M2M通信在环境辅助生活中的应用

原创于 2025-10-17 14:55:07 发布 · 862 阅读

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#M2M通信 #AAL #电子健康 #互操作性 #传感器

第17章机器对机器通信及其在环境辅助生活中的作用

拉多斯瓦塔·I·索库鲁，阿卜杜拉·巴尔克埃格大学，电气与电子工程系，土耳其

17.1 引言

机器对机器（M2M）通信可以被定义为一种使各类设备（例如便携式计算机设备、智能手机、无线个域网健康设备，或较简单的设备如智能传感器、嵌入式控制器、执行器）之间实现通信的技术，并允许这些设备在无需或仅需有限人工干预的情况下执行各种操作（吴等人，2011）。由于可能涉及的设备数量极为庞大，以及不同的通信模式，M2M的实现带来了许多与网络架构、数据传输、协议设计、系统集成、功率和频谱效率相关的新挑战，使其成为一个非常热门的研究课题。蜂窝网络运营商正在考虑利用现有和新兴的网络技术（3G、LTE、LTE‐A）构建基础设施，以支持M2M通信，从而在电子健康、交通管理、智能建筑等领域开发新的服务（吴等人，2011；卡尔察克利等人，2014；博尔吉亚，2013；阿佐里等人，2010；陈，2012；塔莱布和昆兹，2012；金等人，2014；克莱曼和加利斯，2011）。本章涵盖与M2M通信相关的主题，及其在环境辅助生活（AAL）中已经发挥和预期将发挥的作用，特别是电子健康和老年人辅助生活。文中描述了M2M技术、M2M架构和服务的主要标准，并总结了电子健康和AAL领域的现有解决方案。随着无线传感器网络（WSN）的普及，基于无线传感器网络的应用已成为常态。许多此类系统用于提供电子健康服务——例如，通过互联网络基础设施（局域网、无线、蜂窝）对老年人或慢性病患者的身体状况进行远程监控，并将信息报告给护理人员和临床工作人员。

然而，这些系统仅代表利用M2M构建未来集成解决方案的初步展望。M2M通信带来的可能性前所未有，不仅在规模上，而且在上下文中，都将不同的网络技术（如有线、移动、固定无线和蜂窝网络）与各种上下文应用（例如社交网络和基于本体的系统）连接起来。

本章基于以下结构展开：首先定义机器对机器通信、其特性、应用及现有标准。然后详细阐述机器对机器如何服务于环境辅助生活范式。这是一个热门的研究领域，许多科学家正在研究将从无线传感器收集的患者医疗数据整合到有意义的、结构化的电子健康系统中的各种可能性，该系统应具备可扩展性、主动性和易用性，且不受老年人能力、知识或身体状况的限制。本章总结了一些有趣的实现方案和架构解决方案。一个具有实际应用价值的电子健康系统需要整合基于不同标准的实体，这些标准涉及信息通信技术基础设施的特定层级：例如，针对现有广域网（WAN）上通信问题的欧洲电信标准协会（ETSI）和第三代合作伙伴计划（3GPP）的机器对机器通信标准；用于与健康平台通信流程的健康等级7（HL7）标准；处理原始临床数据语义和组织的电子健康记录（openEHR）标准。

由于本书面向更广泛的读者群体，因此在涵盖深入技术信息的同时，也兼顾了相关问题的整体范围，对这些平台和标准进行了分析和总结。最后，我们指出了在将机器对机器技术融入环境辅助生活平台过程中统一方法发展所面临的一些潜在问题，并概述了该领域的开放性研究课题。

17.2 机器对机器通信和架构

在其最简单的形式中，M2M 的定义可以表述为：“使机器和设备之间能够进行协调通信而无需人为干预的技术，使其能够执行对人类有益的操作”。主要的标准化机构使用两个可互换的术语——第三代合作伙伴计划（3GPP）采用的 MTC（机器类型通信）以及电气与电子工程师协会（IEEE）和欧洲电信标准协会（ETSI）采用的 M2M（机器对机器通信）。在本章中，我们优先使用术语 M2M，但在必要时，尤其是在涉及3GPP标准时，也使用MTC（吴等人， 2011；卡尔察克利等人，2014）。从本质上讲，机器对机器通信可被视为植根于早期工业自动化系统（如SCADA（工业监控与数据采集））的一种技术，这些系统早在更早时期就已经被引入。一些作者将机器对机器通信视为这些系统的扩展和更复杂版本。然而，更多人认为这并不能全面定义机器对机器技术。20世纪80年代非常流行的SCADA系统主要基于各自独立的专有解决方案，其较新的实现形式更准确地可被称为“扩展嵌入式系统”。这一概念在描述机器对机器通信方面存在较大局限性，因为机器对机器通信具有通过各种网络结构连接数十亿个不同设备的潜力，是一项面向未来的革命性技术，一些远见者称之为“未来嵌入式移动互联网”。除了这些充满热情的描述之外，欧洲电信标准协会机器对机器通信技术委员会（ETSI TC M2M）给出了一个正式而精确的定义：“机器对机器通信是指两个或多个实体之间的通信，且不一定需要直接的人工干预”（博尔吉亚，2013；阿佐里等人，2010；陈，2012）。另一个有趣的定义来自英特尔的一项研究（吴等人，2011），该研究将机器对机器通信定义为“一种未来技术，通过一系列设备、通信网络和基于云的服务器，将周围环境中散布的数十亿甚至数万亿日常对象连接并进行管理”。人们对机器对机器技术寄予厚望，认为它确实能开启另一场信息革命，如同计算机和互联网的出现一样，这种期望也基于对机器对机器通信复合年增长率（CAGR）达到25%的预测，这一增长受到强大技术和经济因素的推动（塔莱布和昆兹， 2012）。首先，当今先进的无线和蜂窝网络能够以比过去低得多的成本提供宽带服务，并且还能提供机器对机器通信所需的许多功能。

另一方面，一个重要的经济驱动力在于语音服务收入持续下降，迫使运营商寻求并采用新的、不同的创收服务。

机器对机器技术包含三大主要组成部分：设备（这些设备预计数量庞大，成本极低且功耗低，此外还有少量高端设备，用作汇聚点、控制模块、网关或智能接口）；可扩展网络（独立于所使用的特定网络基础设施，该网络必须确保数百万乃至数十亿具有多样化应用需求的异构设备之间的可靠互连）；服务与设备管理（可能是基于云的）（由于相关应用程序的复杂性，预计将需要集中式管理，同时辅以部分分布式功能）金等人， 2014。

然而，该技术的重点不仅在于基本的构建模块，更在于如何将这些模块整合在一起，这是实现机器对机器通信的关键。这种互操作性必须克服一些挑战：可管理性，即针对所收集信息提供适当的解决方案以实现最优分发（例如，可以考虑当今流行的一种应用—— 大型监控网络，其中视频流的数量与运营商数量相比）；向后兼容性——必须确保网络即插即用能力适用于传统设备和新设备；网关/聚合点的设计必须考虑到新兴的增值服务，以真正推动短程智能传感器技术的爆炸式增长；安全问题，其规模是前所未有的；最后但同样重要的是标准化问题，因为与当前垂直化、高度专有的通信系统解决方案不同，机器对机器通信应基于横向设计原则，并需要新的架构与服务平台（克莱曼和加利斯，2011）。在下一节中，我们将重点讨论与M2M架构相关的标准化工作。

17.2.1 M2M架构

基于当今现有的广域网和局域网，机器对机器应用具备多种连接选项。为了实现顺畅的互操作性并避免解决方案和服务之间的碎片化，首要的必要步骤是提出一种机器对机器的标准端到端架构。因此，近年来，在多个国际标准化机构的推动下，标准化活动正以日益加快的速度进行。其中，首先可以提到的是第三代合作伙伴计划（ 3GPP，2010a）、电气与电子工程师协会以及欧洲电信标准协会（M2M，2011年；机器对机器，2012年；M2M，2013年），这些机构也基于广泛的全球参与。

表17.1 ETSI标准
| 欧洲电信标准协会文件参考编号 | 规范名称 |
| — | — |
| TS 102 689 | 机器对机器服务要求 |
| TS 102 690 | 机器对机器网络架构 |
| TS 102 921 | 机器对机器接口 |

如较新的开放移动联盟（OMA）（openmobilealliance）和 onem2m（onem2m）；一些更具区域影响力的标准化组织，如 TIA TR‐50工程委员会（电信行业协会是美国对应的欧洲电信标准协会）（tiaonline）、中国通信标准化协会TC10（CCSA）（ccsa）以及印度全球信息通信技术标准化论坛（GISFI）（gisfi）。

3GPP和IEEE的工作重点特别放在无线蜂窝网络对机器对机器的支持问题上，而欧洲电信标准协会则关注机器对机器的高层架构、组件以及应用、网络和设备领域之间的交互（M2M, 2011年, 2012年, 2013年）。下文将更详细地讨论ETSI和3GPP的方法。

17.2.1.1 欧洲电信标准协会架构

到目前为止，欧洲电信标准协会已发布了一系列与机器对机器相关的标准。主要标准如表17.1所示。

欧洲电信标准协会技术规范（M2M, 2011年）定义了如下图图 17.1 所示的机器对机器架构。最低层的域（设备与网关域）由机器对机器设备组成，这些设备可以是固定的（例如用于工厂控制、计量设备、固定传感器等应用），也可以是移动的（如车队管理传感器、可穿戴传感器设备等），具有异构结构和特性，并按照不同的模式进行传输（如单向通信、突发传输等），从而使运营商能够基于分组在计费和控制方面提供一定程度的优化。为了确保向后兼容性，该域通过机器对机器区域网络为传统设备提供网络接入，实现机器对机器设备与机器对机器网关之间的连接，并通过机器对机器网关向网络域隐藏的传统设备提供服务。机器对机器区域网络的示例包括现有的无线个人区域网络（WPAN）技术（IEEE 802.15.1、 ZigBee、蓝牙），以及更偏向于控制的网络，如电力线通信、 M‐BUS、无线M‐BUS和KNX。

示意图0

图17.1 欧洲电信标准协会规定的M2M高层架构。

网络域由两个子实体组成：接入网络（AN）和核心网络（CN）。AN的功能是提供“机器对机器设备和网关域”与核心网络之间的连接性。另一方面，CN负责IP连接性、与其他网络的互连、漫游以及网络控制。AN的示例包括xDSL、HFC、卫星、UTRAN、 eUTRAN、W‐LAN和WiMAX，而CN的示例包括3GPP核心网络、 ETSI TISPAN核心网络和3GPP2核心网络。

最后一个域被定义为应用域，并在移动运营商或第三方的控制下集成机器对机器应用服务器（AS）。

管理平面在网络域内进行规定，包含网络管理功能（NMF）和机器对机器管理功能（M2M‐MF）。NMF包括用于管理接入网络和核心网络的功能（资源、监控、故障检测与管理等）； M2M‐MF表示与管理机器对机器服务能力（SC）相关的一组功能。

一个更详细的图示，其中包含了底层网络技术的不同可能性，如图 17.2所示。

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图17.2 欧洲电信标准协会机器对机器架构和现有网络技术。

网络中的连接可以按以下方式建立：机器对机器设备通过广域网（蜂窝、3G/4G等）直接连接到机器对机器服务器，或通过机器对机器网关或聚合点进行连接。第一种方式称为“直接连接”。

连接的设备负责执行网络注册、设备认证与授权、资源分配与管理等流程。第二种连接类型被称为“网关作为网络代理”。机器对机器网关或聚合点的角色可由任何足够复杂的设备来承担，该设备能够从简单的、低成本低功耗机器对机器设备收集并处理数据。根据这一定义，可以构建一种分层结构，其中包含数量极多的低成本低功耗设备，而上述的网络注册、认证、配置和管理流程均由网关执行。

对于机器对机器服务架构，欧洲电信标准协会采用了所谓的表示状态转移模型（REST）（机器对机器，2012年）。根据该模型，每个逻辑或物理实体都被表示为一个“资源”；每个资源可以具有不同的状态，并且这些状态可以通过特定方式被操作。例如，按照 REST模型，传感器可以被正式描述为一种可配置或可读取的资源。

需要特别注意的是，资源具有唯一可寻址性，并且可以使用诸如超文本传输协议等成熟协议，像网页链接一样被访问（类似于网络浏览器）。另一方面，每个资源都是机器对机器应用的一部分，应用和网络实体能够以一种明确规定的方式交换信息。

机器对机器服务能力层（SCL）由多个不同的服务能力实体（SCE）组成。它定义在连接层之上，并位于所有网络服务器、网关和M2M中。

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图17.3 机器对机器架构和接口（欧洲电信标准协会）。

设备（低功耗低容量设备将承载较轻版本的SCL）。它负责注册、访问权限、安全、认证和数据传输（数据容器），以及设备管理（如加入、离开、通知、错误报告等活动）。应用程序的API基于 REST原则，以实现可扩展性，并支持与HTTP和CoAP等协议的绑定。

此外，欧洲电信标准协会定义了三个主要接口：“mla”接口—— 位于应用与M2M核心网络中的服务能力之间；“dla”接口——定义在应用与机器对机器设备/机器对机器网关中的服务能力之间；最后是 “mld”接口——位于M2M核心网络中的服务能力与机器对机器设备/ 机器对机器网关中的服务能力之间，即服务能力客户端（SCC）与服务能力服务器（SCS）之间。上述接口如图17.3所示。

一份近期的技术报告专门探讨了电子健康与老龄化领域中的 M2M应用情景，这些是环境辅助生活（M2M，2013年）不可或缺的一部分。通常情况下，M2M在电子健康领域的应用依赖于多种传感器，这些传感器收集有关个人健康状况及其直接环境的信息，并定期或由事件触发时将其发送到后端服务器。需要发送的数据量以及具体的时间间隔或触发时间取决于患者情况或特定疾病。在许多情况下，系统需要配置疾病管理设备（例如调节报告期）和/或验证正确操作（检查传感器的正常工作以及验证连接性）。

已定义了多个场景——远程患者监护、患者与服务提供者安全通信、极低电压体征信号测量以及家庭与远程中心之间的远程医疗监护。例如，通用的“远程机器设备（RMD）患者监护”场景的示意图如图17.4 所示。

示意图3

图17.4 医疗保健远程患者监护场景。

对于与此场景相关的通信过程，可以定义以下阶段：RMD初始化阶段、RMD注册与配置阶段、数据检索阶段和数据交付阶段。有关这些阶段的详细信息见表17.2。

这些电子健康场景中可能涉及的主要利益相关者定义如下：
患者：这是指使用RMD并为其进行生命体征测量的人。他/她可能处于各种不同的环境中，例如家庭、工作场所、医院、旅行途中，或居住在某些公共辅助生活设施中等。
护理协调员：该术语可指持续或定期监控患者设备信息的人或计算机应用程序。护理协调员的职能之一是在必要时进行干预或通知临床医生（例如，当测量值超出预设范围或已触发警报时）。

临床医生：该术语指所有负责根据被监测患者的状况做出决策并在必要时实施干预的医务人员（包括医师、护士、助理、心理学家或任何其他医务人员）。
远程监控设备（RMD）：这是一种电子设备，称为“机器对机器设备”，可配备无线或可穿戴传感器、专用用户界面和/或执行器。它应能够从患者和/或其周围环境收集信息；应能够通过机器对机器网络将原始数据或聚合信息传输至相应的机器对机器服务中心实体或机器对机器应用。该连接应为双向连接，以便设备能够接收来自机器对机器服务中心实体的指令，或通过指定接口（如屏幕、声音、灯光等）向患者提供信息。如前所述，此类设备通常功耗极低、容量较小。

因此，它们需要非常低复杂度的通信协议，以便通过机器对机器网关（M2M‐GW）连接到网络。
M2M Service Capability Entity (SCE)：提供机器对机器通信服务给机器对机器应用实体的网络实体。这些应用可支持针对健康信息交换活动的特定功能能力。此外，机器对机器服务能力实体（SCE）与远程监控设备通信，以收集数据或发送命令。
机器对机器应用实体：这是一个用于定义所有高层级系统元素（利益相关者）的术语，这些元素不在M2M的范围之内。例如，可以提及健康信息服务、数据中心、护理提供者和护理服务机构、记录银行或其他与卫生系统相关的公共组织。
电子健康记录（EHR）：包括以特定数字格式存储的医疗数据，通常由负责的医疗保健系统维护（电子健康记录 — EHR）。它也指患者本人、其家庭成员和亲属所保存的正式或非正式的医疗记录。

欧洲电信标准协会在机器对机器标准化领域的工作正在进行中。

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图17.5 欧洲电信标准协会机器对机器标准化文档。

2012年7月，一个新的联盟 onem2m成立（创始合作伙伴——ETSI、ATIS、ARIB、TIA、 CCSA、TTC、TTA），旨在加速和促进机器对机器标准化活动（ onem2m）。onem2m的工作重点特别放在与机器对机器通信相关的服务能力上。其主要思想是创建标准化的端到端服务，即考虑计费方面、安全和隐私问题，制定开放标准接口。另一个重点是寻址、标识和命名结构，鉴于设备和应用程序特性的广泛性及其庞大的数量，这一点尤为关键。

17.2.1.2 3GPP架构

第三代合作伙伴计划是深度参与机器对机器通信的第二大重要标准化组织。其工作与欧洲电信标准协会的标准化活动并行且互补。事实上，欧洲电信标准协会也是第三代合作伙伴计划的活跃成员。尽管两者在实体的命名上存在一些差异，但最重要的区别在于，第三代合作伙伴计划的重点是通过基于移动和蜂窝基础设施的分层架构来确保高容量。本小节将详细介绍机器对机器。

第三代合作伙伴计划（3GPP，2013年，2010b，2010c；加维米和陈， 2015年）建议的架构。

首先，与欧洲电信标准协会（ETSI）采用的“机器对机器通信”这一术语并行，第三代合作伙伴计划（3GPP）定义了“机器类型通信（MTC）”——即机器类型通信（MTC）。MTC 是一种数据通信形式，涉及一个或多个实体，且不一定需要人类参与（3GPP，2013年）。显然，这两者之间存在细微差别，后者（MTC 通信）是否为更广泛的术语，还包括机器与人类之间的交互（即 M2H 通信或 H2M 通信）。

第三代合作伙伴计划的目标是优化长期演进网络以支持机器类型通信流量和应用程序。为此，它定义了所谓的3GPP机器类型通信架构，如图17.6所示。与欧洲电信标准协会的架构类似，该架构区分了三个主要域：机器类型通信设备域、通信网络域和机器类型通信应用域。与欧洲电信标准协会规范相比，主要区别在于通信网络是一个3GPP移动网络，假设以长期演进‐高级作为底层技术，并具备多层连接性。

从最低的架构层级（机器类型通信设备域）开始，该层级包含各种设备（user equipment（UE）和机器类型通信设备），以及演进型节点B（evolved Node B ）（eNB）和家庭演进型节点B（Home eNB ）（HeNB），被罚款。它们在网络中的作用是实现LTE基站的功能。在其上层的通信网络域（LTE/LTE‐A网络）被划分为无线接入网络（RAN），包括基站（BSs）——eNB或HeNB，以及演进分组核心网（EPC）—— 即核心网络（CN）。

无线接入网络（RAN）为现有的用户设备（UEs）和机器类型通信设备提供空中接口。每个演进型节点B（eNB）均可通过X2接口与其他eNB相连，并通过S1接口与演进分组核心网（EPC）相连。家庭演进型节点B（HeNBs）可视为用于改善室内覆盖范围的eNB，可通过网关（当涉及大量HeNB时）或直接连接至EPC。

演进分组核心网（EPC）是一个扁平化的全IP核心网络，负责对移动设备进行总体控制以及建立互联网协议（IP）数据包流。它可以通过 3GPP无线接入（例如WCDMA、HSPA和LTE/LTE‐A）以及非3GPP无线接入（例如WiMAX和WLAN）进行访问。EPC的这种接入灵活性对于运营商而言非常理想，因为它允许运营商采用一种简单直接的方式对其核心数据网络进行升级和现代化改造，以通过一个通用的核心网络支持多种接入类型。

演进分组核心网的主要实体之一是服务网关（S‐GW）。S‐GW负责处理3GPP网络固有的主要操作，如进出网络数据包的路由、网络内的切换和移动性问题。它们是3GPP网络无线接入部分与核心部分（即EPC）之间的主要连接点。S‐GW通过S1‐U接口连接到eNB，通过S5接口连接到P‐GW。每个用户设备/机器类型通信设备都关联一个唯一的S‐GW，该网关可承载多种功能。

第三代合作伙伴计划网络的另一个重要核心元素是分组数据网络网关（P‐GW），它是移动性的“锚点”，也是3GPP与非3GPP 网络之间的网关。其主要功能是为用户设备（UE）的流量提供与其他网络（如WiMAX、WLAN、EvDO等）的连接性，并处理策略执行、计费、数据包过滤等问题。P‐GW还通过在连接到不可信非 3GPP接入网络的用户设备/机器类型通信设备与演进分组核心网之间建立IP安全（IPSec）隧道，提供安全连接。

EPC中的一个主要控制实体是移动性管理实体（MME）。除了负责管理移动性、漫游、切换以及认证、授权和NAS信令等安全功能外，它还负责选择服务网关（S‐GW）以及用户设备/M2M设备在初始附着阶段的分组数据网络网关（ P‐GW）。S1‐MME接口将演进型节点B与EPC‐MME相连。

根据（onem2m）中的规定，机器类型通信设备之间存在三种类型的传输；
• 直接传输：一种MTC设备可以直接向eNB发送和接收信息。该 MTC设备自身在网络域中执行控制过程。
• 通过MTC网关传输： MTC网关从连接的设备收集数据，并提供到通过LTE无线接入网连接到网络域，并允许机器类型通信通过网络发送和接收数据。它以一对多和多对一的方式连接机器类型通信设备，即一个MTC网关可以服务于多个机器类型通信设备，同时一个机器类型通信设备也可以连接到多个MTC网关。
• 点对点传输：机器对机器设备可以直接向其他机器对机器设备发送/接收数据。

上述描述的通信模型可能涉及两种截然不同的运营商参与方式。
第一种情况是，MTC用户通过一个或多个MTC服务器访问和控制 MTC设备，这要求运营商提供并规定MTC服务器及所使用的APIs。由于服务器的物理位置与接入方式无关，运营商可以将其部署在自身域内或域外，而用户的服务器访问流程保持不变。另一方面，在 MTC设备以P2P模式（点对点模式）直接通信的情况下，用户完全独立于MTC设备所连接的运营商。

第三代合作伙伴计划（3GPP）的工作重点是优化网络中的传输，以实现无缝连接并扩展覆盖范围。宏小区的引入旨在提供覆盖范围并支持更高的移动性。最近为增加覆盖范围（尤其是在人口密集区域以及宏小区边界附近）而采取的一种方法是引入微微小区（配备演进型节点B，eNB）和毫微微小区（配备家庭演进型节点 B，HeNB）。这些技术能够使链路连接更接近终端设备，在提升容量和可靠性方面具有巨大潜力。这对于低功耗低容量设备（例如大多数机器类型通信设备预期将属于此类）而言是一个关键问题。

17.2.2 机器对机器应用的特性

机器对机器应用的领域远未明确界定。显然，这些应用程序之间将存在巨大差异，很难将其归为单一类别。然而，许多应用程序具有一些共同特征，我们尝试在下文中对其进行总结：
• 大量设备同时或近乎同时向单一基站发起传输请求/接入——这种情况源于人们对机器对机器通信的预期，即数以百万计的设备将连接到与众多应用程序相关的网络，这与以往的情况大不相同。与现有的人对人（H2H）或人对机（H2M）类型的应用相比，最重要的问题是，在同一时间，来自某一特定位置/区域的大量设备将尝试接入网络，即这些设备将尝试连接到同一个基站。由于目前使用的大多数初始网络流程都是基于随机接入的，设备需要竞争资源，这将构成一个主要问题。
• 流量模式 — 机器对机器设备产生的通信将与人对人或人对机通信具有非常不同的特征。对于大量应用而言，频繁传输小数据包就已足够。这意味着其流量模式将以不频繁的小幅突发传输（类似短信）为特征，但这些传输可能具有严格的延迟要求。其他应用则可能需要连续的、时间可控的流量，这再次与当前大多数的人对人通信流量模式大不相同。
• 高可靠性传输不受信道质量、移动性、网络连接等环境条件的影响—— 与现有的人对人通信相比，机器对机器应用对可靠性提出了更为严格的要求，这源于其所支持应用的本质。例如，考虑一个场景：有关个体的关键生理数据被传输，并需要触发警报和/或医疗人员的及时响应。在人对人通信中，由于无线信道条件变化导致的信息丢失或传输中断可以被容忍，因为连接之后可恢复；但对于机器对机器应用而言，此类中断将是灾难性的。
• 设备协同工作时的极低功耗 — 在许多情况下，参与机器对机器通信的设备可能数年都不会被更换。这就要求功耗应接近于零，或采用类似于无线传感器网络中使用的方法，利用高冗余和能量收集的可能性，以延长系统运行寿命，即使单个设备发生故障。
• 低/无移动性 — 关于移动性问题，机器对机器应用通常可以分为需要/依赖高移动性的应用和没有移动性（或移动性很低）的应用。许多研究人员认为，更多的应用程序将属于第二类。
• 时间容忍度——与移动性特征类似，根据延迟容忍度，M2M 应用程序可分为两大类：第一类涵盖需要极低延迟的应用，而第二类则指所谓的“时间容忍”应用。对于第一类，“极低延迟”指的是包括传输延迟和网络接入延迟在内的端到端延迟，并要求两者均应最小化。在许多与应急相关的应用场景（例如医疗保健、监控）中，时间容忍度非常重要。
• 处理海量设备寻址并基于预定义条件提供组控制——如前所述，预计参与机器对机器通信的设备数量将达到数百亿，这还不包括当前已有的设备。考虑到全IP网络，地址分配与地址管理是一个重大的研究挑战。
• 报警等的增强优先级选项等优先级问题 — 机器对机器应用非常多样化，网络应能够区分它们的需求，以提供相关的服务质量。
• 安全、监控和认证问题 — 显然，许多应用程序将涉及敏感信息，因此应制定适当的认证、隐私和安全方法。此处的一个特殊限制是，大多数相关设备在功耗和计算能力方面都极为有限，因此所提出的方法应依赖于极端轻量级的协议栈和流程。考虑到人对人通信现有安全方法的复杂性，这确实是一个巨大的挑战。

17.3 机器对机器作为环境辅助生活的使能技术——研究现状

17.3.1 机器对机器作为电子医疗应用使能技术的作用

到目前为止，我们已经讨论了机器对机器通信的网络架构方面和一般特性。实际上，作为一项新兴通信技术，机器对机器通信是未来世界更大愿景的一部分，即所谓的物理‐信息融合世界。近年来，出现了大量与机器对机器通信非常接近或相似的概念。毫无疑问，其中最流行的概念之一就是物联网（IoT）（ITU‐T PPR Y.2060，2012），该术语声称所有设备之间的IP连接。还有一些作者支持使用智能设备通信（TIA TR‐50，2010）这一术语，因其与智能环境相关联，或者类似地支持面向机器的通信（MOC）（ PPR ITU‐T Y.2061，2012）。而泛在传感器网络（USNs）则主要在无线传感器网络研究社区中得到支持（ITU‐T Y.2221，2010）。

无论这些概念的具体细节如何，实现这一总体愿景必须经历网络与服务基础设施的必然演进。不同大型系统所采用的方法因其垂直设计而被称为“孤岛”或“垂直封闭式”：每个应用程序都建立在专有的信息通信技术基础设施、专用设备和协议之上（博尔吉亚， 2013；阿佐里等人，2010；陈，2012）。目前存在的应用程序即使非常相似，通常也不共享用于管理网络运行与服务的功能，这显然导致了不必要的冗余、整个生态系统效率低下、成本增加以及几乎无法实现互操作。为了实现物理‐信息融合世界的愿景，必须以更灵活的横向方法取代系统设计中的垂直“孤岛”方式。许多学者都认同这样的观点：构建一个用于组织和监督网络运行与服务的通用操作平台，能够对各种不同的数据源进行抽象，从而实现不同类型应用程序之间更高程度的互操作性。

正如 Borgia（2013年）所述：“应用程序将不再孤立运行，而是共享基础设施、环境和网络元素，通用服务平台将代表它们进行协调。” 这些理念如图17.7 和图17.8所示。

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图17.7 “孤岛”系统概念。

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图17.8 通用服务平台概念。

医疗保健是能从物理‐信息融合世界的发展和证实中获益最大的领域之一。随着无线传感器网络（WSNs）的引入，大量应用得以开发，推动了传感设备的进步，如今已涌现出众多用于实时监测生命体征和参数（如体温、血压、心率、血糖水平、胆固醇水平等）的解决方案（德尔马斯特罗，2012；阿巴特等，2012；特里安塔菲利迪斯等人，2013；哈拉等人，2013；曾和柯，2012）。诸如 ZigBee、Bluetooth、WirelessHART、ISA100等标准的制定进一步促进了基于可穿戴设备的无线个人区域网络（WPAN）和体域网（BAN）在患者及老年人远程监控、诊断与控制中的应用。较少与医疗物资（如智能标签）和设备（如丢失或被盗设备的追踪）的追踪和识别相关的主流应用也得到了开发，以方便医疗库存管理（博尔吉亚，2013）。尽管此类系统有助于提高许多人的健康状况，特别是慢性病患者和老年人的健康状况，但问题在于这些系统是孤立的，仅服务于单一明确的目的和/或组织机构。

另一方面，存在许多与医疗保健和独立生活相关的网络服务和应用程序，尽管从技术上讲是可行的，但由于需要现有垂直系统之间更高程度的互操作性，这些服务和应用尚未实现。最近，“电子包容”这一特殊术语应运而生，指的是提高公民的生活水平并支持独立生活。作为欧洲委员会环境辅助生活联合计划的一部分，电子包容主要关注
与医疗物资（如智能标签）和设备（如丢失或被盗设备的追踪）的追踪和识别相关的主流应用也得到了开发，以方便医疗库存管理（博尔吉亚，2013）。尽管此类系统有助于提高许多人的健康状况，特别是慢性病患者和老年人的健康状况，但问题在于这些系统是孤立的，仅服务于单一明确的目的和/或组织机构。

另一方面，存在许多与医疗保健和独立生活相关的网络服务和应用程序，尽管从技术上讲是可行的，但由于需要现有垂直系统之间更高程度的互操作性，这些服务和应用尚未实现。最近，“电子包容”这一特殊术语应运而生，指的是提高公民的生活水平并支持独立生活。作为欧洲委员会环境辅助生活联合计划的一部分，电子包容主要关注特定人群，尤其是身体残疾者和老龄公民。其目标是建立技术和社交条件，使上述群体能够拥有更长久、更健康的生活，并更充分地参与社会。这些高度复杂且广泛的系统是我们上面描述的系统的下一个阶段。尽管这些系统涵盖的方面多种多样，但其核心将基于无线传感器网络和机器对机器通信。对身体状况（生理参数）以及其他心理和环境参数的监控，将发展为综合性应用程序，用于模拟医疗咨询、进行复杂决策、设置报警，并在特定情况下迅速做出反应，而无需等待人为干预（阿巴特等，2012）。基于此类集成系统的应用程序将能够在早期阶段诊断痴呆、阿尔茨海默病和帕金森病，并建议可能的住院治疗。通过个人电脑和电视屏幕将服务与家庭娱乐系统集成，将提供一种新渠道，以激励人们锻炼、提供监控，并指导他们在家中寻找物品（迪亚斯等，2012）。

另一方面，由于老年人活动较少，更喜欢待在家中，从而自然地与社会隔离，社交网络将使他们能够根据自己的兴趣连接、交流并更积极地参与各种讨论小组（AALJP, 2012；AAL‐2011‐4‐099, 2011）。在这方面，关键要素将是高度简化的多模态界面，这些界面将使系统能够获取

关于人类行为的大量信息，并预测人类行为。辅助生活的另一个方面，可从底层M2M技术中显著受益，即通过为老年人提供一种简单且安全的方式，使其能够在社区内活动或使用公共交通工具。通过聚合和评估来自个人移动设备（例如配备位置传感器、方向传感器、运动障碍检测传感器、摄像头）以及周围环境中传感器的数据，物理‐信息融合系统能够重建对环境的感知。所收集的信息可用于调节周围环境中的某些执行器（如打开门、激活服务等），或通过合成语音向个体进行口头传达。类似的应用还可极大地惠及视障人士，增强他们在城市中的行动能力（环境辅助生活项目 AAL‐2011‐4‐099，2011；曼杜奇和科夫兰，2012）。健康与生活方式服务是另一个非常重要的领域，旨在通过捕捉用户对环境的反应来提升人们的生活质量。

17.3.2 环境辅助生活的概念

在本节中，我们将深入探讨环境辅助生活的概念，并讨论其与其他相关研究领域的关联。

在过去十年中，与无线传感器网络、智能环境、机器人技术、人工智能、内容感知计算和多智能体系统等相关的大量研究促成了一个新范式的形成，即环境智能（AmI）。环境智能（AmI）范式在奥古斯托（2007）中被定义为“一种能够主动但合理地支持人们日常生活的数字环境”。环境智能远远超出了我们所熟知的普适计算（或泛在计算），它特别关注用户本身，以及他们对周围设备的体验和期望。与十年前人们对信息与通信技术的看法相比，AmI范式代表了一种巨大的视角转变。这一新范式不再将智能置于由人类操作和控制的单个设备中，而是将其置于环境——物理‐信息融合环境中。AmI的理念是，周围环境应适应居住者，而不是相反（格鲁里奇，2012）。该领域的发展得益于智能联网设备数量的持续增长，以及半导体产业进步所带来的设备不断微型化。信息社会技术咨询组（ISTAG）（ISTAG，1999）定义了五个

普适智能的关键技术要求。普适智能系统应建立在不显眼的硬件之上，构建高密度、动态、分布式设备网络，依赖于具有自然人类感受的新型接口，并通过移动或固定通信基础设施提供无缝连接，并具备高度的容错性、可靠性和安全。

普适智能将通过增强数字环境并实现创新的人机交互来扩展人们的能力。基于普适智能的辅助生活技术被称为环境辅助生活（ AAL）工具。“环境辅助生活”这一术语最初由同名的第六框架计划资助的支持行动（FP6‐SA）引入公众视野，该行动为环境辅助生活联合计划制定了范围、流程和法律基础（AALIANCE, 2010）。

AAL的范围在《信息社会中积极应对老龄化的欧洲行动计划》（ Ageing, 2016）中进行了详细说明，其中指出AAL的理念是：“通过提高老年人的自主性和自信心，延长他们在自己家中生活的时长”； “促进更健康的生活方式以及提升老年人的功能能力”；“防止社会孤立，并维持个人周围的社交网络”；以及最后但同样重要的是， “提供通用的（软件和硬件）平台，以满足期望并便于环境辅助生活解决方案的开发和部署”，从而提高我们老龄化社会中资源的利用效率。环境辅助生活工具预计将服务于人们生活的诸多方面：从监控、改善和治疗健康状况、药物管理、控制医疗治疗（Qudah et al., 2010;Khan etal., 2010），到提供安全（Eklund et al., 2005; Aghajanet al., 2007; Fleck and Strasser,2008）、移动性（Pollack et al., 2003;Dubowsky et al., 2000），以及为老年人更积极地参与社会和社会生活创造机会（Mynatt et al., 2001;Vetereet al., 2009）。

环境辅助生活领域的研发活动要求以多学科方法为基础，综合考虑来自各个领域的新进展：使能技术涵盖从分布式嵌入式网络传感器与执行器到机器对机器通信以及高度复杂的推理引擎和预测性人机界面；当前的研究广泛涉及机器人技术、人工智能、智能环境、多智能体系统、人类活动识别和行为理解等多个主题。图17.9 下图展示了与环境辅助生活相关的一些最重要研究领域。

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图17.9 与环境辅助生活相关的研究领域。

实现环境辅助生活（AAL）范式的底层技术解决方案的主要特征可以概括为（ADEPA）：
• 自适应（针对用户及其环境）
• 分布式（遍布环境）
• 嵌入式（非侵入性，尽可能隐形）
• 个性化（根据用户需求）
• 预测性（预判用户意图）。

关于环境辅助生活的非常详尽的综述见于Rashidi 和 Mihai‐lidis（ 2013年），该综述总结了与环境辅助生活密切相关的各种技术领域的最新进展，包括智能家居、辅助机器人、电子纺织品以及移动与可穿戴传感器（ Rashidi 和 Mihai‐lidis，2013年；莫内科索等人，2015）。在本章中，我们在此基础上增加了一项具有巨大潜力以进一步推动环境辅助生活发展的新兴技术——机器对机器技术。本章其余部分特别关注将机器对机器技术作为环境辅助生活系统的使能技术的相关研究。

17.3.3 基于机器对机器的环境辅助生活应用 —— 研究现状

本文深入概述了信息与通信技术在老年人生活中的作用，涵盖了技术、社会学和经济方面的内容，详见奥古斯托（2007）。作者断言，机器对机器通信‐与云计算一起，它们是下一代通信网络中最强大且最具前景的技术。然而，据他所说，未来的问题将不在于技术本身作为一种物理实现，而在于所收集的信息量，特别是其解释和进一步利用。另一个重要问题是，我们定义信息技术及其与之交互方式的新方法。以设备和人类使用的装备这种原始形式存在的技术将被推到后台。人类的交互将基于隐藏在环境中的设备（设备“物理上消失”）或不被视为计算对象、而是通过其在声音、运动、光、气味或味道方面产生的变化来感知的设备（设备“心理上消失”）。当今以单一类型（模式）接口为特征的设备将被多模态界面所取代，这些界面能够同时影响七种人类感官中的多个。通过此类多模态设备和系统的交互尤其适合老年人，因为他们常常存在特定的能力下降（感官、身体和智力）（Alm 等，2001；Chellouche 等，2013）。

在 Chung（2012年）中提出了一种多模态感知M2M医疗监控系统，该系统专为没有常驻护理人员的家庭护理或乡村环境而设计。上下文感知传感除了能够监控日常活动外，还能提供关于慢性疾病发展情况的洞察，或发现那些在较长时间内发生明显变化、难以通过简单的单参数监控系统捕捉到的疾病。作者提出了一个名为多模态感知u型医疗系统（MSUS）的多模态系统设计，其结构如图 17.10所示。该系统由智能M2M设备（用于患者监测和追踪的无线传感器节点）、基站（智能手机，作为本地网关或聚合点）、中央服务器以及终端PC或PDA组成。由于该系统旨在长期跟踪老年患者的健康状况，因此能够在工作、行走、跑步、睡眠等各种活动中收集数据，并同时集成室内外位置追踪功能。实验表明，采用多模态和上下文感知数据评估可提高早期症状检测的准确性。例如，在监测心律失常性心脏病时，异常心电图信号可能由多种因素引起，而不仅仅是心脏本身的病变，例如身体或心理压力。作者认为， MSUS可以

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图17.10 多模态感知u型医疗系统（多传感器融合系统）。

可成功用于进一步深入了解特定老年相关疾病的自然成因和发展过程。为了实现上下文感知数据采集，作者同时使用了多种类型的传感器：生理生物传感器（心电图、血氧饱和度和血压、心率传感器）以及其它类型的传感器（例如加速度传感器、用于位置跟踪的超声波收发器）。提出并实现了一种新型集成传感器设计，即集成融合传感器（IFUS），该传感器包含导电织物和加速度传感器，用于测量心电图信号以及相对速度/加速度。IFUS采集的数据通过基于 IEEE 802.15.4的无线协议传输至基站。系统设计中的一个有趣细节是，它能够同时处理两种不同类型的信号——所谓的波形依赖型（心电图信号）和波形独立型（血压、心率、氧含量）。这两种信号在采样和传输方面（在丢包和服务质量方面）具有截然不同的特性——一种需要高频率采样，而另一种可能仅在超过特定阈值时才需要传输。为了提供上下文感知信息，系统采用了一个室内位置跟踪模块，该模块基于天花板安装的参考信标，通过射频和超声波信号定期发布位置信息。多传感器融合系统（MSUS）的设计还涉及非常精确的室内定位——精度达到 7∼15 cm，相较于雷达等其他方法更为精确。有源蝙蝠和有源徽章，其追踪准确性在几米范围内。

所提出的多传感器融合系统（MSUS）的一个重要组成部分是个人移动医疗诊断子系统（PMHDS）。上述子系统、支持 IEEE802.15.4的医疗设备以及一个Web服务器通过融合了 IEEE802.15.4网络和CDMA移动网络的基础设施与外部世界连接。PMHDS用于处理接收到的数据，响应来自蜂窝电话的请求，并托管服务器监控程序，以实现对异常数据的实时监测、分析和管理。MSUS系统将医疗应用与新兴通信技术（如移动网络和机器对机器）相结合，用于支持独居老年人在上下文感知环境中的环境辅助生活。这项实验工作为机器对机器技术在未来更复杂的环境辅助生活应用程序中可能带来的优势和挑战提供了宝贵的见解。

在 Jung 等人（2013年）提出了一种原型无线机器对机器医疗保健系统，该系统结合了移动技术和IPv6技术以及无线传感器网络，用于监测个人的健康状况并提供一系列医疗保健服务。一种低功耗嵌入式可穿戴传感器采集实时数据，并通过低功耗WPAN经由机器对机器网关连接到互联网或外部IP网络。记录的生物医学信号在安卓移动设备上显示。该基于移动设备的全球网络无线机器对机器医疗解决方案的框图如图17.11 所示。

核心设计包括M2M终端设备（光电容积脉搏波（PPG）和机器对机器节点），其上运行轻量级TinyOS操作系统，可收集数据并通过机器对机器网关传输信号。机器对机器网关的功能是为机器对机器节点分配IP地址，并执行从全球地址到16位短地址或IEEE EUI64位扩展地址的地址转换。在机器对机器节点中的IEEE 802.15.4层之上实现了低功耗无线个域网IPv6协议栈，从而可通过 IPv6扩展基于IP的无线传感器网络环境，使外部主机能够使用指定的全球IPv6地址直接与机器对机器节点通信。无线机器对机器医疗原型的系统架构如图17.11所示。

所测得的生物医学信号在机器对机器节点处被采集，再由机器对机器网关进一步处理，然后发送至服务器PC（概念上为机器对机器应用服务器），由该服务器执行监控、处理（提取有用数据、地址验证）以及接收数据的存储

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图17.11 用于医疗应用的基于Android的机器对机器解决方案。

数据包。此外，它还将接收到的数据发送到运行在1 GHz ARM处理器上的移动Android平台（三星Galaxy S）。因此，建议的配置可用于有线和无线网络，以连接移动设备并进行测量数据采集和测试。另一个主要优势是，一旦配置完成，系统便可独立于用户运行，即使患者失去意识，也能继续收集和传输数据。移动设备与服务器之间的通信基于查询类型模型。移动设备可以实时以图形方式显示生物医学信号。在服务器端对收集和保存的数据进行分析——包括时域和频域的心率变异性（HRV）分析——检测到的变化可用于确定心理和生理压力以及疲劳程度。时域分析可用于提取稳定/不稳定的心率变异性信号，以评估应激与非应激状态是否具有生理基础；而频域分析则可用于评估与压力相关情绪的可能性。

已使用三星Galaxy S型号进行实际测试，以监测生物医学信号、机器对机器节点的IPv6地址、心率和血氧饱和度。作者还指出，移动应用商店的普及开辟了另一种有效途径，能够确保高质量医疗应用在全球范围内广泛传播，并最大限度地减少用户操作。作者总结认为，随着

网络集成与嵌入式设备（M2M终端设备）的发展使全民医疗系统触手可及。

一种不同的患者监测方案，该方案通过向机器对机器网关添加智能功能，在Shin等人(2012)中被提出。作者建议增强网络终端组件的能力，使其能够利用基于策略选择的自动管理软件进行分布式决策，节点可从环境中学习并适应环境。该系统包含三个主要模块：移动传感器代理(MSA)、适配器和策略管理器(PM)。根据患者的状况以及PM管理器确定的策略，MSA可以就与基站的通信过程、处理间隔以及生命体征测量的频率做出本地决策。

该MSA包含多个传感器（用于测量血压、心率和血氧水平）、一个通信单元和一个处理单元。适配器（概念上即机器对机器网关）除了通信和处理模块外，还包括一个本地决策点和一个轻量级数据库。本地决策点从轻量级策略存储库中现有的策略中选择要发送到 MSA的策略。当无法做出本地决策时，适配器会向管理器发送请求。系统的总体架构如图17.12所示。

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图17.12 智能M2M医疗传感器网络。

所提出的基于移动代理的解决方案展示了将智能引入机器对机器网关的一种简单方法。这是一个示例一种医疗解决方案，可在一定限制和预定义策略范围内无需外部人为干预地运行。这项工作是迈向更复杂、更全面以及更智能的基于 M2M的环境辅助生活解决方案的一步。

另一种利用机器对机器技术改善老年人生活质量的非常创新的方法在Bhowmik 等人 (2015)中提出。在他们的研究中， Bhowmik 等人讨论了通过将机器对机器技术与社交网络（SN）相结合来支持环境辅助生活（AAL）。Facebook、Twitter 和 Google+等社交网络（SN）的受欢迎程度持续增长，使所有个体都能与家人和朋友保持联系、创建个人资料，并显著增强社交互动水平。然而，对于老一代人来说，融入这一新的虚拟世界并非易事。另一方面，当前的应用程序依赖于用户主动操作，需手动上传和更新信息。这正是机器对机器技术可以发挥作用之处——所提出的方案允许以自动化方式为社交网络生成内容，无需人为干预。在这方面，手机已在每个人的日常生活中占据重要地位，可发挥关键作用—— 它们可用作机器对机器网关，将各种机器对机器设备与社交网络连接起来。例如，手机中内置的GPS（全球定位系统）传感器可用于自动更新用户的位置信息，或佩戴在老年人身上的可穿戴传感器可通过手机自动向其兴趣社区（COI），如家人和朋友，发布有关其身体状况的信息。此类及其他类似应用要求机器对机器架构支持社交网络的通用功能，如认证、发布、检索，同时能够支持资源受限的机器对机器设备。其他需求还包括可扩展性和应用域独立性。

在他们的研究中，博米克等人提出了一种支持M2M的社交网络架构（Bhowmik et al., 2015）。该架构完全符合上一节所述的 ETSI标准。建议的架构概览如图17.13所示。将机器对机器设备连接到社交网络所需的主要功能集中在机器对机器网关中，因此本案例采用间接通信模型。机器对机器设备收集数据，发送至网关进行处理，然后通过网络传输到应用域，其中包含社交网络服务器。社交网络服务器接收并分析数据以确定事件的发生。一旦检测到事件，便将数据保存在

数据库和社交网络服务器将其传播到社交网络上。另一方面，在网络域中，接入网络和互联网确保了社交网络服务器与终端用户及机器对机器网关的连接性。作者特别选择了基于网关的架构，因为要连接的机器对机器设备（可穿戴传感器）资源非常受限，处理能力有限，无法直接连接到社交网络服务器。一方面，机器对机器网关支持与机器对机器设备的轻量级通信，另一方面它与社交网络服务器进行通信。它还支持加入和退出流程（自组织），以及同步和异步通信，因为系统在发生变更时需要发送通知。

为了实现上述功能，博米克及其同事提出了集成在机器对机器网关中的四种不同类型的实体（“节点”），根据其功能定义如下：与移动节点交互的节点（汇聚入口点 — SEP）、与社交网络交互的节点（发布点 — PP）、用于存储的节点（数据存储 — S）以及为上述每组节点设置的所谓超级对等节点（超级汇聚入口点 — SSEP、超级发布点 — SPP 和超级数据管理 — SDM）（图17.14）。

汇聚入口点（SEP）节点充当机器对机器网关的入口点，而发布点（PP）则负责在社交网络（SN）上发布信息。SEP节点可以向机器对机器终端设备发送数据请求，而S节点为机器对机器网关存储数据。另一方面，所谓的超级节点——超级发布点（SPP）、超级汇聚入口点（SSEP）和超级数据管理（SDM）——连接到多个相应的节点（PP、SEP和S节点），并且能够相互之间进行通信（参见图 17.14）。超级SEP节点决定信息是应被存储、过滤、处理还是发送至社交网络（SN），而SDM则响应来自其他网关节点的数据请求。为了支持机器对机器终端设备、机器对机器网关对等节点以及社交网络（SN）之间的同步和异步通信，采用了标准的轻量级受限应用协议（CoAP）（佩雷拉等人，2014年）。

最后，社交网络服务器包含以下主要组件：请求处理器、 M2M适配器和数据分析器。请求处理器负责处理用户请求并将其转发到相应的处理程序；M2M适配器将M2M终端设备与来自社交网络的用户配置文件进行映射；内容适配管理器将M2M数据转换为可在社交网络上共享的信息。

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图17.14 机器对机器网关功能结构。

作者们针对以下场景实现了一个概念验证原型：“约翰佩戴着一个加速度传感器，该传感器能够感知快速移动。传感器通过其智能手机上的网关定期将数据发送至社交网络服务器。当检测到突然移动时，网关会分析数据并将其转发至社交网络。社交网络服务器对传感数据进行更详细的分析。如果分析器检测到跌倒事件，它将向社交网络请求内容适配信息，并在社交网络上发布有关该事件的信息。”

在原型中，M2M网关功能实现在一台笔记本电脑上，而另一台计算机则托管社交网络服务器，两者通过Wi‐Fi网络进行连接。SHIMMER Platinum开发套件的加速度传感器收集在随机活动（行走、坐着和突然的快速移动）期间记录跌倒的传感数据。该原型基于社交网络的开源实现（Zing）构建。

如前所述，实现更复杂的电子医疗系统的一个主要挑战在于难以将各种系统和利益相关者整合到一个单一的互操作解决方案中。迄今为止讨论的示例，尽管包含了机器对机器通信，但仅整合了医疗保健中的两个利益相关者——患者和护理人员/医生。然而，为了推进到真正集成的电子医疗系统，必须让所有利益相关者（患者、医生及其他医务人员、家属）都参与进来并建立信任

以及护理人员、医疗护理提供者、监管机构和相关电子健康记录的安全。这方面的一项有趣工作可参见谢尔比等人（2014）。佩雷拉及其同事提出了一种新型电子医疗系统，该系统将信息通信技术基础设施的组件与医疗领域的新兴标准相结合，例如用于实现与健康平台互连的HL7（健康等级7）标准，以及定义医疗数据的数据语义、存储和可访问性的openEHR标准。这是最早且极具前景的框架之一，能够基于ETSI M2M架构模型，通过机器对机器通信将监控设备与作为医疗记录事实标准的openEHR（电子健康记录）系统以及被称为HL7的医疗记录交换标准化流程相集成。为了弥合机器对机器通信标准与医疗标准之间的差距，作者建议ETSI模型中的管理器和服务器实体应基于openEHR和HL7。除了子系统之间的互操作性这一主要设计目标外，作者还指出了以下设计要求：“可穿戴性”针对传感器设备；连接性，根据具体情况，可能从延迟容忍、每日一次连接到“始终连接”解决方案不等；隐私，由于涉及个人医疗记录，这一点至关重要；最后但同样重要的是系统的可靠性和容错性以及网络过程。

为了说明所提出的解决方案，作者考虑了以下场景：“玛丽亚女士73岁，独自一人居住在一个小镇郊区的一栋建筑物的三楼。她佩戴着一套传感器，即一个与其健康状况相关的特定设备包，持续收集她的生理数据，因为她存在心脏问题，并有患阿尔茨海默病的风险。所收集的数据包含她的心率变异性、R-R间期、呼吸频率、姿势、活动水平、地理位置以及步数信息。在早晨，系统通过手机将数据上传至她的初级保健单位，并以其国家健康识别号码为索引存储在她的电子健康记录中。系统对数据进行分析，搜索可能指示异常情况的模式。在某一天，系统检测到多次发生轻度心律失常，立即向她的初级保健单位发出警报，值班护士随即通过电话联系她。建议她当天剩余时间休息，并安排医生当天晚些时候上门就诊。此次就诊促使调整了药物治疗方案。医生建议她第二天继续休息，之后可恢复日常散步。在接下来的几天里”

监测值恢复正常，玛丽亚女士的步行情况也恢复正常，系统已显示。（Shelby 等，2014）

在上述场景中，患者的手机作为M2M网关，通过M2M应用从 M2M终端设备（传感器）收集信息。该应用连接到能够对其进行管理、提供访问控制并连接到其他M2M应用和服务的网络域SCL。在传输链路方面，M2M终端设备与M2M网关之间的连接采用蓝牙，而M2M网关与M2M网络应用（M2M‐NA）SCL之间的连接则采用 3G蜂窝技术。

为了从收集的原始数据创建适当的临床文档，佩雷拉及其同事使用了openEHR（openEHR，2013；阿塔拉格等，2015），这是一种用于创建电子健康记录的非专有架构。openEHR支持以独立于特定软件的结构化方式捕获和存储临床数据。在所考虑的场景中，通过M2M‐NA对接收自M2M设备的原始数据进行处理，利用 openEHR生成相关临床文档，使得初级保健单位访问模板时，能够获取到经过适当结构化的玛丽亚女士的相关临床信息。另一方面， HL7（2007）消息被用于与openEHR存储库通信，并接收和更新玛丽亚女士的临床信息，例如由M2M‐NA生成的信息。HL7是临床领域内用于电子信息交换、管理和集成的基于消息的ANSI标准。它涵盖了数据交换程序、数据交换时间以及通信错误的处理。

所提出的互操作框架的总体视图如图17.15所示。

我们可以追踪原始数据的路径，该路径从玛丽亚女士的可穿戴传感器（机器对机器设备）开始，通过玛丽亚女士的智能手机（机器对机器网关）经由蓝牙连接，再通过3G/4G蜂窝网络传输到网络服务能力层（NSCL），在NSCL中原始数据被处理并发送给所有对此感兴趣的内容实体（例如：处理应用 — 网络代理和openEHR）。由于openEHR需要以结构化形式接收信息，因此将提供所需数据格式的任务分配给多个处理应用（PA）。这些PA是非常具体的网络应用，负责将从机器对机器设备接收到的原始数据处理为HL7结构化消息，并将其发送回NSCL。

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图17.15 集成数据和网络标准的可互操作电子医疗系统架构。

到目前为止讨论的通信过程是由患者端的事件触发的。因此，采用基于事件的发布‐订阅模型进行操作是合理的。在所考虑的场景中，PA 是一个“订阅者”，它向“代理中介”（NA）通知其对玛丽亚女士的 M2M 设备（发布者）所“发布”的事件的兴趣。一旦完成该消息交换，PA 随后会将结构化适当的信息（HL7格式）发布到 NSCL 中，以便 openEHR 可以订阅这些信息。所有流程和资源映射均遵循之前描述的 ETSI RESTful 资源架构，并使用 CRUD （创建、读取、更新、删除）操作来操纵资源。

通信流也可以反向进行——即从openEHR开始，openEHR可以向NSCL发布、删除或更新信息。例如，当临床医护人员告知玛丽亚女士她需要休息一天时，openEHR系统必须将自身注册为一个应用资源，并由另一个PA订阅该资源。相应的PA将做出必要的更改，并将信息发布到NSCL，通过机器对机器网关传递给机器对机器终端设备。

这项有趣且全面的研究提供了一种解决方案，不仅展示了互操作性，而且具有可扩展性和高度可靠性。它还能够在紧急状况下实现快速响应。所提出的框架是将机器对机器通信应用于环境辅助生活的首批完整解决方案之一。

在讨论M2M架构的网络和应用域中的互操作性时，我们不应忽视语义领域的互操作性问题，即语义互操作性。正如切卢什等（ 2013）所指出的，在数据共享过程中仍然缺乏语义支持。考虑到 M2M医疗系统中涉及的利益相关者众多，包括患者、医师、医院、保险公司和制药公司，每个实体都有其各自的信息系统，信息缺乏语义映射已成为实现基于M2M的医疗保健的重大障碍。切卢什等人提出了一种用于普适M2M医疗的创新性基于本体的框架，该框架将有助于推动更全面、更智能的系统发展，这些系统能够根据患者的健康状态及其环境的关键信息自动做出复杂决策和快速行动。切卢什及其同事提出设计一种具有显式语义的基于本体的数据模型，以整合有关患者健康状况和环境上下文的多种信息。此外，他们还提出了一种基于推理的中间件，可支持数据管理中的不同任务。

本体，如格鲁伯（1991）所定义，是“对兴趣领域内共享概念化的形式化明确描述”。它使我们能够以概念和角色的形式，对某些上下文信息的语义进行形式化描述。在机器对机器通信环境中，本体提供了将通过不同M2M终端设备感知并在网络中收集的非结构化信息，以统一、结构化方式进行建模的可能性。这将使医疗服务能够与其他相关服务（如家庭应用控制服务、环境控制服务、家庭娱乐等）相集成。尽管这些服务看似并未直接影响患者的状况，但它们属于AAL环境的一部分，并能显著提升辅助生活的整体质量。

为了创建数据模型，作者首先确定了相关的上下文信息。“上下文”被定义为（戴，2001）：“任何可用于描述一个实体所处情况的信息。该实体是一个通用标签，可指代与用户—应用交互相关的人、地点或对象，包括用户自身和应用程序本身”。所提出的本体基于Web本体语言（OWL），该语言被指定为国际标准，并且已有大量应用程序与其集成。在概念层面上，它由owl:类元素组成，这些元素通过owl:对象属性相互关联，并

由owl:数据属性表征。在当前考虑的情况下，这些概念用于建模作者定义的以下通用实体：人、设备、服务、感知参数。每个实体进一步通过属性详细描述，例如，人可以是医生、患者等，各自具有不同的档案：通用档案——姓名、年龄、位置、活动、可用性等；医疗档案——包含患者的医疗数据；社会档案——包含需联系的人员、不同成员组等。类似地，服务实体通过服务档案扩展为输入、输出、前提条件和效果（IOPE）。设备可以是传感器或其他运行机器对机器应用的设备。事件分为三种类型：发现事件触发服务发现，调用事件触发事件激活，适应性事件触发服务的变化。基于这些定义，可通过从低层次上下文进行推理推导出更高层次的上下文，从而触发上下文感知的决策和动作。另一方面，服务通过所谓的服务平台以IOPE的形式在网络中发布，从而实现自动且个性化的服务发现与调用。在此基础上还定义了针对医疗环境的特定规则，以实现对从机器对机器设备收集的数据进行上下文感知的评估。例如，仅凭生理传感器测量值无法单独确定孕妇是否患有高血糖；而是上下文信息影响了对测量值的解释。

考虑到欧洲电信标准协会机器对机器架构，作者建议这些功能应在家庭机器对机器网关的服务能力层中实现。除了易于实施和灵活性外，该解决方案在可扩展性方面也具有优势，因为系统复杂性是本体规模（以个体数量计）的函数。此外，智能手机可以充当机器对机器网关，托管一个轻量级版本的服务能力层。图17.16 下文提供了所提出系统的功能架构概览。为了实现这一基于本体的模型，作者提出了一种中间件，该中间件在消费者与所提供数据之间建立桥梁。原始数据从不同的传感器收集，然后集成到知识系统中，生成新的上下文层次，并经过适当格式化后输送至服务平台，以做出决策和/或执行操作。该中间件的主要功能组件包括：上下文集成器、医疗保健与环境管理器、数据管理器以及接口引擎。

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图17.16 基于本体的普适性M2M医疗保健架构。

这项工作可以通过开发一个完整的机器对机器网关以及用于将用户定义规则自动转换为语义网语言规则（SWRL）的接口来进一步扩展。

另一个有趣的建议，即老年人环境风险监测系统，在此进行讨论，因为尽管它与医疗护理没有直接关系，但仍可被视为环境辅助环境的重要组成部分（曾和柯，2012）。该系统是一种机器人移动代理（MA），设计用于在目标环境中移动，充当火灾探测器、火灾报警装置和灭火器，可用于独立家庭或养老机构。初始原型包含一个无线模块、传感器以及一辆移动机器人小车，其上安装有微处理器、电机控制器和五连杆关节式机械臂。这个由现成元件组成的低成本系统可适应其他常见家用应用，以帮助老年人。小车沿预设路径行进，一旦检测到火灾（红外火焰传感器/一氧化碳检测到异常水平），便会离开预设路径并朝火源位置移动。通过信号强度测量引导（以选择通往目标位置的最优