一种基于微博社交行为的手机电磁辐射预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于微博社交行为的手机电磁辐射预测方法，该方法通过建立微博动态更新频率的特征函数，结合微博动态的平均发送时间，计算出手机发送信号的占空比，再使用频谱分析仪测量手机的最大电磁辐射强度，预测手机的平均电磁辐射强度。本发明专利技术能够快速、精确地对微博社交行为产生的手机电磁辐射强度进行预测与评估，对手机的电磁辐射研究有较大的参考价值，并具有一定的社会效益。

【技术实现步骤摘要】
一种基于微博社交行为的手机电磁辐射预测方法
本专利技术涉及一种基于微博社交行为的手机电磁辐射预测方法。
技术介绍
随着互联网和移动终端的发展，移动社交网络成为了网络社交的主要途径，它改善了网络社交的方式，促使人们更加便捷频繁地进行网络社交。移动社交网络在给人们的生活带来便利的同时，也因其产生的电磁辐射对人体具有潜在威胁而受到广泛关注。新浪微博作为国内用户量最大的移动社交网络应用，每天都有大量的用户在浏览和发布微博动态，在使用微博的过程中，会有无线信号通过电磁波进行传输，产生电磁辐射。然而，目前还没有一种方法能对微博社交行为产生的电磁辐射进行预测。针对现有技术的不足，本专利提出一种基于微博社交行为的手机电磁辐射预测方法。该方法考虑了微博社交行为对手机电磁辐射强度的影响，通过分析微博社交互动行为，建立微博动态更新频率的特征函数计算手机信号的占空比，结合手机的最大电磁辐射强度，计算出手机的平均电磁辐射强度。实验表明，本专利技术提出的预测方法能准确地预测手机的平均电磁辐射强度。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于微博社交行为的手机电磁辐射预测方法，包括以下步骤：1)建立微博动态更新频率的特征函数：当更新频率小于0.125次/秒时，用幂律分布建立微博动态更新频率的特征函数P1(f)；当更新频率大于0.125次/秒时，用泊松分布建立微博更新频率的特征函数P2(f)；结合P1(f)和P2(f)，得到微博动态更新频率的特征函数P(f)；2)通过微博API接口获取数据，建立微博信息传输结构模型，并计算发送一条微博所需的平均传输时间tsent；3)根据步骤1)得到的微博动态更新频率的特征函数P(f)和步骤2)得到的发送一条微博所需的平均传输时间tsent，计算出手机发送信号的占空比D；4)使用频谱分析仪测量手机的最大电磁辐射强度Emax，并结合步骤3)得到的手机发送信号的占空比D，预测手机的平均电磁辐射强度Eavg。上述的一种基于微博社交行为的手机电磁辐射预测方法，所述步骤1)中，微博动态更新频率的特征函数为：上式中，P(f)表示微博动态更新频率f的特征函数，f为随机变量，表示微博动态更新频率，单位为次/秒，β1和β2为调节参数，其值分别为1.9937和0.8252，λ表示微博动态到达率，其值为0.2502，α表示归一化系数，其值为1.3192，f0表示更新频率，其值为0.125次/秒。上述的一种基于微博社交行为的手机电磁辐射预测方法，所述步骤2)中，微博信息传输结构为：I＝Header+UserInfo+TimeStamp上式中，I为微博信息传输结构，单位为字节，Header为数据报头，单位为字节，UserInfo为用户信息，单位为字节，TimeStamp为时间戳信息，单位为字节；Header，UserInfo和TimeStamp的值通过微博API接口获取；发送一条微博所需的平均传输时间为：上式中，tsent表示发送一条微博所需的平均传输时间，单位为秒；PostBytes表示通过微博API接口获取到的微博动态的总字节数，单位为字节；n表示通过微博API接口获取到的微博动态的个数；I为微博信息传输结构，单位字节；Rate表示微博传输速率，单位为字节/秒；PostBytes，n和Rate的值通过微博API接口获取。上述的一种基于微博社交行为的手机电磁辐射预测方法，所述步骤3)中，手机发送信号的占空比可表示为：上式中，D表示手机发送信号的占空比；P(f)表示微博动态更新频率f的特征函数，f为随机变量，表示微博动态更新频率，单位为次/秒；tsent表示发送一条微博所需的平均传输时间，单位为秒。上述的一种基于微博社交行为的手机电磁辐射预测方法，所述步骤4)中，使用频谱分析仪测量手机的最大电磁辐射强度的方法为：将频谱分析仪设置为“max-hold”测量模式，对手机进行测量，测量时间为6分钟，得到手机的最大电磁辐射强度Emax，单位为V/m；手机的平均电磁辐射强度为：上式中，Eavg表示手机的平均电磁辐射强度，单位为V/m；Emax表示手机的最大电磁辐射强度，单位为V/m；D表示手机发送信号的占空比。本专利技术的有益效果在于：考虑了微博社交行为对手机的平均电磁辐射强度产生的影响，通过分析微博更新频率，建立了微博社交互动行为模型，并在该模型基础上提出了平均电磁辐射强度的预测方法，能够快速、精确地对手机的平均电磁辐射强度进行预测与评估，该预测方法对个体所受到的电磁辐射暴露情况的研究有极大参考价值，并具有一定的社会效益。具体实施方式下面结合具体实施方案对本专利技术进一步详细说明。本实施例在以本
技术实现思路
为前提下进行，给出了详细的实施步骤，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。本实施例的测量对象为SamsungS7Edge手机，实施场所为室内环境，测量设备为便携式频谱分析仪KeysightFieldFoxN9918A和周期对数天线HyperLOG60180，频谱分析仪的参数设置如表1所示。测量时将手机接入到无线局域网中，并放置在距离天线30cm处持续测量。表1频谱分析仪参数设置本专利技术提供一种基于微博社交行为的手机电磁辐射预测方法，包括以下步骤：1)建立微博动态更新频率的特征函数：当更新频率小于0.125次/秒时，用幂律分布建立微博动态更新频率的特征函数P1(f)；当更新频率大于0.125次/秒时，用泊松分布建立微博更新频率的特征函数P2(f)；结合P1(f)和P2(f)，得到微博动态更新频率的特征函数P(f)；2)通过微博API接口获取数据，建立微博信息传输结构模型，并计算发送一条微博所需的平均传输时间tsent；3)根据步骤1)得到的微博动态更新频率的特征函数P(f)和步骤2)得到的发送一条微博所需的平均传输时间tsent，计算出手机发送信号的占空比D；4)使用频谱分析仪测量手机的最大电磁辐射强度Emax，并结合步骤3)得到的手机发送信号的占空比D，预测手机的平均电磁辐射强度Eavg。所述步骤1)中，微博动态更新频率的特征函数为：上式中，P(f)表示微博动态更新频率f的特征函数，f为随机变量，表示微博动态更新频率，单位为次/秒，β1和β2为调节参数，其值分别为1.9937和0.8252，λ表示微博动态到达率，其值为0.2502，α表示归一化系数，其值为1.3192，f0表示更新频率，其值为0.125次/秒；因此，微博动态更新频率f的特征函数的最终表达式为：所述步骤2)中，计算发送一条微博所需的平均传输时间tsent，具体实施如下：a.通过微博API接口获取数据，得到微博的数据报头Header＝138字节，用户信息UserInfo＝280字节，时间戳信息TimeStamp＝30字节，微博动态的总字节数PostBytes＝3625301字节，微博动态的个数n＝173，微博传输速率Rate＝7.5×106字节/秒；b.微博信息传输结构I＝138+280+30＝448字节；c.根据以上数据可得秒。所述步骤3)中，计算手机发送信号的占空比D，计算过程如下：所述步骤4)中，使用频谱分析仪测量手机的最大电磁辐射强度Emax，测量方法如下：将频谱分析仪设置为“max-hold”测量模式，使用表1所示参数对手机进行测量，每次测量时间为6分钟，得本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于微博社交行为的手机电磁辐射预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)建立微博动态更新频率的特征函数：当更新频率小于0.125次/秒时，用幂律分布建立微博动态更新频率的特征函数P1(f)；当更新频率大于0.125次/秒时，用泊松分布建立微博更新频率的特征函数P2(f)；结合P1(f)和P2(f)，得到微博动态更新频率的特征函数P(f)；2)通过微博API接口获取数据，建立微博信息传输结构模型，并计算发送一条微博所需的平均传输时间tsent；3)根据步骤1)得到的微博动态更新频率的特征函数P(f)和步骤2)得到的发送一条微博所需的平均传输时间tsent，计算出手机发送信号的占空比D；4)使用频谱分析仪测量手机的最大电磁辐射强度Emax，并结合步骤3)得到的手机发送信号的占空比D，预测手机的平均电磁辐射强度Eavg。

【技术特征摘要】
1.一种基于微博社交行为的手机电磁辐射预测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)建立微博动态更新频率的特征函数：当更新频率小于0.125次/秒时，用幂律分布建立微博动态更新频率的特征函数P1(f)；当更新频率大于0.125次/秒时，用泊松分布建立微博更新频率的特征函数P2(f)；结合P1(f)和P2(f)，得到微博动态更新频率的特征函数P(f)；2)通过微博API接口获取数据，建立微博信息传输结构模型，并计算发送一条微博所需的平均传输时间tsent；3)根据步骤1)得到的微博动态更新频率的特征函数P(f)和步骤2)得到的发送一条微博所需的平均传输时间tsent，计算出手机发送信号的占空比D；4)使用频谱分析仪测量手机的最大电磁辐射强度Emax，并结合步骤3)得到的手机发送信号的占空比D，预测手机的平均电磁辐射强度Eavg。2.如权利要求1所述的一种基于微博社交行为的手机电磁辐射预测方法，其特征在于，所述步骤1)中，微博动态更新频率的特征函数为：上式中，P(f)表示微博动态更新频率f的特征函数，f为随机变量，表示微博动态更新频率，单位为次/秒，β1和β2为调节参数，其值分别为1.9937和0.8252，λ表示微博动态到达率，其值为0.2502，α表示归一化系数，其值为1.3192，f0表示更新频率，其值为0.125次/秒。3.如权利要求1所述的一种基于微博社交行为的手机电磁辐射预测方法，其特征在于，所述步骤2)中，微博信息传输结构为：I＝Header+UserInfo+TimeStamp上式中，I为微博信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨万春，郑利洋，彭艳芬，曹春红，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43