JoVE Journal > Engineering
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
工程学

Effektive Analyse der Exposition des Menschen mit Körper Dosimeter im 2,4 GHz-Band

Published: May 02, 2018
doi:
10.3791/56525
, ,
1Telemedicine and e-Health Research Unit,Instituto de Salud Carlos III, 2Signal Theory and Communications, and Telematic Engineering Department,Universidad de Valladolid

Summary

Diese Studie beschreibt ein Protokoll zur Messung der Exposition im 2,4 GHz-Band, die Unsicherheiten, die durch den Gebrauch der persönlichen exposimetern als Messgeräte zu vermeiden. Diese Änderungen der Exposition sollte berücksichtigt werden, vor allem in Konformitätstests, wo Expositionsgrenzwerte nicht beunruhigt Daten definiert sind.

Abstract

Eine wohldefinierte Versuchsdurchführung wird vorgebracht, um maximale Expositionsbedingungen in einem Worst-Case-Szenario zu bewerten, wobei die Unsicherheiten, die durch den Gebrauch der persönlichen exposimetern (PEMs) als Messgeräte zu vermeiden: der Körper Schatteneffekt (BSE), die begrenzte Empfindlichkeitsbereich, und die nicht-Ermittlung der Strahlungsquelle. Eine Obergrenze für die Exposition zu EMF in mehrere indoor Gehäuse hat gemessen und simuliert. Für die Studie verwendete Frequenz ist 2,4 GHz, wie es die am häufigsten verwendete Band in indoor-Kommunikation. Obwohl aufgezeichneten Werte weit unter der internationalen Kommission für nichtionisierender Strahlung Schutz (ICNIRP) Referenzwerte sind, gibt es ein besonderes Bedürfnis, zuverlässige Exposition in besonders sensiblen Umgebungen bereitzustellen. Hinsichtlich der elektromagnetischen Feldern (EMF) Exposition worden Grenzen, die in nationalen und internationalen Standards für den Gesundheitsschutz für Tiefflüge Expositionsbedingungen festgelegt; Das heißt, für echte und objektive Expositionsdaten, die nicht in irgendeiner Weise verändert wurde.

Introduction

Die Verwendung wireless Local Area Networks (WLAN) geworden in den letzten Jahren wesentlich weiter verbreitet. Wireless-Technologien geworden Alternativen zu herkömmlichen festen Verbindungen sind, und infolgedessen wurden eine große Anzahl von Access Points (AP) in Wohn-, Arbeits- und öffentlichen Bereichen1,2installiert. Diese große Anzahl von AP und persönliche Kommunikationsgeräte führte zu erheblichen Interesse an die möglichen Risiken im Zusammenhang mit elektromagnetischen Feldern (EMF) Exposition3.

Persönlichen exposimetern (PEMs) sind mobile Geräte für die Messung der individuellen Exposition, in der Regel auf dem Gebiet der Epidemiologie verwendet. Mehrere Studien haben Unsicherheiten erkannt, bei Verwendung von PEMs in EMF-Messungen. Diese Ergebnisse zeigen den Auswirkungen, dass PEMs auf das Maß an Zuverlässigkeit in der erzielten Ergebnisse4. Einige Lösungen sind vorgeschlagen worden, um die Auswirkungen dieser Unsicherheiten, wie gute PEM tragen Techniken, kleine Auswahl Intervalle und Messungen von ausreichender Länge5zu minimieren.

Einige Autoren haben auf die Bedeutung der Berücksichtigung der Einschaltdauer (oder Duty-Cycle) in die Expositionsmessungen veröffentlicht. In realen Situationen Wi-Fi-Geräte nie mit einem vollen Arbeitszyklus zu übertragen. Wi-Fi-Signale bestehen aus intermittierende platzt der Radiofrequenz (RF) Energie und Perioden ohne irgendwelche Übertragungen. Infolgedessen ist ein Großteil der gemeldeten Expositionsmessungen sind sehr gering, oft unterschreiten den Empfindlichkeitsbereich und die als nicht erkennt durch PEMs angemeldet sind. Mehrere Werke vorschlagen, die Verwendung von Faktoren, die echten Werte über eine theoretische Berechnung6zu erhalten.

Die Unsicherheit der Schatteneffekt des menschlichen Körpers ist mit besonderem Interesse angesprochen worden, wie PEMs ausgelegt sind, durch den Benutzer, mit der Anwesenheit von der Unsicherheit in der protokollierten Daten Träger getragen werden. Wissen und Quantifizierung der BSE-dazu beitragen, richtige Interpretationen von Expositionsdaten, ohne die, wäre es notwendig, strenge Messverfahren durchzuführen. Die BSE kann vermieden werden, durch das Tragen von mehreren PEMs, befindet sich auf den verschiedenen Teilen des menschlichen Körpers7, oder durch Anwendung von Korrekturfaktoren auf die erzielten Ergebnisse5,9,10,11,12 . In anderen Fällen hat unterdessen der Körper in Simulationstechniken mit dem Einsatz von Zylinder13ersetzt. Einige Werke vorschlagen, spezielle Messtechniken zur Vermeidung den Einfluss des menschlichen Körpers13Umsetzung. Die vorliegende Studie schlägt eine Messung-Methodik, die den Einfluss des Körpers in echten indoor Gehäuse ohne Manipulation von Expositionsdaten vermeidet.

Ein Merkmal der PEMs ist die nicht-Identifizierung der Strahlungsquelle. PEMs messen das elektrische Feld (E-Feld) in bestimmten Frequenzbereichen, aber wenn mehrere Quellen oder Geräte auf der gleichen Frequenz ausstrahlen, misst die PEM E-Feldebene ohne den Beitrag aus einer bestimmten Quelle zu identifizieren.

Erfordert daher wegen dieser Quellen der Unsicherheit in der PEMs protokollierten Daten Exposition Analyse Verfahren für die experimentelle Evaluation und die numerischen Vorhersage der EMF-Ebenen um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten. Dieses Werk stellt eine geeignete Methode, die verwendet werden kann, um die Exposition gegenüber E-Feldern (2,4-GHz-Frequenz) in indoor Gehäuse zu bewerten. Mit dieser Methodik, die zuvor erwähnten Unsicherheiten durch Unterschätzung wegen der BSE verursacht Überschätzung verursacht durch nicht erkennt und die Unzuverlässigkeit der Identifikation der Strahlenquelle vermieden werden. Diese verbesserte Zuverlässigkeit bedeutet, dass die Daten unter Verwendung der vorgeschlagenen Methode eine Obergrenze bei widrigen Bedingungen in der EMF-Exposition. Die Expositionsgrenzwerte gegründet im nationalen und internationalen Standards für Gesundheitsschutz für Tiefflüge EMF Daten definiert wurden unverändert von Wirkung oder Agent. Das vorgeschlagene experimentelle Verfahren eignet sich in Bezug auf regulatorische Test, da die Unsicherheiten in den protokollierten Daten, die zuverlässige Informationen, der gegenübergestellt werden kann mit den Schwellenwerten Exposition vermieden werden.

Nach Umsetzung des experimentellen Protokolls, wurden die erzielten Ergebnisse im Vergleich zu den Schwellen und Lichtwerte in der europäischen Gesetzgebung zu empfehlen. Dies wurde getan, um zu überprüfen, die Einhaltung der EMF-Exposition durch Wi-Fi-Systeme, im typischen indoor-Umgebungen, die wiederum gemeinsamen Arbeitsplatz zusammenhängen darstellen. Eine Wi-Fi-Frequenz von 2,4 GHz derzeit eines der Kommunikation-Bands für die gibt es auf die Exposition der Öffentlichkeit zugänglicher Daten. Das politische Interesse an dieser besonderen Band ist aufgrund der weit verbreiteten Bedenken im Hinblick auf die möglichen gesundheitlichen Auswirkungen der Exposition gegenüber HF-Energie emittiert von WLAN-fähigen Geräten in sensiblen Umgebungen wie Gesundheitszentren, Krankenhäuser, Schulen, und sogar Haushalt-Einstellungen15.

Dieses Werk stellt ein Protokoll, um unbeirrt Messungen in Bezug auf E-Feld Expositionsbedingungen, vermeiden Sie die Unsicherheiten im Zusammenhang mit der Verwendung von PEMs liefern. Das Ziel dieser Arbeit ist es, bessere Nutzung der PEMs als Messgeräte in Konformitätstests.

Protocol

Das vorgeschlagene Protokoll folgt den Richtlinien von Carlos III Gesundheit klimazeitreise Humanforschung Ethikkommission. 1. Gehäuse Auswahl und Kontroll-Test der elektromagnetischen Umgebung Wählen Sie eine geräumige Anlage, mindestens 20 m3 Volumen, das ist groß genug, dass Signal verblassen in den PEM protokolliert Daten auffällt. Vorzugsweise sollte das Gehäuse leer sein, obwohl dies nicht unbedingt notwendig, da kleine Hindernisse, wie Möbel, nicht in der Vermehrung Modellen berücksichtigt werden, die verwendet werden, um die E-Feld-Ebenen in indoor Gehäuse16vorherzusagen. Schalten Sie die WLAN-Schnittstelle der Geräte in der Nähe, wie z. B. Mobiltelefone, Computer, Laptops, Access-Points, etc.. Eine PEM-Unsicherheit ist die unspezifische Identifizierung der Strahlenquelle, d. h. PEMs messen das E-Feld für jede Frequenz ohne Identifizierung jedes Sendegerät. Stellen Sie daher sicher, es gibt keine Wi-Fi-Geräte arbeitet mit der 2,4 GHz-Band, die das Experiment stören könnten. Konfigurieren einer PEM mit einer Abtastrate von 4 s mit der speziellen Software, die mit der PEM bereitgestellt wird. Legen Sie die PEM auf Hüfthöhe, obwohl bei diesen vorläufigen Messungen, der Ort wo die PEM getragen ist nicht relevant ist. Start der PEM und fordern Sie den Benutzer zu Fuß von einem Ende des Gehäuses gegenüber dem anderen, mit einer Geschwindigkeit von ca. 10 cm/S. E-Feld-Ebenen sind die protokollierten Daten von PEM, während der Benutzer geht. Laden Sie die aufgezeichneten Daten mit der speziellen Software, die mit der PEM bereitgestellt wird. Prüfen Sie alle aufgezeichneten Daten an der untersten Grenze der Empfindlichkeitsbereich von PEM, 0,05 V/m für das Frequenzband von 2,4 GHz. Führen Sie die Kontrollmessungen an verschiedenen Tagen, die Wiederholbarkeit des Experiments zu gewährleisten und Konsistenz in den Ergebnissen mit keine signifikante Unterschiede zu erhalten, die ihre Zuverlässigkeit beeinträchtigen könnten.Hinweis: Wenn die Kontrollen an verschiedenen Tagen überprüft werden, eine Abwesenheit von Wi-Fi-Strahlenquellen kann davon ausgegangen werden, und die protokollierten Daten können ausschließlich auf den Beitrag der Strahlenquelle des Experiments werden. 2. Fixieren der Position des Messgerätes Diese Vorprüfung in einem der indoor Gehäuse mit drei PEMs durchführen. Die Positionen der drei PEMs werden gleichzeitig ausgewertet werden, um die Position der PEM beheben, die den Einfluss des Trägers in die protokollierten Daten am besten vermeidet. Konfigurieren Sie die drei PEMs mit einer Abtastrate von 4 s mit Hilfe der Konfigurationssoftware, die bereitgestellt wird mit jedem PEM. Legen Sie die ersten Dosimeter am unteren Teil des Rückens im Bereich Lendenwirbelsäule, wo der Körper maximal PEM Abschirmung ist. Legen Sie die zweite Dosimeter auf Hüfthöhe in Sichtverbindung (LoS) mit der Strahlenquelle. Legen Sie die dritte Dosimeter einen Meter entfernt von der Benutzer (am Ende eines Rohres vom Benutzer gehalten, um ihre Schulter) wo es von BSE nicht betroffen sein wird. Verwenden Sie einen Karton Rohr von 1 m Länge; z. B. eine Kartentasche. Die Standorte der drei PEMs sind in Abbildung 1dargestellt. Verwenden Sie einen echte Access Point als einer Strahlungsquelle. Schalten Sie die PEMs gleichzeitig kurz vor Durchführung der Messungen.Hinweis: Eine kleine Lücke zwischen verschiedenen PEMs Daten auftreten; Dies wird nicht für das Ergebnis relevant sein. In der Regel ist diese Lücke über 2 oder 3 Proben, und die Gesamtzahl der Proben ist ungefähr 300. Fordern Sie den Benutzer gehen langsam in Richtung, dann weg von der Strahlenquelle in einem Tempo von 10 cm/s, mit dem AP befindet sich jeweils vor und hinter dem Benutzer. Abbildung 2 ist ein Diagramm der experimentellen Gehäuse und zeigt die Richtungen der vordefinierten Pfade und die Positionen der PEMs. Die Daten aus der PEMs herunterladen. 3. die Strahlenquelle Verwenden Sie für die Strahlungsquelle in Schritt 4 verwendet einen analoges Signalgenerator an eine Bikonische Antenne mit einem verlustarmen Kabel angeschlossen. Die Bikonische Antenne ist eine Breitband-Antenne für den Frequenzbereich von 80 MHz bis 3 GHz. Konfigurieren des analoge Signalgenerators um ein kontinuierliches Signal, ohne Modulation, zu generieren und auf der Frequenz von 2.437 MHz, da dies eine der am häufigsten verwendeten Frequenzen durch Wi-Fi-Systeme. Konfigurieren Sie das erzeugte Signal mit gleichwertigen isotrop abgestrahlte Leistung (EIRP) von 100 mW, die maximale EIRP, die in Europa erlaubt ist. Stellen Sie die Bikonische Antenne in der Mitte einer Seite des Gehäuses (Abbildung 2), um die Realisierung des Experiments unter dynamischen Bedingungen zu erleichtern. Richten Sie die Bikonische Antenne mit dem Benutzer so aus, dass der Benutzer direkt die Quelle, um die maximale BSE Unterschätzung in den protokollierten Daten von nicht-der Sichtlinie (NLoS) PEM, erkennen Gesichter in Bezug auf die protokollierten Ebenen von PEM unbeeinflusst von der BSE. 4. die Messmethodik Messungen mit zwei PEMs durchführen. Konfigurieren der PEMs Probenahme innerhalb von 4 s mit der Konfigurations-Software, die mit jeder PEM bereitgestellt wird. Mitte der ersten Dosimeter auf der Rückseite, vollständig NLoS mit der Strahlenquelle und wo ist der Körper maximal PEM Abschirmung. Legen Sie die zweite Dosimeter in einem Abstand von 1 m entfernt von dem Benutzer (am Ende des Rohres statt durch den Benutzer auf die Schulter) um den Einfluss des menschlichen Körpers zu vermeiden. Diese Position wurde in Schritt 2 ermittelt. Die Positionen der beiden PEMs sind in Abbildung 3angegeben. Stellen Sie die Bikonische Antenne in vertikaler Position. Schalten Sie die PEMs gleichzeitig kurz vor Durchführung der Messungen. Wie in Schritt 2.6 werden eine kleine Lücke hier nicht relevant für die Ergebnisse. Fordern Sie den Benutzer gehen langsam von der gegenüberliegenden Seite des Korridors in Richtung der Strahlenquelle, entsprechend der definierten Weg in einem kontinuierlichen langsamen Tempo von ca. 10 cm/s in Abb. 3gezeigt. Während der Benutzer geht, loggt die PEM E-Feld-Daten. Herunterladen Sie die Daten aus der PEMs mit Hilfe der mitgelieferten Software. Wiederholen Sie die Schritte 4.5, 4.6 und 4.7 mit dem Bikonische Antenne in eine horizontale Position, um den Einfluss der Polarisation zu erkennen. (5) Raytracing Modellierung Entwickeln oder Raytracing Software basierend auf Bildtheorie (eine Strategie verwendet in Raytracing Techniken für die Analyse der Ausbreitung von elektromagnetischen Feldern16) um die Wirksamkeit der Methodik durch einen experimentellen Vergleich zu überprüfen und simulierten Ergebnisse. Das Modell sollte vorherzusagen, die E-Feld-Ebenen in leeren Räumen, und Interaktion der elektromagnetischen Wellen mit der Umgebung. Bei der Entwicklung dieser Software gehen Sie folgendermaßen vor: Das Modell in verschiedenen Phasen zu entwickeln, um 3D Pfade basierend auf 2D Bilderzeugung in vertikalen und horizontalen Ebenen zu produzieren. Berechnen Sie das E-Feld als die Vektorsumme der wichtigsten Strahl und andere Beiträge aufgrund der Reflexionen und Talfüllung der elektromagnetischen Wellen, die an jedem Punkt der Bewertung innerhalb der Umgebung registriert sind. Berechnen Sie den E-Feld-Wert in einem Auswertestelle als die Vektorsumme aller Beiträge (Strahlen) von der Quelle nach einer bestimmten maximalen Anzahl von Interaktionen mit der Umwelt. Verwenden Sie die Anzahl der Reflexionen an den Wänden des Gehäuses als Eingabeparameter mit 10 als der maximale Wert11. Beschäftigen Sie eine Erweiterung des Holm heuristische Beugung Koeffizienten für die Modellierung von Beugung, wie vorgeschlagen wird und Constantinou und in Rodríguez Et al. 10 Funktionen des experimentellen Aufbaus als Konfigurations-Parameter verwenden: die Abmessungen und die Permittivität und Leitfähigkeit der Materialien, die Bestandteil jedes Gehäuse getestet. Tabelle 111 zeigt die elektromagnetischen Parameter in der Simulation verwendeten Materialien. Der Reflexionsgrad leitfähigen Materialien zugeordnet hat eine höhere Größe. Der Wert der Reflexion Koeffizienten antimagnetisch und nichtleitenden Medien ist hoch genug, um das E-Feld, berechnet als Summe der Hauptbeitrag von der direkten Strahl und die anderen Beiträge von Talfüllung und Reflexionen zu beeinflussen. Die Eigenschaften der Bikonische Antenne, Abstrahlverhalten und Polarisation als Konfigurationsparameter einzuführen. Stellen Sie als Konfigurationsparameter, die Frequenz (2.437 MHz) und das analoge Signalgenerator (20 dBm). Führen Sie das Programm korrekt unter anderem alle Eingänge nach. Quantifizieren Sie die Ergebnisse in Abständen von 0,01 V/m, mit dem Ziel der emuliert der Arbeitsbedingungen der PEM. Ersetzen Sie die Ergebnisse, die unter die unterste Grenze der PEM-Empfindlichkeit mit einem Wert von 0,05 V/m, um zu reproduzieren die nicht erkennt durch die PEMs angemeldet.

Representative Results

Vier indoor Gehäuse in verschiedenen Größen wurden ausgewählt, um die experimentellen Messungen durchzuführen, deren Bände 63 m3 (Abmessungen von 12 × 1.26/3 × 2,45 m), 162 m3 (27.15 × 1,93 × 3,1 m), 57 m3 (9 × 2,56 x 2,47 m) und 63 m3 (10 wurden × 2,56 x 2,47 m). Die Breite der ersten Gehege war nicht konstant. In der ersten und zweiten Gehäuse war die Länge der vordefinierten Pfad 12 m. In der dritten und vierten Gehäusen, die Länge des vordefinierten Pfad war der maximale Dimension, d. h. 9 und 10 m, beziehungsweise. Ein Faktor, der die BSE betrifft ist die Art der Materialien macht sich die indoor Gehäuse als Exposition erhöhen bei Umgebungen mit leitfähigen Materialien. Insbesondere wurden die Gehäuse, die wir verwendet nicht-reflektierende Materialien zusammengestellt. Unter diesen Bedingungen wird die BSE relevant, da die reflektierten Strahlen von PEM unter BSE protokolliert schwächer als bei leitfähigen Materialien. In der Vorstufe erzielten Ergebnisse sind in Abbildung 4, zusammengefasst, die die protokollierten Daten durch die drei PEMs (eine auf der Rückseite, eine in der Front und die dritte befindet sich 1 m Entfernung) vergleicht, während der Benutzer in Richtung und Weg von der AP. E-Feld ging angemeldet von abgenutzten PEM in LoS mit der Strahlenquelle sind sehr ähnlich zu denen von PEM befindet sich 1 m entfernt von dem Träger, beide in LoS mit der Strahlenquelle aufgenommen, obwohl es spürbar ist, dass die PEM Kontakt mit dem Körper niedrigeren7 registriert . Für beide Wege sind Ebenen, die durch abgenutzte PEMs in den Schattenbereich gesammelt niedriger als abgenutzt und nicht abgenutzt PEMs in LoS erfassten Daten. E-Feld-Ebenen durch die PEMs in jeder Position angemeldet waren in beiden Pfaden sehr ähnlich, aber gab es einige Unterschiede. In Anbetracht der Weg Weg von der AP Finite-Differenzen-Zeitbereich (FDTD) Analyse zeigte, dass einfallende Wellen können sich verbiegen, um den Körper-Benutzer und abgenutzte PEM auf der gegenüberliegenden Seite zu erreichen, und auch die PEM befindet sich 1 m Entfernung, wo ist die BSE schwächer. Dieser Effekt ist wichtiger in Innenräumen, da der schattierte Bereich des Körpers gering ist. Daher war die Daten vom PEMs befindet sich 1 m entfernt von dem Benutzer in beiden Pfaden protokolliert wurde analog zu den exponierten Bedingungen. Bezüglich der abgenutzten PEMs verursacht der Effekt der Kupplung mit dem Körper eine Verzerrung in der PEM Strahlungsdiagramm (RD), das anschließend die protokollierten Daten betrifft. Jedoch da protokollierte Daten durch abgenutzte PEMs in LoS tendenziell ähnlich, aber niedriger als protokollierte Daten durch PEMs 1 m entfernt liegt, kann es geschlossen werden, dass bei LoS, der menschliche Körper einen vernachlässigbaren Einfluss im Vergleich zu den Verzerrungen aufgrund der BSE hat. Wie in Abbildung 4zu sehen, in allen Stellungen in PEM E-Feld Ebenen tendenziell niedriger für den Weg in Richtung der AP, wo die Position des Benutzers ist frontal mit der Strahlenquelle. Im GHz-Bereich ist der SAR in den ganzen Körper (SARWB) etwas höher unter eine frontal einfallende Ebene Welle aufgrund menschlichen Morphologie: größere Hautpartien und rauer Oberflächen (Zehen, Füße, Kinn, Gesicht) befinden sich auf der Vorderseite des Körpers. Das E-Feld kann effektiv treffen auf diese kleine Körperteile, die typische Spitze SAR-Standorte im GHz Bereich17sind. Die Übertragung von der AP ist nicht zusammenhängend, so viele der angemeldeten Ebenen durch die PEMs nicht die Untergrenze der Empfindlichkeit erreichen, und die Anzahl der nicht-erkennt zu groß wird. Der Anteil der erkennt als akzeptabel gilt unter 60 %, wo Substitution annehmbar sein kann, wie Helsel18erklärt. Obwohl die Ergebnisse in Abbildung 4dargestellt, die maximale Anzahl von nicht-ist, dass 50 %, in der Nähe der akzeptierten Niveau von 60 %, die Tests mit einem AP sind zuverlässig genug erkennt, um zu bestätigen, dass 1 m einen optimalen Abstand der BSE zu vermeiden ist. Daher die Position der PEM befindet sich 1 m entfernt von der Benutzer ist optimal, um zuverlässige Ausmaß der Exposition gegenüber der E-Feld einloggen und ist unbeeinflusst von der Unterschätzung durch den Einfluss des Körpers verursacht. Unter Berücksichtigung dieser Überlegungen, die Messungen wurden in den vier ausgewählten Umgebungen in horizontale und vertikale Polarisationen und im Anschluss an die im vorherigen Abschnitt beschriebene Methode: mit zwei PEMs, getragen vom Benutzer und in NLoS, und die zweite befindet sich in 1 m vom Benutzer Weg und LoS mit der Strahlenquelle. Abbildung 5 und Abbildung 6 zeigen die E-Feld-Ebenen in der ersten und zweiten Gehegen, in einer Semi-logarithmischen Skala beide Polarisationen auf dem Weg zur Strahlenquelle, bestehend aus einem Bikonische Antenne und einem Signalgenerator. Die BSE-Unterschätzung ist direkt abhängig von der Größe der Umgebung: die Unterschätzung ist in das zweite Gehäuse größer, und wiederum, der Effekt ist größer in im Freien, als innen-, Gehäuse. Es ist bemerkenswert, dass BSE Unterschätzung mit größeren vertikalen als mit horizontaler Polarisation, da die Polarisation der wichtigsten Strahlungsquelle das Ausmaß des Einflusses der BSE beeinflusst. Zur Vermeidung die hohe Zahl von nicht-erkennt bei Schatten, ohne eine weitere Behandlung der protokollierten Daten, die Messungen in beiden Polarisationen wurden wiederholt mit einer Sendeleistung von 25 dBm (316.12 mW) in das zweite Gehäuse. Abbildung 6 stellt die Wellenform-Messungen 20 dB in beiden Polarisationen und in eine halb-logarithmische Skalierung, die E-Feld-Ebenen bei Schatten wahrzunehmen. Bei horizontaler Polarisation die nicht erkennt vermieden worden, obwohl in vertikaler Polarisation, der Prozentsatz immer noch beträchtlich ist. Messungen in beiden Polarisationen wurden in allen Gehäusen unter Testbedingungen. Abbildung 5 zeigt die Ergebnisse der ersten Gehege, schattierte Daten ähnlich in beiden Polarisationen. Allerdings ist aus den Ergebnissen der zweiten Einfriedung, der größte, dargestellt in Abbildung 6, die Differenz der schattierte Daten in beiden Polarisationen bemerkenswerteren als in Abbildung 5. Um die Differenz der schattierte Daten in beiden Polarisationen in jedem Gehäuse zu quantifizieren, zeigt Tabelle 2 den Polarisation Faktor (PF), der die Verhältnisse zwischen den Mittelwerten der nicht beschattet und schattierte Daten in beiden Polarisationen bezieht sich, wie gezeigt in (1) : (1) Aus Tabelle 2 kann abgeleitet werden, dass je größer das Gehege ist, desto größer die Unterschiede zwischen nicht beschattet und schattierte Daten für vertikale Polarisation. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen eine bedeutendere Unterschätzung in vertikale als horizontale Polarisation, weil für Frequenzen rund 2.100 MHz, die lokalisierte SAR in Gliedmaßen und Kopf/Rumpf für vertikale Polarisation, in einer stehenden Position höher ist und wenn Wellen Auftreffen auf den Körper von der Vorder- oder Rückseite17. Darüber hinaus ist der Nutzer nicht klein im Vergleich zu der Wellenlänge, also die vertikale Polarisation auf einem Worst-Case-Niveau in Bezug auf die Absorption der einfallenden Welle24. Wenn die Hauptachse des menschlichen Körpers parallel zur elektrischen feldvektors (was passiert, wenn die Polarisation der Bikonische Antenne senkrecht steht) ist, erreicht die spezifische Absorptionsrate (SAR) des menschlichen Körpers Höchstwerte19. Theoretisch sind die vertikal polarisierten Wellen durch den menschlichen Körper, im Vergleich zu den horizontal polarisierten Wellen weitgehend abgeschirmt. Dies ist die vertikale Polarisation, das E-Feld Parallel zur Längsachse des Trägers8oszilliert. Da die Polarisation der Antenne ein Schlüsselfaktor bei der BSE ist, ist die richtige Polarisation vertikal, um die größtmöglichen Einfluss der Anwesenheit des Benutzers auf die Messungen von abgenutzten PEM und NLoS20zu erkennen. Die Exposition erhalten in den vier Gehäusen unter Testbedingungen sind in einer Semi-logarithmischen Skala in Abbildung 7 dargestellt. Die Simulationsergebnisse werden gezeigt, zusammen mit den Messungen an jedem Punkt der vordefinierten Route, was zeigt, dass beide Arten von Daten auf die gleiche Weise im Zusammenhang mit ihrer Entfernung von der Strahlungsquelle variieren. Tabelle 3 fasst die gemessenen und simulierten E-Feld-Ebenen, beziehungsweise. Für jede Innenanlage Mittelwert, Standardabweichung und der maximalen und minimalen Werte zur Verfügung. Es ist erwähnenswert, die Ähnlichkeit zwischen den statistischen Werten der experimentellen und simulierten Daten. Die Ähnlichkeit zwischen jedem Paar von experimentellen und simulierten Datenreihen auch geprüft wurde in Bezug auf die p-Wert, der mit dem Kolmogorov-Smirnov (KS) Test. Die p-Werte sind in Tabelle 3dargestellt. Die p-Werte waren immer größer als das Signifikanzniveau von 0,05, so gibt es eine ausreichende Übereinstimmung zwischen jedem Paar von experimentellen und simulierten Datenreihen. Es hat darüber hinaus auch mit dem KS-Test, dass die kumulative Verteilungsfunktion (CDF) jeder Serie, experimentelle oder simulierten, immer die logarithmischen statistische Verteilung in beiden Polarisationen folgt bestätigt worden. Abbildung 7 zeigt die gemessenen und simulierten Daten in die indoor Gehäuse für die Prüfung und die Einhaltung der Schwellenwerte, hergestellt in der europäischen Gesetzgebung, basierend auf der ICNIRP, bildet die Grundlage für viele Exposition Standards derzeit verwendet wird im Allgemeinen, häusliche und berufliche Kontexte weltweit angewandt. Bei der allgemeinen Bevölkerung ist die Begrenzung der Exposition zu nichtionisierender Strahlung auf der Frequenz 2,4 GHz 61 V/m. Der Wert von 61 V/m die ICNIRP gegründet ist nicht das restriktivste Limit in Bezug auf die Exposition des Menschen. Andere Standards existieren auf der ganzen Welt: in Nordamerika, IEEE stellt weniger restriktive Grenzen: 66,7 V/m für unkontrollierte Umgebungen, das Äquivalent für die breite Öffentlichkeit in den ICNIRP. Darüber hinaus existiert mehr restriktive Regelungen in Osteuropa, wie im Fall von Russland, wo die strengsten für die Allgemeinbevölkerung 3.14 V/m beträgt. In Abbildung 7sind die Messungen im Vergleich mit der ICNIRP-Grenzwert die Unsicherheiten der PEM, bietet Zuverlässigkeit in den extrahierten Schlussfolgerungen im Hinblick auf die Einhaltung der Verordnung nicht betroffen. Abbildung 1 : Position der PEMs während des Experiments. Abbildung 2 : Vordefinierte Pfade der Kontrollprüfungen, hin und Weg von der Strahlungsquelle und Position der drei Dosimeter. Abbildung 3 : Vordefinierten Pfad der Messung durchgeführt in den vier Gehegen, in Richtung der Strahlungsquelle und Positionen der Dosimeter. Die Länge der Testfläche innerhalb der ersten und zweiten Gehäuse, 12 m, wird angezeigt. Abbildung 4 : CDFs der Ergebnisse der drei PEMs in verschiedenen Stellungen. Ergebnisse werden angezeigt 1 m Entfernung, getragen durch den Benutzer in LoS, und getragen von dem Benutzer in NLoS für beide vordefinierte Pfade-hin und Weg von der Strahlungsquelle. Abbildung 5 : Experimentelle Daten im ersten Gehäuse 63 m3 . Daten sind für (eine) vertikale und horizontale Polarisation (b), mit und ohne Körper Einfluss, mit einer Sendeleistung von 100 mW. Die Daten werden in Abhängigkeit von der Anzahl der Stichproben von PEM protokolliert, während der Benutzer in Richtung der Quelle Fuß ist angezeigt. Die Ergebnisse werden in einer Semi-logarithmischen Skala angezeigt. Abbildung 6 : Experimentelle Daten in den 162 m 3 Das zweite Gehäuse. Daten sind für (eine) vertikale und horizontale Polarisation (b), mit und ohne Körper Einfluss, mit einer Sendeleistung von 25 dBm (316.12 mW) und skaliert bis 20 dBm (100 mW). Die Daten werden in Abhängigkeit von der Anzahl der Stichproben von PEM protokolliert, während der Benutzer in Richtung der Quelle Fuß ist angezeigt. Die Ergebnisse werden in einer Semi-logarithmischen Skala angezeigt. Abbildung 7 : Gemessen und simuliert Ebenen des E-Feldes für vertikale Polarisation. Ebenen werden angezeigt, für die (eine) erste (63 m3), (b) zweite (162 m3), (c) Dritte (57 m3) und (d) vierte (63 m3) Gehäuse. Die Ebenen werden als eine Funktion des Prozentsatzes des ICNIRP Grenzwertes von 61 V/m für die allgemeine Bevölkerung und für das 2,4 GHz-Band angezeigt. Die Daten werden in Abhängigkeit von der Anzahl der Stichproben von PEM protokolliert, während der Benutzer in Richtung der Quelle Fuß ist angezeigt. Material Leitfähigkeit Relative (S/m) Permittivität Decke-Spanplatten 0,001 2.5 Boden – Marmor 0.00022 7 Seitliche Wände 0,005 3 Metall 100 3 Glas 1E-10 6 Holz 0,0006 2 Tabelle 1: Elektromagnetischen Parameter in der Simulation verwendet. Gehäuse Volumen Polarisation (m3) Faktor 1 63 1.0635 2 162 1.3325 3 57 1.0235 4 63 1.0590 Tabelle 2: Polarisation Faktor für jedes Gehäuse berechnet das Verhältnis zwischen den Mittelwerten der nicht-Schatten und Schatten Daten. Die Größen der Gehäuse sind angegeben. Gehäuse Größe Mittelwert (V/m) Std (V/m) Max (V/m) Min (V/m) p-Wert p-Wert (m3) Exp SIM-Karte Exp SIM-Karte Exp SIM-Karte Exp SIM-Karte 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 Tabelle 3: Main statistischen Werte der experimentellen und simulierten Ergebnisse in den vier Gehäusen unter Testbedingungen für vertikale und horizontale Polarisation. Die Größen der Gehäuse sind angegeben.

Discussion

Der Aspekt dieses Protokolls, die wichtig für die zuverlässige Erfassung von Expositionsdaten, ohne den Einfluss der PEM Unsicherheiten, befindet sich die PEM. PEM muss 1 m vom Benutzer Weg zur Vermeidung von Unterschätzung verursacht durch den Einfluss des Körpers angesiedelt sein und implizit, um zu vermeiden, eine hohe Anzahl von nicht-erkennt in der protokollierten Daten. Gibt es Aspekte des Protokolls, die geändert werden können; Änderungen und Einschränkungen des vorgeschlagenen Verfahrens werden wie folgt beurteilt.

Das Messinstrument ausgewählt, um das Experiment durchzuführen ist die PEM, die in zahlreichen Studien für die Analyse der EMF-Exposition in Außenbereichen, dynamisch und in große geographische Gebiete24,25verwendet worden ist, 26. Messdaten mit der PEMs sind, zwar nicht so genau wie die Messungen zur Verfügung gestellt von einem Spektrumanalysator (SA) zahlreiche epidemiologische Studien verwenden PEMs durch ihre einfache Handhabung und Messung der Geschwindigkeit26, 4 s wird die minimale Abtastperiode. Die PEMs verwendet an der Arbeit haben eine Mindestgrenze von Empfindlichkeitsbereich von 0,05 V/m. Modernere PEMs haben mit größeren Empfindlichkeit Reichweiten vermarktet 0,005 V/m wird die unterste Grenze für das Frequenzband von 2,4 GHz, also die Anzahl der nicht erkennt wird niedriger sein als die Körper der PEM Abschirmung ist. Jedoch ist diese Tatsache nicht relevant für dieses Experiment, da die erzielten Ergebnisse ohne die BSE-Unsicherheit immer größer als 0,05 V/m waren. Gibt es andere Modelle der PEMs mit niedrigeren Probenahme Perioden, aber das Modell in diesem Experiment verwendet wurden ausgewählt, weil es auf den Körper, auf Hüfthöhe, leicht zu transportieren ist, wo ist der Körper maximal PEM Abschirmung.

In Vorversuchen war ein WLAN-AP mit dem Wi-Fi-Frequenzband von 2,4 GHz als eine Strahlenquelle beschäftigt. Nach Beurteilung der sonnenleistung AP mit einem SA, war eine Überprüfung durchgeführt, um bestätigen, dass die Datenpakete nicht kontinuierlich übertragen wurden und es Zeiträume ohne Übertragung27,28 gab. Infolgedessen waren ein erheblicher Teil der RF-EMF Ebenen unterhalb der Nachweisgrenze (0,05 V/m) von der PEMs. Die minimale WLAN-AP-Einschaltdauer von Bakensignale fixiert war und lag bei etwa 0,01 %. Unterdessen ein kontinuierliches Signal, mit dem oberen Pflicht-Zyklus-Limit von 100 %, reproduziert die Worst-Case-Bedingungen, unter Vermeidung der Unsicherheit nicht erkennt. Aus diesem Grund einen Signalgenerator und eine Bikonische Antenne Strahlungsquellen dienten als um eine kontinuierliche Welle 100 mW Leistung, bei der WLAN-Frequenz und ohne Modulation zu generieren.

E-Feld-Ebenen, in den vier ausgewählten indoor-Anlagen, haben mit einer Raytracing Software basierend auf Bildtheorie vorausgesagt worden. Die Auswertung der Versuchsergebnisse mit einer anderen experimentelle Technik, wie z. B. eine SA mit einer Sonde wurden nicht berücksichtigt, da es darum geht, den Einfluss von BSE und anderen PEM Unsicherheiten und nicht die PEM Fähigkeit, wie ein anderer Betrieb zu analysieren, Messgerät. Die Grenzen der Bildtheorie sind aufgrund der nicht idealen Umgebungsbedingungen, d. h. wenn die reflektierenden Oberflächen nicht dünn, flach oder planare. Die Modellergebnisse Vermehrung sammeln die Unsicherheit der Reflexion Koeffizienten, wenn die Bedingungen nicht optimal sind. Wenn die Flächen im Umfang begrenzt sind, ist es möglich, die Strahlen zu beseitigen, die nicht mit ihnen abfangen zu tun. Mit zunehmender Anzahl der Reflexionen Fresnel Ellipsoide vergrößert, und die Angleichung ist schlimmer. Jedoch werden die Strahlen von Mehrfachreflexionen werden schwächer und haben weniger Einfluss auf die endgültigen Ergebnisse.

Der naive Ansatz wird angewendet, um die Unsicherheit der lösen die nicht erkennt. Diese Methode besteht darin, die Substitution der Werte unterhalb der Empfindlichkeit Bereichsgrenze mit dem unteren Erkennung Grenze29. Gibt es andere Methoden um die Unsicherheit zu beheben mit dem Ersatz von aufgezeichneten Daten nicht erkennt. Die robuste Regression auf Bestellung Statistikmethode (ROS) prognostiziert die unentdeckte Werte, wenn man bedenkt, dass sie einer logarithmischen Verteilung folgen. Andere Methoden können auf die Daten angewendet werden, aber die Schätzungen immer präsentieren einen Spielraum für Fehler. Die Methode der Substitution durch die untere Nachweisgrenze verwendet worden ist, da die Substitution durch einen festen Wert die Identifizierung von ermöglicht den nicht erkennt. Darüber hinaus stellt dieser Region die CDFs keine relevanten Unterschiede unter den verschiedenen Fällen unter Analyse.

Die Unsicherheit der Schatteneffekt des menschlichen Körpers mit besonderem Interesse angegangen werden muss, angesichts der Tatsache, dass PEMs vom Benutzer getragen werden sollen, und die Anwesenheit des Trägers ist die Ursache für diese Unsicherheit. Darüber hinaus kann die Unterschätzung der BSE beinhalten eine Erhöhung in nicht erkennt. Die BSE kann auch vermieden werden, durch das Tragen von mehreren PEMs auf verschiedene Teile des Körpers30,31; Mittelung der protokollierten Daten von zwei PEMs befindet sich auf gegenüberliegenden Seiten des Körpers führt zu einer kleineren Unterschätzung und eine geringere Unsicherheit als die protokollierten Daten von einem einzigen PEM5. Eine andere ist alternative, die Veränderung von der Exposition aufgrund der BSE-Fälle in der Interpretation der Expositionsdaten berücksichtigen und entsprechende Korrekturfaktoren anzuwenden. Aber diese müssen individuell in Abhängigkeit von der Aktivität und der Umwelt bestimmt werden, und sind sehr komplex, um richtig anwenden. In dieser Studie verwendete Technik schlägt auch eine praktische Möglichkeit, die BSE zu vermeiden, die erfordert nur einen einzigen PEM, die Verarbeitung der Daten zu vermeiden.

Unter Berücksichtigung der Fortschritte im Mobiltechnologie und das Interesse an den menschlichen Körper Dämpfung in Zukunft 5G (5. Generation) Radio-Systeme32, die Technik, die in dieser Studie vorgestellt verwendet werden, um die Exposition des Menschen gegenüber der neuen Generation Netzwerke bewerten die oben genannten Unsicherheiten zu vermeiden.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Diese Arbeit wurde unterstützt durch das Projekt “Elektromagnetische Charakterisierung in intelligenten Umgebungen des Gesundheitswesens” und ihre Beteiligung an Personal, Occupational and Environmental Health (DGPY-1285/15, PI14CIII/00056), und mit dem Human Resources von der Projekt “Netzwerk Plattform für die Entwicklung der Telemedizin in Spanien” (DGPY-1301/08-1-TS-3), beide Mittel aus Sub-Directorate-General für Forschung Beurteilung und Förderung (Carlos III Health Institute).

Materials

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
DOWNLOAD MATERIALS LIST

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).

Tags

Exposure MeasurementDosimeters2.4 GHz BandBody ShadowingExposimetersRegulatory ComplianceUnperturbed Exposure ConditionsIndoor EnclosureRadiation SourceTest SubjectLumbar AreaWaist HeightCarton TubeShoulder HeightWalking SpeedData Collection

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
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).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image