Luo tarkempi langaton etäisyysmittausratkaisu kontaktien jäljitykseen

Langaton etäisyysmittaus voi osoittautua ratkaisevaksi tekijäksi kontaktien automaattisessa jäljittämisessä ja auttaa näin tunnistamaan ja analysoimaan COVID-19:n kaltaisia tartuntatautiepidemioita, jotka tarttuvat läheisessä kontaktissa. Perinteiset Bluetooth Low Energy (BLE) -etäisyysmittausmenetelmät voivat teoriassa tarjota tarkkoja tietoja, mutta radiotaajuussignaalin (RF) siirtoon liittyvät käytännön rajoitukset voivat vaikuttaa niiden tarkkuuteen. Koska COVID-19:n leviämisen estämiseen tarvitaan yhä tehokkaampia menetelmiä, kehittäjät etsivät perinteisille menetelmille vaihtoehtoja, joilla saavutettaisiin maksimaalinen tarkkuus ja samanaikaisesti kustannusten ja helpon käyttöönoton välinen tasapaino.

Näiden tarpeiden täyttämiseksi Dialog Semiconductor on kehittänyt ohjelmistoratkaisun, jossa hyödynnetään tällä hetkellä saatavilla ja käytössä olevaa BLE-teknologiaa ja -infrastruktuuria. Kun ratkaisu on toteutettu ohjelmistopäivityksenä yrityksen BLE-järjestelmäpiirilaitteisiin, se mahdollistaa tarkemman, tutkan kaltaisen langattoman etäisyysmittauksen.

Tässä artikkelissa kuvaillaan, miten kontaktien jäljitys toimii. Sen jälkeen artikkelissa esitellään Dialog Semiconductorin Bluetooth-laitteet ja niihin liittyvät ohjelmistot, jotka tarjoavat tarkemman ratkaisun tarkan langattoman etäisyysmittauksen toteuttamiseen, jota kontaktien jäljittämisessä ja muissa lähestymisen tunnistussovelluksissa tarvitaan.

Miksi kontaktien jäljitys on oleellisen tärkeää COVID-19:n rajoittamisessa

Tartuntatautien leviämisen rajoittaminen on epidemiologian kulmakivi. Se on erityisen tärkeää väestön terveyden hallinnassa silloin kun tämä kohtaa uuden viruksen, esimerkkinä SARS-CoV-2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2), joka aiheuttaa COVID-19-tautia. Yksi tehokkaimmista välineistä epidemian hillitsemiseksi on kontaktien jäljittämismenetelmien käyttö.

Kontaktien jäljittäminen kuulostaa periaatteessa yksinkertaiselta: tartunnan saaneen henkilön läheisyydessä hiljattain olleiden henkilöiden, jotka ovat voineet itse saada tartunnan, tunnistaminen ja heille ilmoittaminen. Käytännössä kontaktien jäljittäminen on varsin monimutkainen prosessi, joka yleensä perustuu suureen määrään jäljittäjiä. Nämä haastattelevat tartunnan saaneita ja ilmoittavat siitä henkilöille, jotka saattavat olla vaarassa saada tartunnan myöhemmin, ja auttavat heitä (kuva 1). Kun nämä ilmoituksen saaneet henkilöt rajoittavat edelleen kontaktejaan muihin, viruksen tartuntaketju katkeaa.

Kuva 1: Yhdysvaltain tartuntatautivirasto (CDC (Centers for Disease Control and Prevention) suosittelee kontaktien jäljittämiseen työnkulkua, joka perustuu tartunnan saaneen henkilön ilmoittamien kontaktien luetteloon. Sen avulla tilanteesta voidaan ilmoittaa kontakteille, jotka saattavat joutua 14 päivää kestävään omaehtoiseen karanteeniin, jota suositellaan potentiaalisille COVID-19-tartuntoja saaneille. (Kuvalähde: CDC)

Mahdollisen tartunnan nopea tunnistaminen ja siitä ilmoittaminen on erityisen tärkeää COVID-19-pandemiassa, sillä tutkijat pyrkivät yhä ymmärtämään laajemmin taudin tartuntatapoja ja tarttumista. Itse asiassa lääketieteellisesti merkityksellisiä COVID-19-perustietoja on kehitetty vasta suhteellisen hiljattain. Epidemiologit esimerkiksi vahvistivat useita kuukausia SARS-CoV-2-viruksen löytämisen jälkeen, että virus voi levitä tartunnan saaneiden henkilöiden kautta, joilla ei vielä ole COVID-19-oireita [Furukawa]¹.

Kun ymmärrettiin, että tämäntyyppinen oireeton tartunta on mahdollista, varhaisesta kontaktien jäljittämisestä tuli ensiarvoisen tärkeää COVID-19-pandemian leviämisen hidastamiseksi. CDC:n COVIDTracer-taulukkolaskentatyökalu osoittaa standardin epidemiologisen mallinnusmenetelmän avulla varhaisen kontaktien jäljittämisen vaikutuksen päivittäisiin tapauksiin 100 000 henkilöä edustavassa väestössä (kuva 2).

Kuva 2: CDC-malli kuvaa, kuinka eri strategioiden käyttö voi tasoittaa käyrää, joka edustaa vuoden aikana 100 000 henkilön populaatiossa havaittavia uusia tapauksia. Punainen katkoviiva ilmaisee kunkin kontaktien jäljitysstrategian alkamisajankohdan. (Kuvalähde: CDC)

Kuten kuvasta 2 käy ilmi, epidemian leviäminen voi vaihdella merkittävästi riippuen siitä, mikä kolmesta erilaisesta kontaktien jäljitysstrategiasta valitaan:

• Strategia 1: Kontaktien jäljitys aloitetaan vasta sen jälkeen, kun henkilö on jo saanut COVID-19-oireita (tässä mallissa 7 päivää tartunnan jälkeen, tämä perustuu tutkimustuloksiin).
• Strategia 2: Kontaktien jäljitys aloitetaan heti, kun ensimmäiset oireiden merkit ilmenevät tartunnan saaneella henkilöllä (6 päivää tartunnan jälkeen).
• Strategia 3: Kontaktien jäljitys aloitetaan välittömästi, kun COVID-19-testillä tunnistetaan tartunnan saanut henkilö, ja ennen kuin hän saa oireita (4 päivää tartunnan jälkeen, jolloin oireeton tartuttaminen on tutkimusten mukaan mahdollista).

Vaikka kontaktien jäljitys aloitettaisiinkin heti, kun henkilöstä tulee tartuntaa levittävä (strategia 3), kontaktien jäljittämiseen tarvittavien jäljittäjien määrä voi kasvaa nopeasti. CDC:n malli havainnollistaa, kuinka paljon henkilökuntaa tarvitaan, kun tartunnan saanutta yksittäistä tapausta kohti on keskimäärin 5 kontaktia (”alempi” kuvassa 3) ja kun tapausta kohti on keskimäärin 20 kontaktia (”ylempi” kuvassa 3).

Kuva 3: CDC:n malli osoittaa, miten kontaktien jäljittämiseen tarvittavien työntekijöiden määrää voidaan vähentää erilaisia strategioita soveltamalla sillä oletuksella, että tapausta kohti on keskimäärin viisi kontaktia (”alempi”) tai 20 kontaktia (”ylempi”). (Kuvalähde: CDC)

Mahdollisimman varhaisen kontaktien jäljittämisen ja riittävän henkilökuntamäärän asettamat kaksinkertaiset vaatimukset ovat johtaneet siihen, että etsitään teknisiä ratkaisuja niiden henkilöiden tunnistamiseen, jotka ovat saattaneet olla tartunnan saaneen henkilön läheisyydessä, ja yhteyden ottamiseksi heihin. Sen sijaan, että tartunnan saaneiden henkilöiden olisi muistettava tapaamansa henkilöt ja jäljittäjien olisi tavoitettava nämä kontaktit, sopiva tekninen ratkaisu voi rekisteröidä automaattisesti lähietäisyystilanteet muiden mahdollisesti samaa teknologiaa käyttävien henkilöiden kanssa. Tämä lähestymistapa voi itse asiassa tarjota neljännen strategian, jonka avulla kontaktien jäljittäminen voidaan aloittaa takautuvasti päivänä 0 kohdatuista henkilöistä, kun lääketieteelliset tutkimukset viittaavat siihen, että tartunnan saaneet henkilöt olisivat itse saaneet taudin joltakin muulta tartunnan saaneelta henkilöltä. Kuten edellä olevista kuvista käy ilmi, kontaktien tavoittaminen aikaisemmin voi tasoittaa huomattavasti sekä päivittäisten tapausten että tarvittavan henkilöstön kuvaajia.

Koska Bluetooth on laajalti käytössä älypuhelimissa ja muissa henkilökohtaisissa elektronisissa mobiililaitteissa, siitä tuli välittömästi ensisijainen tekniikka kontaktien automaattiseen jäljittämiseen. Se nousi nopeasti perustaksi mobiilisovelluksille, joita kehitetään monissa valmistajien, lääketieteellisten ryhmien ja valtiollisten organisaatioiden yhteistyöhankkeissa. Näiden sovellusten tehokkuutta koskevissa tutkimuksissa Bluetoothin rajoitukset johtivat kuitenkin pettymyksiin.

Miksi kontaktien automaattinen jäljitys Bluetoothin avulla on ollut pettymys

Periaatteessa Bluetooth-tekniikka näyttäisi olevan ihanteellinen ratkaisu kontaktien automaattiseen jäljitykseen. Sen yleisyys takaa laajan käytettävyyden jakelualustana. Lisäksi sen ominaisuudet näyttävät täyttävän perusvaatimukset mobiilisovelluksille, joiden tarkoituksena on tallentaa lähietäisyystilanteet muiden samaa tekniikkaa käyttävien henkilöiden kanssa.

Kontaktien rekisteröinti edellyttää vähintään kahta tietoa: etäisyyttä kontaktiin ja jotakin kontaktiin liittyvää globaalisti yksilöivää tunnusta. Tänä yksilöivänä tunnuksena käytetään tiheään vaihtuvaa satunnaisarvoa ja korkean tason sovellusohjelmisto käyttää tätä yksilöivää tunnusta ilmoittaakseen tapahtumasta kontaktille käyttämällä erilaisia menetelmiä, joita ei voida käsitellä tässä artikkelissa. Ilmoittamisessa säilytetään yksityisyydensuoja.

Bluetooth-mainontaprotokolla tarjoaa olemassa olevan mekanismin näiden perusvaatimusten täyttämiseksi. Bluetooth-protokollapinojen vakio-ominaisuuksiin kuuluva mainontaprotokolla mahdollistaa sen, että laite voi lähettää säännöllisesti pienen hyötykuorman, kuten yksilöidyn tunnisteen, minimaalisella virrankulutuksella. Mainontaprotokollapaketin vastaanottava laite vastaanottaa myös RSSI (Received Signal Strength Indicator) -arvon, jonka useimmat langattomat radioalijärjestelmät ilmoittavat signaalin voimakkuuden suhteellisena mittana välillä 0–100 tai muuna laitteen valmistajan määrittelemänä ylärajana.

Teoriassa lähettimen ja vastaanottimen välisen etäisyyden kasvaessa radiovoimakkuus pienenee vastaanottimessa suhteessa etäisyyden neliöön. Siihen liittyvä RSSI-arvo vastaavasti pienenee tasaisesti ja monotonisesti.

Käytännössä RSSI-arvon ja etäisyyden välinen suhde voi vaihdella suuresti, kuten Bluetoothin kehitystä valvova Bluetooth Special Interest Group (SIG) totesi jo vuosia sitten [Gao]². Signaalin heijastuminen, esteet ja häiriöt voivat muuttaa signaalin voimakkuutta merkittävästi. Tämän seurauksena RSSI-arvon ja etäisyyden suhde voi vaihdella mittauksesta toiseen, vaikka lähetin ja vastaanotin pysyisivät paikallaan. Tuoreessa tutkimuksessa Bluetooth RSSI:n tehokkuudesta kontaktien jäljittämisessä tutkijat havaitsivat, että RSSI-arvo voi nousta tai laskea ilman lähettimen ja vastaanottimen välisen fyysisen etäisyyden muuttumista. Tämä riippui siitä, miten käyttäjät pitivät älypuhelimia kädessään tai miten heidän kehonsa suojasivat niitä tai miten radiosignaalit heijastuivat, estyivät tai absorboituivat ympäröiviin rakenteisiin [Leith]³.

Kehittäjät ovat käyttäneet erilaisia strategioita yrittäessään tasoittaa RSSI-arvon vaihtelua. Yksi yksinkertaisen tapa on laskea useiden RSSI-mittausten keskiarvo. Lisäksi erilaiset yritykset parantaa etäisyysmittauksia käyttäen RSSI-arvoa ja erilaisia suodatusmenetelmiä ovat onnistuneet vain rajoitetusti. Muut kontaktien jäljitysehdotukset ovat ehdottaneet muiden radioteknologioiden kuten ultralaajakaistan (UWB) käyttöä, mutta toisin kuin Bluetooth, ne eivät ole tarpeeksi yleisiä. Tätä tarvitaan automaattisen kontaktinjäljityssovelluksen välittömään laajamittaiseen käyttöön COVID-19-tautipesäkkeiden hallitsemiseksi.

Dialog Semiconductor tarjoaa sitä vastoin ohjelmistoratkaisun, joka päivittää yrityksen Bluetooth-laitteistoratkaisun helposti niin, että se tarjoaa tarkan langattoman etäisyyden mittauksen, jota tarvitaan kontaktien tehokkaaseen jäljittämiseen.

Bluetooth-järjestelmäpiirin päivittäminen kontaktien tarkkaa jäljitystä varten

Dialog Semiconductorin Wireless Ranging (WiRa, langaton etäisyyden mittaus) -ohjelmistokehityspaketti (SDK) toimii yrityksen DA1469x BLE SoC -laiteperheen kanssa ja se täyttää tarkan etäisyyden mittauksen tarpeen nykyisen Bluetooth-tekniikan avulla. Dialog Semiconductorin BLE-järjestelmäpiirit on suunniteltu täyttämään monenlaisten mobiilituotteiden vaatimukset. Ne sisältävät integroidun Arm® Cortex®-M33-prosessorin ja täydellisen Bluetooth 5 -radioalijärjestelmän, jossa on oma integroitu Arm Cortex-M0+ -pohjainen ohjain ja kattava joukko integroituja oheislaitteita (kuva 4).

Kuva 4: Dialog Semiconductor -yhtiön BLE-järjestelmäpiirien DA1469x-tuoteperheessä yhdistyvät Arm Cortex-M33-isäntäprosessori, dedikoitu Bluetooth 5 -radiojärjestelmä, johon kuuluu oma Arm Cortex-M0+ -ohjain, ja kattava joukko tyypillisiin langattomiin mobiililaitteisiin tarvittavia oheislaitteita. (Kuvalähde: Dialog Semiconductor)

Kuten kaikki Bluetooth-yhteensopivat alustat, Dialog Semiconductorin DA1469x-perhe tukee tavallisia mainontatiloja. Nämä perustuvat majakkateknologioihin, joita käytetään sijaintikohtaisten viestien toimittamiseen vähittäiskaupoissa. WiRa SDK:n avulla kehittäjät voivat kuitenkin ottaa käyttöön tutkan kaltaisen protokollan, joka tarjoaa korkeamman etäisyyden mittaustarkkuuden kuin mitä pelkästään tavanomaisella Bluetooth RSS-arvolla voidaan saavuttaa. Mikä tärkeintä, tämä lisäominaisuus voidaan ottaa käyttöön olemassa olevissa DA1469x-pohjaisissa laitteissa.

Tässä parannetussa langattoman etäisyysmittauksen lähestymistavassa Bluetooth-laitteet käyttävät Dialog Tone Exchange (DTE) -protokollaa (kuva 5).

Kuva 5: Dialog Semiconductor WiRa SDK käyttää tutkan kaltaisessa langattomassa etäisyyden mittauksessa DTE-tiedonsiirtoa kahden yhdistetyn laitteen välillä, joista toinen toimii tavallisessa Bluetooth-keskuslaiteroolissa ja toinen tavallisessa Bluetooth-oheislaiteroolissa (Kuvalähde: Dialog Semiconductor)

Tässä protokollassa Bluetooth-laitteet muodostavat yhteyden pareittain käyttämällä tavanomaisia BLE:n keskuslaite- ja oheislaiterooleja. Keskuslaite lähettää DTE-aloituspyynnön, joka saa molemmat laitteet synkronoitumaan, ja lähettää sen jälkeen BLE-lepotilassa DTE-äänen, jonka kestoaika ja taajuudet on määrätty ennalta. Kummankin laitteen radiojärjestelmä ottaa vastaanotetusta äänipurskeesta vuorollaan korkean resoluution näytteen ja tarjoaa vaihe- ja kvadratuurisen (IQ) signaalilähdön. IQ-näytteiden avulla kukin laite laskee vaiheen kullekin pursketaajuudelle (jota kutsutaan ”atomiksi”) ja tuottaa kyseiselle laitteelle ominaisen taajuusprofiilin.

Sen jälkeen kun laite on vaihtanut laitekohtaisen taajuusprofiilin vastapuolensa kanssa, kukin laite käyttää näitä tietoja etäisyyden laskemiseen yhdellä kahdesta WiRa SDK:n tukemasta menetelmästä. IFFT-menetelmässä (Inverse Fast Fourier Transform) IFFT-laskelmat muuntavat taajuusprofiilidatan aika-alueeseen ja yhdistävät huippupulssivasteeseen liittyvän aikaviiveen etäisyyden mittaukseen.

Vaiheperusteisessa menetelmässä laskelmat käyttävät molempien laitteiden atomikohtaisia vaihetietoja vaihe-erojen löytämiseen. Käyttämällä näitä tuloksia laskenta kuvaa keskimääräisen vaihe-eron etäisyydeksi (D) metreinä (m) yhtälön 1 mukaisesti:

 Yhtälö 1

Yhtälössä:

= valon nopeus metreinä per sekunti (m/s)

∆ = vaihe-ero radiaaneina

∆ = taajuusero hertseinä (Hz)

= atomien lukumäärä

Vaikka taustalla olevat mekanismit ja laskelmat ovat melko monimutkaisia, Dialog Semiconductor tekee kehittäjille yksinkertaiseksi arvioida tätä lähestymistapaa ja käyttää sitä omissa projekteissaan. Kehittäjät voivat kytkeä Dialog Semiconductorin DA14695:n langattoman etäisyysmittauksen kehityssarjan (DA14695-00HQDEVKT-RANG) tietokoneen USB-porttiin ja aloittaa välittömästi langattoman etäisyysmittauksen toimintoihin tutustumisen yrityksen esimerkkiohjelmiston avulla.

Dialog Semiconductor -yhtiön DA14695 BLE SoC -järjestelmäpiiriin perustuva langattoman etäisyyden mittaussarjan kortti toimii tehokkaana alustana räätälöityjen ohjelmistojen toteuttamiseen käyttäen malliohjelmistoa tai käyttämällä WiRa SDK:n palvelurutiineja langattomaan etäisyyden mittaukseen räätälöidyissä ohjelmistosovelluksissa.

Dialog Semiconductor tarjoaa WiRa SDK:n lisäksi esimerkin sosiaalisen etäisyyden ohjelmistopaketista. Siinä käytetään parannettua langatonta etäisyysmittausta DTE-protokollan avulla ja se tarjoaa joukon siihen liittyviä ohjelmistorutiineja, mukaan lukien sekä IFFT- että vaihepohjaiset etäisyydenmittausmenetelmät. Esimerkiksi listauksessa 1 esitetty vaiheperusteinen laskentarutiini cwd_calc_distance() on suoraviivainen toteutus edellä esitetystä vaiheperusteisen etäisyysmittauksen yhtälöstä.

Kopioi
float cwd_calc_distance(float *init_phase_atom, float *refl_phase_atom)
{
    float *dd_phi = d_phi; /* reuse d_phi, or: float dd_phi[CWD_N_ATOM_MAX-1];*/
    float dd_phi_mean;
    int i;
 
    for (i = 0; i < cwd_parm.n_atom; i++)
    {
        /* phase "difference" between initiator and responder */
        d_phi[i] = init_phase_atom[i] + refl_phase_atom[i];
 
        if (i != 0)
        {
            /* phase difference between neighboring frequencies */
            dd_phi[i-1] = d_phi[i] - d_phi[i-1];
        }
    }
 
    unwrap_phase(dd_phi, cwd_parm.n_atom - 1, 1);
 
    /* average dd_phi */
    dd_phi_mean = 0;
    for (i = 0; i < cwd_parm.n_atom - 1; i++)
    {
        dd_phi_mean += dd_phi[i];
    }
    dd_phi_mean = dd_phi_mean / (cwd_parm.n_atom - 1);
 
    dd_phi_mean = wrap_to_two_pi(dd_phi_mean - CWD_PHASE_OFFSET);
 
    /* distance */
    return (dd_phi_mean * CWD_C_AIR/(4 * M_PI * cwd_parm.f_step * 1e6));
}

Listaus 1: Tämä laskentarutiini on suoraviivainen toteutus edellä esitetystä vaiheperusteisen etäisyysmittauksen yhtälöstä. (Koodin lähde: Dialog Semiconductor)

Yhteenveto

Langaton etäisyysmittaus voi olla ratkaisevan tärkeä tekijä automaattisessa kontaktien jäljityksessä. Se auttaa tunnistamaan COVID-19:n kaltaisia tartuntatautiepidemioita, mutta perinteiset Bluetooth-protokollat eivät ole pystyneet tarjoamaan luotettavasti tarvittavia tarkkoja etäisyysmittauksia.

Tämän ongelman ratkaisemiseksi Dialog Semiconductorin ohjelmistoratkaisu tarjoaa tarkemman, tutkan kaltaisen langattoman etäisyysmittausratkaisun. Se voidaan ottaa käyttöön ohjelmistopäivityksenä yhtiön Bluetooth low energy SoC -järjestelmäpiirilaitteisiin perustuvissa järjestelmissä. Tällä lähestymistavalla parannetaan tarkkuutta, hillitään kustannuksia ja mahdollistetaan nopea käyttöönotto tällä hetkellä käytössä olevissa laitteissa.

Lähteet:

1. [Furukawa] Evidence Supporting Transmission of Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 While Presymptomatic or Asymptomatic (Vakavan akuutin hengitystieoireyhtymän aiheuttavan koronaviruksen 2 leviämistä tukeva näyttö jo ennen oireita tai ilman oireita)
2. [Gao] Proximity and RSSI (Läheisyys ja RSSI)
3. [Leith] Coronavirus Contact Tracing: Evaluating The Potential Of Using Bluetooth Received Signal Strength For Proximity Detection (Koronaviruksen kontaktien jäljitys: Arvio voidaanko Bluetoothin vastaanotetun signaalin voimakkuutta käyttää läheisyyden tunnistamiseen)