に位置する PEM の記録によく似ています。.両方のパスのシャドウ領域で着用 Pem によって収集されたレベルはロスの摩耗、消耗していない Pem によって収集されたデータより低いです。

各位置に Pem によって記録された電界レベル両方のパスに非常に類似していたが、いくつかの違いがあった。AP からパスを考慮した有限差分時間領域 (fdtd), 入射波が本体のユーザーが迂回し、反対側に着用の PEM に到達し、PEM も位置 1 m、BSE は弱い.この効果は、体の影の領域は小さい屋内環境でより重要です。これは、Pem を両方のパスにユーザーから 1 m の位置によって記録されたデータ公開の条件に類似していた理由だった。

着用 Pem について体と結合の影響その後ログに記録されたデータに影響を与える PEM 放射パターン (RD) に歪みが発生します。ただし、ロスの着用 Pem によってログに記録されたデータは似ていますが、Pem によってログに記録されたデータは、1 m に位置していますよりも低くがちであるといえるロサンゼルスの条件で人間の体は、BSE による歪みと比較して影響がほとんど。

図 4からわかるように、すべての PEM 位置 E フィールドでレベルより低くがちユーザーの位置が、AP へのパスの線源に正面。GHz 帯全身 (SARWB) の SAR が、人間の形態のため正面入射平面波の下でわずかにより高い: 大きい皮膚領域と粗い表面 (つま先、足、あご、顔) が体の正面側に含まれています。E フィールドは17GHz の範囲で典型的なピーク SAR の場所であるこれらの小さな体の部分に効果的に妨げられる可能性が。

低感度閾値に到達しない、Pem によってログに記録されたレベルの多くの非検出が大きくなりすぎるので、AP から伝送は不連続です。割合非検出どこ置換許容があります、メアリーヘルゼル18で説明したように 60% 以下は許容できると考えられています。ただし、図 4に示す結果に最大数非検出 50%、60%、ap テストの受け入れレベルに近いが、1 m が BSE を避けるために最適な距離を確認する十分な信頼性です。

したがって、PEM をユーザーから 1 m の位置の位置の電界への暴露の信頼性レベルをログに記録するが最適です、体の影響による過小評価には影響されません。これらの考慮事項を考慮して、測定は水平・垂直両偏で、次の前のセクションで説明した方法論の 4 つの選択した環境で実行された: ユーザーが着用に 1 つ 2 つの Pem と外道と 2 番目は、1 m ユーザーから離れるとロスの放射線源に位置しています。

図 5図 6は、最初と 2 番目のエンクロージャ、半対数目盛とバイコニカル アンテナと信号発生器から成る放射源へのパスに沿って偏光電界レベルを表示します。BSE の過小評価は、環境の規模に直接依存して: 過小評価が大きい 2 番目のエンクロージャ、ターンでは、効果が大きい、屋内ではなく屋外のエンクロージャ。これは BSE の過小評価が大きく注目されて以来、BSE の影響の程度に影響を与える主要な放射源の偏極タイプ水平偏波より垂直。数が多いを避けるために非検出、ログに記録されたデータのそれ以上の処置なし影の場合 25 dBm の電力と繰り返された両方の偏波の測定 (316.12 mW) 2 番目のエンクロージャで。図 6は、両方の偏波とシャドウの場合電界レベルを感知する半対数スケールで 20 dB に再測定を紹介します。水平偏波の場合、非検出垂直偏波の割合はまだかなりに回避されています。

テスト条件の下でのすべてのエンクロージャの両方の偏波の測定を行った。図 5は、最初のエンクロージャでは、両方の偏波に類似している影のデータの結果を示しています。ただし、2 番目のエンクロージャの結果から図 6、両方の偏波のシャドウ データの違いに示すように、最大の 1 つは図 5にも特筆すべき。

各エンクロージャ内の偏光のシャドウ データの違いを定量化するために、表 2は (1) に示すように、両方の偏波で非シャドウとシャドウのデータの平均値の間の比率を関連する分極率 (PF):

Equation 1(1)

表 2から、筐体が大きくなるほど、垂直偏波の非シャドウとシャドウ データ間にあるほどの違いを推測することができます。本研究の結果は、約 2,100 MHz の周波数の手足頭/トランクで局所 SAR が立っている位置で、垂直偏波の高いため、垂直方向よりも水平偏波により大幅な過小評価を表示します。波前面または背面の17から体に影響を与えます。さらに、ユーザーは、波長と比較して小さいので、垂直偏波は、入射波24の吸収の面で最悪レベル。人間の体の主要な軸は (時に起るバイコニカル アンテナの偏波は垂直) 電場ベクトルに平行、人間の体の比吸収率 (SAR) は最大値19に達する。理論上は、垂直偏波は水平偏波の波と比較して、人間の体内で主シールドされています。これは、垂直偏波の電界発振着用者8の長軸に平行にためにです。アンテナの偏波は、BSE の重要な要素は、適切な偏波は垂直、着用の PEM と NLoS20測定にユーザーのプレゼンスの最大の影響を検出するためにです。

テスト条件下で 4 台のエンクロージャで得られた露出レベルは対数スケールで図 7のとおりです。放射線源からの距離との関係と同じ方法でデータの両方の種類が異なることを示す定義済みのルートの各ポイントで測定とシミュレーション結果が表示されます。

表 3では、値と実測値の電界レベルをそれぞれまとめたものです。屋内エンクロージャごとに平均値、標準偏差、最大値と最小値が提供されます。それは実験とシミュレーションのデータの統計量間の類似性は注目に値するです。実験とシミュレーションのデータ シリーズの各ペア間の類似性は、 pの観点からチェックされている-コルモゴロフ-スミルノフ (KS) テストで得られた値。P 値は、表 3のとおりです。P-実験とシミュレーションのデータ シリーズの各ペア間の十分な一致があるので、値が有意水準 0.05 のより大きい常に。さらに、常に次の両方の偏波の対数正規分布の累積分布関数 (CDF) の各シリーズは、実験やシミュレーション、KS テストはまた確認します。

図 7テスト、現在多くの露出基準の根拠を形作る ICNIRP に基づいてヨーロッパの法律確立されるしきい値の遵守に使用されている屋内エンクロージャに値と実測値のデータを示しています。一般的な国内、および労働のコンテキストで世界中に適用されます。一般的な人口の場合は、2.4 GHz の周波数で非電離放射線への露出の限界は、61 V/m です。Icnirp ガイドラインに設立 61 V/m の値は人間の露出の面で厳しい制限ではありません。その他の規格が世界中に存在: 北アメリカの IEEE 確立少ない厳しい制限: 制御不能な環境の 66.7 V/m、icnirp ガイドラインの一般大衆のために相当。さらより制限の厳しい規制は、東ヨーロッパ、ロシアの一般的な人口の厳しい制限が 3.14 V/m のケースのように存在します。図 7規制への準拠に関して抽出された結論の信頼性提供する PEM の不確実性によって ICNIRP のしきい値と比較して測定は受けません。

Figure 1
図 1: 実験中に Pem の場所

Figure 2
図 2: 定義済みコントロール テストに向けて、放射線源からのパスと 3 つの線量計の位置

Figure 3
図 3: 測定の定義済みのパスが線源と、線量計の位置に向かって 4 つのエンクロージャで実行します。最初と 2 番目のエンクロージャ、12 m 内にあるテスト領域の長さが表示されます。

Figure 4
図 4: 別の位置に 3 つの Pem の結果の CDFs 。結果を示す 1 m、ロス、ユーザーが着用と両方の定義済みのパスの見通し外のユーザーによる着用-に向かって、放射線源から。

Figure 5
図 5: 63 m3の最初のエンクロージャで得られた実験データ。データは () に示すように垂直、(b) 水平偏波、送信出力 100 の身体影響と mW。データは、ユーザーがソースに向かって歩いている間に PEM によって記録されたサンプル数の関数のとおりです。結果は、対数スケールに表示されます。

Figure 6
図 6: 162 m で得られた実験データ32 番目のエンクロージャ。データは () に示すように垂直、(b) 水平偏波と 25 dBm の電力を身体の影響を受けず (316.12 mW) 20 dbm 再スケーリングと (100 mW)。データは、ユーザーがソースに向かって歩いている間に PEM によって記録されたサンプル数の関数として表示されます。結果は、対数スケールに表示されます。

Figure 7
図 7: 測定およびレベルの垂直偏波用 E フィールドをシミュレートします。() のレベルが表示されますまず (63 m3)、(b) 第 2 (162 m3) (c) 3 (57 m3) と (d) の 4 番目 (63 m3) エンクロージャ。レベルは 61 V/m の一般的な人口のため、2.4 GHz 帯の ICNIRP 露出制限の割合の関数として表示されます。データは、ユーザーがソースに向かって歩いている間に PEM によって記録されたサンプル数の関数として表示されます。

材料 伝導率 相対
(S/m) 誘電率
天井-合板 0.001 2.5
大理石の床 – 0.00022 7
外側の壁 0.005 3
金属 100 3
ガラス 1E 10 6
木材 0.0006 2

表 1: 電磁シミュレーションで使用するパラメーター。

エンクロージャ ボリューム 偏波
(m3) 要因
1 63 1.0635
2 162 1.3325
3 57 1.0235
4 63 1.0590

表 2:エンクロージャごとに偏光因子は非影と影のデータの平均値の間の関係として計算します。エンクロージャのサイズが示されます。

エンクロージャ サイズ 平均値 (V/m) Std (V/m) マックス (V/m) 最小 (V/m) p 値 p 値
(m3) Exp Sim Exp Sim Exp Sim Exp Sim PolV PolH
1 63 0.27 0.29 0.17 0.22 1.45 1.36 0.05 0.05 0.7296 0.8924
2 162 0.22 0.24 0.2 0.23 1.47 1.41 0.05 0.05 0.4579 0.3802
3 57 0.25 0.26 0.15 0.17 1.18 0.9 0.05 0.05 0.3740 0.3452
4 63 0.23 0.25 0.20 0.21 1.24 1.18 0.05 0.05 0.4679 0.4263

テーブル 3:垂直および水平偏波用のテスト条件下で 4 台のエンクロージャの実験結果とシミュレーション結果の主要な統計値。エンクロージャのサイズが示されます。

Discussion

このプロトコルには PEM の不確実性の影響を受けず、露出データの信頼性の高いコレクションの重要な側面は、PEM の場所です。PEM に無くてはならないユーザーから 1 m による体の影響の過小評価を避けるために、暗黙的に、多数を避けるために非検出ログのデータで。変更できるプロトコルの側面があります。修正と提案手法の限界は次のように評価されます。

実験を実行する選択した測定器が使用されている数多くの研究で屋外環境下での電磁界暴露の解析、動的に、地理的に広い24,25、PEM 26。多くの疫学的研究が、取り扱いが容易と測定速度26、4 ために Pem を使用、Pem で測定したデータは、スペクトラム ・ アナライザー (SA) によって提供される測定として正確ではありませんが最小サンプリング周期をされている s。作業で使用する Pem は、0.05 V/m の感度の範囲の最小値を持ってください。近代的な Pem は、0.005 V/m の 2.4 GHz の周波数帯域の数非検出されるので低くなります体は PEM をシールドするときの最低の制限をされている感度のより広い範囲で市販されています。しかし、この事実は BSE 不確実性なし成果が得られた 0.05 V/m より大きい常にのでこの実験に関連するではありません。Pem のサンプリングの少ない時間帯で他のモデルがありますが、体が最大限に PEM をシールド体には、腰の高さで持ち運びも簡単だから、この実験で使用されるモデルが選択されています。

予備実験で 2.4 GHz の Wi-Fi の周波数帯で動作して Wi-fi AP は、放射線源として採用されました。SA の AP の放射力を評価した後は、情報パケットが連続的に送信されなかったし、伝送27,28なし期間があったことを確認するをチェックを行った。結果として、RF 電磁界レベルのかなりの割合は、Pem の検出限界 (0.05 V/m) 以下だった。最小の Wi-fi AP のデューティ サイクルは、ビーコン信号によって修正されましたし、0.01% 程度だった。一方、100% の上部のデューティ サイクル制限付きの連続信号を避けながら最悪の露出条件を再現、非検出の不確実性。このため、信号発生器とバイコニカル アンテナの 100 mW の発電、Wi-fi 周波数変調することがなく、連続波を生成する放射線源として使用されました。

4 選択した屋内エンクロージャ内の電界レベルは、イメージ論に基づいたレイトレーシング ソフトウェアと予測されています。プローブ、SA などの別の実験的手法を用いた実験結果の評価は考慮されていないので目的別として動作する PEM の能力ないと他の PEM の不確実性、BSE の影響を分析することです。測定装置。イメージ論の限界は反映の表面が薄く、平面、または平面でない場合は、非理想的な環境条件によりします。伝搬モデルの結果は、環境条件が最適でない場合、反射係数の不確かさを収集します。表面は、範囲に限られている、それらを横取りしないでください光線を除去することが可能です。反射の数が増えるし、フレネル楕円体のサイズが大きくなり、近似は悪い。ただし、複数の反射から光線が弱い・、最終的な結果に影響の少ないされます。

不確実性を解決するために単純なアプローチを適用、非検出します。このメソッドは、低い検出限界29と感度範囲の制限以下の値の置換で構成されています。不確実性を解決する他の方法が存在するログ データの置換を検出しました。順序統計量 (ROS) 法のロバスト回帰は、対数正規分布に従う彼らことを考慮した、検出値を予測します。他の方法をデータに適用できますが、見積もりは常にエラーのマージンを表示します。検出下限値置換法は固定値で置換できる識別として使用されている、非検出します。さらに、Cdf のこの地域は関連する差異分析の下でいくつかのケースを提示しません。

Pem は、ユーザーが着用する設計されて ことを考える人間の体の影の効果の不確実性は特別な関心で対処する必要し、着用者の存在は、この不確実性の原因。さらに、BSE の過小評価の増加を伴うことがありますの非検出します。BSE は、体30,31; の異なる部分に対して複数の Pem を着ることで避けることができます。小さい過小評価と 1 つの単一の PEM の5のログに記録されたデータよりも小さい不確実性につながる体の反対側に位置しています 2 つの Pem のログに記録されたデータを平均化します。別の方法として、露光データの解釈で BSE による露出レベルの変化を考慮し、適切な補正係数を適用します。しかし、これらは活動と環境の関数で個別に決定される、正しく適用する非常に複雑。また、本研究で使用される技術はデータの処理を避けること、単一の PEM を必要なだけ BSE を避けるために実用的な方法を提案します。

モバイル技術と人体減衰 5 G (第五世代) ラジオ システム32, 本研究で示した手法は、新世代ネットワークへの人間の露出を評価する使用ことができます将来の興味の進歩を考慮前述の不確実性を回避します。

Disclosures

著者が明らかに何もありません。

Acknowledgments

この作品は「医療スマート環境における電磁特性」およびその関与個人職業、環境衛生プロジェクトによって支えられた (DGPY-1285/15、PI14CIII/00056) との人事、「ネットワーク プラットフォーム開発の遠隔医療のスペイン」(DGPY-1301/08-1-TS-3)、研究評価の推進 (カルロス III 健康研究所)、サブ Directorate 全般から資金調達が両方のプロジェクトです。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Personal exposimeter SATIMO EME SPY 121/100 Worn personal exposimer to log expsure data
Personal exposimeter ANTENNESSA EME SPY 121/120 Worn personal exposimer to log expsure data
Wi-Fi Access Point CISCO Aironet 1130 Wi-Fi access point, vertial polarization 
Analog Signal Generator  AGILENT N5181A MXG  Analog Signal Generator 
Precision Conical Dipole  SEIBERSDORF  PCD 8250 Broadband antenna 80 MHz - 3 GHz. Dipole-like radiation pattern that is omnidirectional in the horizontal plane
Cable ROHDE & SCHWARZ LARG-214/U  Low loss cable

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References

  1. Aguirre, E., et al. Analysis of estimation of electromagnetic dosimetric values from non-ionizing radiofrequency fields in conventional road vehicle environments. Electromagn. Biol. and Med. 34, (1), 19-28 (2015).
  2. Aguirre, E., et al. Estimation of electromagnetic dosimetric values from non-ionizing radiofrequency fields in an indoor commercial airplane environment. Electromagn. Biol. and Med. 33, (4), 252-263 (2014).
  3. Barbiroli, M., Carciofi, C., Guiducci, D. Assessment of population and occupational exposure to Wi-Fi systems: Measurements and simulations. IEEE Trans. Electromagn. Compat. 53, (1), 219-228 (2011).
  4. Knafl, U., Lehmann, H., Riederer, M. Electromagnetic field measurements using personal exposimeters. Bioelectromagnetics. 29, (2), 160-162 (2008).
  5. Bolte, J. F. Lessons learnt on biases and uncertainties in personal exposure measurement surveys of radiofrequency electromagnetic fields with exposimeters. Environ. Int. 94, 724-735 (2016).
  6. Bechet, P., Miclaus, S., Bechet, A. C. Improving the accuracy of exposure assessment to stochastic-like radiofrequency signals. IEEE Trans. Electromag. Comp. 54, (5), 1169-1177 (2012).
  7. Najera Lopez, A., Gonzalez-Rubio, J., Villalba Montoya, J. M., Arribas, E. Using multiple exposimeters to evaluate the influence of the body when measuring personal exposition to radio frequency electromagnetic fields. COMPEL. 34, (4), 1063-1069 (2015).
  8. Bolte, J. F. B., van der Zande, G., Kamer, J. Calibration and uncertainties in personal exposure measurements of radiofrequency electromagnetic fields. Bioelectromagnetics. 32, (8), (2011).
  9. Blas, J., Lago, F. A., Fernández, P., Lorenzo, R. M., Abril, E. J. Potential exposure assessment errors associated with bodyworn RF dosimeters. Bioelectromagnetics. 28, (7), 573-576 (2007).
  10. Rodríguez, B., Blas, J., Lorenzo, R. M., Fernández, P., Abril, E. J. Statistical perturbations in personal exposure meters caused by the human body in dynamic outdoor environments. Bioelectromagnetics. 32, (3), 209-217 (2011).
  11. De Miguel-Bilbao, S., García, J., Ramos, V., Blas, J. Assessment of human body influence on exposure measurements of electric field in indoor enclosures. Bioelectromagnetics. 36, (2), 118-132 (2015).
  12. Neubauer, G., et al. The association between exposure determined by radiofrequency personal exposimeters and human exposure: A simulation study. Bioelectromagnetics. 31, (7), 535-545 (2010).
  13. Ghaddar, M., Talbi, L., Denidni, T. A., Sebak, A. A conducting cylinder for modeling human body presence in indoor propagation channel. IEEE Trans. Antennas Propag. 55, (11), 3099-3103 (2007).
  14. Thielens, A., et al. Personal distributed exposimeter for radio frequency exposure assessment in real environments. Bioelectromagnetics. 34, (7), 563-567 (2013).
  15. De Miguel-Bilbao, S., et al. Analysis of exposure to electromagnetic fields in a healthcare environment: Simulation and experimental study. Health Phys. 105, (5), S209-S222 (2013).
  16. Catedra, M. F., et al. Efficient ray-tracing techniques for three-dimensional analyses of propagation in mobile communications: application to picocell and microcell scenarios. IEEE Antennas Propagat. Mag. 40, (2), 15-28 (1998).
  17. Uusitupa, T., Laakso, I., Ilvonen, S., Nikoskinen, K. SAR variation study from 300 to 5000 MHz for 15 voxel models including different postures. Phys. Med. Biol. 55, (4), 1157-1176 (2010).
  18. Helsel, D. R. Fabricating data: How substituting values for nondetects can ruin results and what can be done about it. Chemosphere. 65, (11), 2434-2439 (2006).
  19. Ahlbom, A., et al. Guidelines for limiting exposure to time-varying electric, magnetic, and electromagnetic fields (up to 300 GHz). Health Phys. 74, (4), 494-522 (1998).
  20. De Miguel-Bilbao, S., Ramos, V., Blas, J. Assessment of polarization dependence of body shadow effect on dosimetry measurements in 2.4 GHz band. Bioelectromagnetics. 38, (4), 315-321 (2017).
  21. Lopez-Iturri, P., De Miguel-Bilbao, S., Aguirre, E., Azpilicueta, L., Falcone, F., Ramos, V. Estimation of radiofrequency power leakage from microwave ovens for dosimetric assessment at nonionizing radiation exposure levels. Biomed. Res. Int. 603260, 1-14 (2015).
  22. De Miguel-Bilbao, S., et al. Evaluation of electromagnetic interference and exposure assessment from s-health solutions based on Wi-Fi devices. Biomed. Res. Int. 784362, 1-9 (2015).
  23. Vermeeren, G., Joseph, W., Martens, L. Whole-body SAR in spheroidal adult and child phantoms in realistic exposure environment. Electron. Lett. 44, (13), 1-2 (2008).
  24. Beekhuizen, J., Vermeulen, R., Kromhout, H., Bürgi, A., Huss, A. Geospatial modelling of electromagnetic fields from mobilephone base stations. Sci. Total Environ. 445, 202-209 (2013).
  25. Gonzalez-Rubio, J., Najera, A., Arribas, E. Comprehensive personal RF-EMF exposure map and its potential use in epidemiological studies. Environ. Res. 149, 105-112 (2016).
  26. Urbinello, D., Huss, A., Beekhuizen, J., Vermeulen, R., Röösli, M. Use of portable exposure meters for comparing mobile phone base station radiation in different types of areas in the cities of Basel and Amsterdamn. Sci. Total Environ. 468, 1028-1033 (2014).
  27. Fang, M., Malone, D. Experimental verification of a radiofrequency power model for Wi-Fi technology. Health Phys. 98, (4), 574-583 (2010).
  28. Miclaus, S., Bechet, P. Electromagnetic field strength in proximity of WLAN devices during data and video file transmission. Electron. Lett. 50, (19), 1397-1399 (2014).
  29. Röösli, M., et al. Statistical analysis of personal radiofrequency electromagnetic field measurements with nondetects. Bioelectromagnetics. 29, (6), 471-478 (2008).
  30. Thielens, A., et al. On-body calibration and measurements using a personal, distributed exposimeter for wireless fidelity. Health Phys. 108, (4), 407-418 (2015).
  31. Thielens, A., et al. On-body calibration and processing for a combination of two radio frequency personal exposimeters. Radiat. Prot. Dosim. 163, (1), 58-69 (2015).
  32. Zhao, X., et al. Attenuation by human bodies at 26-and 39.5-GHz millimeter wavebands. IEEE Antennas Wireless Propag. Lett. 16, 1229-1232 (2017).
2.4 GHz 帯域で線量計を体に装着するとヒトへの暴露の条件の効果的な分析
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de Miguel-Bilbao, S., Blas, J., Ramos, V. Effective Analysis of Human Exposure Conditions with Body-worn Dosimeters in the 2.4 GHz Band. J. Vis. Exp. (135), e56525, doi:10.3791/56525 (2018).More

de Miguel-Bilbao, S., Blas, J., Ramos, V. Effective Analysis of Human Exposure Conditions with Body-worn Dosimeters in the 2.4 GHz Band. J. Vis. Exp. (135), e56525, doi:10.3791/56525 (2018).

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