全面综述 5G 基站电磁场电磁辐射暴露测量评估技术：基础、进展、挑战、特定应用领域和影响

文摘 2024-07-21 19:20 四川

原标题：A comprehensive review of 5G NR RF-EMF exposure assessment technologies: fundamentals, advancements, challenges, niches, and implications

全文AI翻译，谬误自辩

顶级专家近3万字符电磁辐射仪器深度长文

发布日期 2024.7.6 预印版

Highlights：

监测电磁场（EMF）暴露对公众安全至关重要。
深入研究当前RF-EMF评估工具的现状图景是必要的。
需要成本效益高且使用寿命长的EMF传感器。
现有自定义开发的RF-EMF测量工具缺乏详细信息。

摘要

本文提供了一次对无线电频率（RF）电磁场（EMF）评估工具当前状态的详细分析，这些工具从频谱分析仪、宽带电场计到区域监测器和自定义设备均有涉及。讨论覆盖了标准化与非标准化的测量协议，并揭示了本领域中采用的不同方法。此外，本文还强调了在5G-NR无线网络数据特征化过程中移动应用程序的应用日益广泛。对低成本评估设备的需求不断增长，这些被称为“传感器”或“传感器节点”的装置能够适应各种环境条件。这些传感器在微环境调查和个体暴露评估方面发挥关键作用，可以基于穿戴式传感器，在更广泛的地理区域内进行固定、移动和个人暴露评估。本文揭示了需要低效、耐用的传感器，无论是用于单个暴露评估，移动（车载集成）测量，还是融入分布式传感网络中。然而，对现有自定义开发的RF-EMF评估工具缺乏全面的信息，尤其是在测量不确定性方面。此外，需要实时、高采样率解决方案以理解下一代网络中电磁场分布的快速变化特性。鉴于工具和方法的多样性，进行全面比较至关重要，以确定可用测量数据所需的统计工具。

1 引言

无线通信技术的迅速发展彻底改变了我们连接、沟通和获取信息的方式。从2018年末开始推出的第五代（5G）新无线电（NR）网络为我们的通讯带来了前所未有的速度，更低的延迟和增强的连接性，即能够处理更多同时连接设备的能力。5G NR技术的一项主要创新是利用主动天线系统，例如大规模多输入多输出（MaMIMO）天线，多个信号传播路径（即空间复用）可以用于最大化数据传输速率。在MaMIMO中，可能有数百个甚至上千个天线元素可以被用来聚焦和调整发射电波，以优化接收设备的信号接收。物联网（IoT）、自动驾驶车辆和机器人技术等应用需要5G是因为低延迟和高吞吐量的需求。然而，这些技术创新也引起了对与潜在增加的无线电频率电磁场（RF-EMF）暴露有关健康风险的关注。事实上，MaMIMO天线的使用引入了辐射场分布的时空变化性，这取决于具体的应用场景和方案，因此在事前很难预测其影响。

随着5G NR网络在全球范围内的部署持续扩大，理解和监控电磁场暴露水平变得至关重要，这是确保公众安全以及应对潜在暴露-效应关系的关键。国际非电离辐射防护委员会（ICNIRP）基于科学证实的因果效应发布了暴露限制（ICNIRP, 2020），这些通常基于短期暴露研究，包括对表面电荷感知、神经和肌肉组织直接刺激及视网膜磷光等的影响评估。关注在已知限制以下或使用替代指标的研究需要进行流行病学研究，以建立暴露与不利健康效应之间的意义关系。对于医学上无法解释的身体症状、自认为电磁波敏感（即所谓的电过敏症）或是罕见疾病的情况，流行病学方法需要同时监控个体的暴露和生物参数，这一做法是必要的补充。在这些研究中，受试者充当自己的对照，在与传统群体水平比较（例如生态时刻评估法）相比的情况下，这种做法更加细致入微。

国际非电离辐射防护委员会（ICNIRP）基于科学证明的因果关系（International Commission on Non-Ionizing Radiation Protection (ICNIRP), 2020），发布了暴露限值，主要基于短期内的暴露，例如感知表面电荷、直接刺激神经和肌肉组织以及引发视网膜磷光。专注于在已设定限值以下的暴露或采用替代度量标准的研究需要进行流行病学研究以确立暴露与不良健康效应之间的有意义关系。对于未得到医学解释的身体症状、（自我宣称）电磁敏感性或罕见疾病，同时监测个体层面上的暴露和生物参数是必要补充方法之一。在这些研究中，受试者本身作为自己的对照，在与传统群体水平比较（如Bogers等人, 2018; Bolte等人, 2019; Van Wel等人, 2017中的生态时刻评估）相反的情况下进行。

在人类流行病学研究中对射频-电磁场（RF-EMF）个人暴露测量的评估一直是一个重大挑战，主要是因为需要准确测量个体的暴露水平以减少暴露误判的可能性（Bhatt等人，2015年；Bolte，2016年）。在这些研究中，流行病学家经常依赖主观且不太精确的方法来评估暴露程度，并将参与研究的人群分为暴露和未暴露两个群体（Brzozek等，2019年）。暴露评估工具的选择以及人类流行病学研究中采用的实施方法直接影响其可靠性。因此，在过去几年里，已经开发并实施了一些敏感仪器以描绘出实际的电磁场暴露水平。

在流行病学研究中评估暴露和健康状况都应准确且客观测量。如果个体暴露不是通过个人测量设备（如曝露计）精确评估，而是预测出来的（比如根据到发射器的距离或单一测量），这可能会导致暴露水平的误分类（Bhatt等人，2015年；Bolte，2016年）。这往往会导致低估，因此如果存在任何暴露与效应之间的关系，可能也会变得较弱。如果健康影响不是基于心率、呼吸频率等生物参数传感器测量的结果，而是通过问卷调查或使用利克特量表来感知疼痛或精神状态的主观报告，那么可能会出现回忆偏差，并且报告的强度将会非常主观。这再次导致了相关性的降低。

总的来说，提高暴露和健康效应评估的准确性与客观性对于流行病学研究来说至关重要。在没有精确个人测量的情况下使用间接方法可能会导致结果的偏差，从而影响对暴露-反应关系的理解。

同时，城市地区正在逐步采纳智能传感器网络的实施，以全面监控城市生活的各个方面，包括噪音水平、空气质量、温度和电磁场暴露等变量（Díez等人，2017年）。这些传感器网络以其成本效益高和易于使用而著称，使其成为监测城市环境的有效工具。它们设计有保证不间断无线连接并无缝与物联网（IoT）集成的能力（Li等人，2018年；Wang等，2018年）。这些地理分布的传感器网络的主要优势在于它们能够提供多个位置上广泛和连续的RF-电磁场暴露数据。政府和监管机构可以利用这些网络来评估并长期监测电磁场水平，从而在城市环境中更深入地理解电离辐射场暴露。

近年来，欧洲几个国家已经接受了建立固定的RF-电磁场暴露监控网络的设立。通过利用低成本、用户友好的传感器和基于RF-电磁场的无线通信的能力，城市正在朝着构建更加智能和知情的城市景观迈进。在全球（特别是欧洲）范围内发表的研究中（Chiaramello等人，2019年；Sagar等，2017年；Ramírez-Vázquez等，2023年），虽然少数研究提供了关于个人RF-电磁场暴露测量工具的评论（Bhatt等，2015年；Bolte，2016年；Bhatt等，2022年），它们主要与前一代技术（即非5G）相关。最新的系统性综述（Sagar等，2018年）显示，只有少数测量研究在发展中国家进行（共5项）。这表明了RF-电磁场传感器的使用不足和发展中地区暴露监测计划的不充分，尽管电信技术部署的趋势相似。其背后的一个原因是RF-电磁场暴露评估工具通常成本高昂，因此往往超出发展中国家的可及性。因此，开发相对低成本的RF-电磁场传感器以更广泛地接入和部署变得至关重要。

全球范围内快速部署5G NR技术及其对特定于5G的评估工具的影响突出了审查5G-NR暴露评估和监测工具的需求，反映不同背景下5G-NR网络部署及相关暴露监控项目。因此，全面审查5G-NR监控工具不仅为RF-电磁场暴露评估以保护人类提供支持，也满足新兴环境保护需求（Karipidis等，2023年）。这项研究旨在深入考察专用于测量5G RF-电磁场暴露的仪器，涵盖了发展、挑战、定位以及与它们相关的含义。

该研究致力于全面审查文献中提及的各种EMF暴露测量设备。从指导原则的基础和标准化及非标准化测量程序开始，再到测量装置规格和校准以及测量不确定性原理。然后详细描述这些仪器及其测试设置中的被动组件，并将它们分为两个主要类别：商业可用的设备和在实验室内外环境应用中的自定义构建设备。文档还清楚地解释了其操作机制。此外，特别关注移动应用程序评估RF-电磁场暴露的情况。另外，介绍了利用EMF传感技术进行人体研究的关键研究。

最后值得一提的是，各种类型的EMF暴露测量设备服务于不同的目的，每个都与特定目标对齐。因此，此综述提供了从环境暴露评估以检查合规性到微环境暴露水平再到流行病学研究中的个人暴露效果评估以及所需RF-电磁场暴露仪器的深入讨论。它提供了一套关键性能参数指导开发用于评估5G曝光量身定制的测量设备。

对于空间要求而言，本综述未包括5G NR测量方法，在这方面有兴趣的读者可参考(Fellan和Schotten，2022年)以获取更多相关信息。

2 方法

为了系统地收集相关文献并进行有效整合，我们进行了广泛的研究以查找同行评审的科学出版物。此次调查覆盖了包括Scopus、Google Scholar、Web of Science和Medline在内的主要学术数据库中的全面搜索。本次调查的主要焦点为过去十年，确保收集到的文献不仅及时，而且反映了该领域最新的进展和洞察。

研究方法包含了仔细筛选文章、摘要和关键词，以选择与研究目标相匹配的研究。此外，还对选定作品内的参考列表进行了进一步审查，并进行交叉引用检查，以扩大文献综述的范围。

以下是一些我们用来在2013年至2023年间识别主要贡献的关键字：

•Frequency identification: Frequency Range 1, FR1, Frequency Range 2, FR2, millimet* wave*, millimet* frequenc*, mmwave, mm-wave

•Telecommunication system identification: Fifth generation, 5G, New Radio, 5G NR

•Field definition #1: Exposure, human exposure, personal exposure

•Field definition #2: Measure*, sens*, instrument, device, equipment

此外，我们还搜索了任何灰色文献，如报告、供应商信息单等，以获取最最新的工具信息。

3 电磁场测量的基础

为了为我们的讨论建立电磁场（EMF）测量设备的最新发展提供背景，我们首先需要介绍EMF测量的基本方面，这些在本次综述中起着至关重要的作用。我们将从曝露准则和测量程序开始，并解释哪些规格被认为重要。

3.1 曝露准则

国际非电离辐射防护委员会（ICNIRP）于2020年发布和IEEE电气与电子工程师协会电磁安全分部（ICES-IEEE）于2019年发布的曝露指南旨在保护公众，防止已知的健康效应，通过相关科学文献评估得出。这些指导方针包含了对人（或其部分）可能引发短期健康问题（如体温上升等）潜在有害的曝露限制条件。对于高频电磁场（100 kHz至300 GHz），基本限制（用特定吸收率或SAR表示）的目标是在整个身体中将温度上升限制在1°C，而对于四肢和头部分别则是5°C和2°C（局部曝露）。（ICNIRP于2020年）

为了确保对曝露人群的保护，应用了额外的安全或减量因子。对于一般公众（倍数为50）和工作场所曝露（倍数为10），在其中受曝露的人应意识到潜在风险，进行了区别处理。由于SAR（W/kg）只能直接在体内测量，基本限值被转化为所谓的参考水平（RMS值），用于体外的电场强度（V/m）、磁场强度（A/m）或波面功率密度（W/m²），这些都是通过测量来确定的。转换的方式是，只要不超过参考水平，基本限值依然满足要求。SAR是一个时间平均量，在全面评估时，这个平均是在30分钟内得出的。然而对于局部曝露（例如10克的组织），平均时间减少到6分钟或更短。在6-300 GHz频率范围内的局部曝露中，基本限值为工作人员每4平方厘米区域功率密度为100W/m²，普通公众则为20W/m²。

进行EMF测量以评估合规性时（如与ICNIRP参考水平或其他法规要求的比较），需要考虑测量装置与辐射源之间的距离。国际电工委员会62232标准（IEC 62232:2022，2022年）提供了远场区域RF电场强度评估方法（Balanis于2016年）。然而，在较短距离下（近场）发生曝露时，则需要同时测量电场和磁场水平，或者选择基本限值。

用于测量仪器的射频功率检测器产生与信号RMS值成比例的直流输出。然后使用模数转换器（ADC）进行采样，并通过标准微控制器/处理器内部查找表将功率级别转换为dBm。之后，可以利用天线因子将功率级别转换为电场。首先需要计算功率密度如下公式：

在这个公式中，Pr代表接收功率（瓦特），λ表示在自由空间中的波长，G是天线的增益。然后，电场强度的大小可以通过以下方式计算得出：

其中，η0 = 120π 是自由空间的阻抗（欧姆）。

此外，我们假定外部电场与个体的最佳耦合。这意味着评估曝露时需要考虑到所有潜在的极化和传播方向。为了实现这一目标，我们在图1所示位置使用三个共置的正交传感器或天线元件来测量电场强度或磁场强度的RMS值。

图 1. 三轴偶极子天线示例

3.2 标准化测量规程

政府机构通常负责监管特定频段内服务产生的电磁场（EMF）。例如，在欧盟中，这通常涉及评估是否符合国际非电离辐射防护组织（ICNIRP）的基本曝露限制。然而，在欧洲各国或地区存在更为严格的规定，这些规定最初由1999/519/EG欧共体关于限制公共电磁场曝露的指导原则（欧盟出版物，1999年）和2013/35/EU（工人指南）（欧盟出版物，2013年）确立，这些都基于ICNIRP 1998的指南（国际非电离辐射防护委员会（ICNIRP），1998）。国际电信联盟-无线电通信部门（ITU-R）（2019年）提供了评估人体曝露的实际EMF测量指南。

尽管ICNIRP 2020的指导原则（国际非电离辐射防护委员会（ICNIRP），2020年）在较早的时候就被发布，但尚未被欧洲理事会正式采纳。不过，科学健康、环境和新兴风险咨询委员会（SCHEER）建议欧共体采纳这些指南，并且许多机构已经实施了这些指导原则（科学健康、环境和新兴风险咨询委员会（SCHEER），2023年）。

具备资格的人员将依据欧洲协调标准执行射频-电磁场测量，特别是EN 62232（IEC 62232:2022，2022年）和EN 50401（EN 50401，2017年）。进行等向测量时，必须使用经过校准的仪器，并遵循EN 50383（EN 50383，2023年）。

通常情况下，标准化的EMF测量在特定固定位置并在某一时刻进行。宽带或频率选择性设备用于测量。

宽带测量涉及整合从100 kHz到6 GHz的所有发射信号，涵盖了广播站（AM、FM、T-DAB、DVB-T）和移动电话基站（2G、3G、4G、5G）等来源的信号。为了进行宽带测量，需要扩展频谱范围，因为即将到来的毫米波频谱部署（FR2带，即24.25 GHz至71.00 GHz）。

频率选择性测量在特定频段内执行，如与特定技术或运营商相关的频段。当宽带测量超过预定义阈值时（例如0.1 W/m²），这种类型的测量作为辅助程序进行（IEC 62232:2022，2022年）。该测量类型能够收集指定频段内的入射功率密度。根据技术测量的具体参考信号值，可以基于外推法计算某一位置的最大潜在电磁场（IEC 62232:2022，2022年）。频率选择性测量在特定固定位置并在某一时刻执行。

这些测量确定的RF-EMF水平代表了一个快照，受网络行为的影响越来越大，尤其是最新的和未来通信网络的数据流量。因此，可以基于频率选择性测量进行外推，以预测最大可能的电磁场。

为了评估人体暴露于身体上的平均入射功率密度，ICNIRP 2020（国际非电离辐射防护委员会（ICNIRP），2020年）指导原则推荐30分钟的测量持续时间。但从实践上讲，在某些情况下将测量时长限制在6分钟是可行的，除非测量曝露超过了特定阈值（例如ICNIRP指导原则规定的5%值（匿名，2021a）。

为了执行这些标准化（合规性）EMF测量，可以考虑以下几点（匿名，2021b）：

•确保在进行测量时，不要有来自您自己的设备的邻近发射（例如，关闭手机或将它们置于飞行模式）。
•确保在远离发射源的远场位置执行测量。
•将测量装置放置在一个非导电的三脚架上，距离路面高度为150厘米。
•所测得的场值应代表未受人体干扰的“原始”场。
•避免在测量设备附近有大型的导体物体或表面（与测量设备保持大于0.5米的距离）。
•注意场强随实际交通条件变化而产生的时间波动性。
•测量装置应使用均方根(RMS)检测器并记录数据。
•通过在感兴趣的区域进行快速扫描（最差情况暴露），利用宽带探头识别局部最大瞬时RMS曝光值。
•对于频率选择性测量，选择的测量带宽应比感兴趣信号更宽广。
•将测量结果与限值进行比较，限值以ICNIRP指南中的曝露值的百分比形式表示。

合规评估的关键部分是测量不确定度。按照EN 50383（EN 50383, 2023）和EN 50413（EN 50413, 2023）中概述的方法来估计EMF的测量不确定度。在6 GHz频率以下时，扩展不确定性必须不超过4 dB，在95%置信区间内使用1.96的扩展因子。计算不确定性的方法采用平方根求和（RSS）法，考虑到诸如校准、不匹配和重复性等来源的影响。值得注意的是，对于超过6 GHz的频率，这些信息需要进行更新。

3.3. 非标准化测量协议在暴露评估研究中的应用

除了合规测试之外，测量射频电磁场（RF-EMF）还服务于多种其他目标，如估算实际暴露水平（Liorni等，2020年）、验证数值模型（Beekhuizen等，2013年）、比较不同地理区域的平均暴露水平（Velghe等，2019年）、跟踪时间序列中暴露水平的变化（Velghe等，2019年）、为特定区域创建暴露热图（Aerts等，2018年）以及评估特定人口群体的暴露水平（Eeftens等，2018年）。

对于这些目标中的许多而言，通常用于合规测试的测量技术与材料并不最合适的。这归因于多种因素，包括所需时间、专用测量设备的成本和物理尺寸。在很多情况下，需要在多个位置进行测量，被测试者必须携带检测设备而不影响日常活动，或者必须在可能对精密仪器造成损害的位置连续测量较长时间。

因此，为了应对这些挑战，在高端商业仪器旁边开发了替代设备。这些替代设备可以分为三类：穿戴式设备、智能手机应用程序和更经济的传感器节点。

这些设备以及它们所采用的测量协议，在与高端台面测试设备相比时往往会引入更高的测量不确定性（Bolte, 2016年）。然而，其主要目的是收集大量数据，并通过应用统计技术，能够得出具有科学相关性的意义。

以下是非标准化测量协议中最常使用的方法。

（1）微观环境研究：

微环境研究的目标是通过研究同一类型的多个位置来评估电场强度或暴露（Thielens等，2018；Röösli等人，2010；Bhatt等，2016a、b；Vermeeren等，2013；Sagar等，2018；Thielens等，2018；Jalilian等，2019）。这些类型的位置或微环境（MEs）由其内部进行的活动区分，并描述人们可能花费时间的典型序列。它们可以被聚合为在家、工作、室内其他地方、购物和户外。在这些主要类别中，根据样本的数量，可以定义子集，例如对于交通：在火车站等待，在公交站等待。决定暴露水平的其他重要层次包括一天的时间（夜晚、早晨、下午、晚上、高峰时段），季节以及地区类型（农村、郊区、城市）（Bolte和Eikelboom，2012；Frei等人，2009）。

研究通过这些MEs建立了一条路线，并使用穿戴式设备进行一系列重复测量，可能按照特定的时间间隔划分。

微环境测量可以通过多种交通方式执行，包括无人机、汽车、自行车等。在这些调查中使用的设备是可穿戴的，并能够跨越多个频段进行测量，以快速速率运行，在所有频段下通常每3秒记录一次数据。其主要应用局限于评估环境暴露，这指的是用户无法控制的外部暴露情况。

目前，微环境测量仅在非用户场景下进行，并记录的暴露被归类为环境暴露。然而，在Velghe等人（2021）提出的关于5G NR网络的微环境测量规程中，既包含了环境暴露也包括了自我诱导暴露。为了获得一个代表性的暴露度量结果，至少需要收集15分钟的数据（Urbinello等人，2014）。

（2）调查研究：

调查研究的目标是评估特定于不同人群群体的个体暴露情况（Eeftens等，2018）。这些群体通常由年龄、居住位置和职业类型等因素来界定。从每个子集里选择一定数量的参与者，并提供便携式或穿戴式的测量设备。参与者需要携带测量设备数天并记录他们的活动日志（Van Wel等，2017）。此外，测量装置还会记录GPS数据（Van Wel等，2017）。主要要求包括随机选取代表各自群体子集的参与者以及确保参与者的样本量足够大（Eeftens等，2018）。

（3）分布式传感器网络：

由多个传感器节点（通常从几十到几百个节点）构成的分布式网络允许我们对电磁场在大范围地理区域内进行监控，往往覆盖城市的某个部分（Aerts等，2022；Iakovidis等，2022；Gotsis等，2008；Manassas等，2012；匿名, 2024e；Oliveira等，2007；Rowley和Joyner，2016；Díez等，2017；Aerts等，2018；Djurić等，2022）。这些网络有潜力提供开放数据以及仪表板应用。

这些节点可以被定位在固定的地点，包括室内和室外公共空间（形成固定网络），或者它们也可以安装在各种车辆上如邮递服务车（Aerts等，2022）（构成移动网络）。传感器网络旨在长期收集暴露数据，时间跨度从几周到几年不等。

通过这些网络，有可能评估暴露水平随时间的变化情况，无论是在特定的频率带内还是在整个频谱范围内（即宽带）。这有助于创建时空暴露热图。鉴于所需设备的数量庞大以及它们在公共区域时可能受到损害的可能性，有必要以经济高效的方式开发这些节点。

（4）定点测量：

定点测量（Joseph等，2012a；Aerts等，2013b；Joseph等，2012b）具有灵活性，既适用于第3.2节中详细阐述的合规性测试，也适用于非标准化测量。例如，在标准化测量中，它们对于验证用于评估敏感位置（如学校或居民区）基站（BS）放置适宜性的计算工具极为宝贵（Ramírez-Vázquez等，2020）。定点测量也可以在基础科学研究领域应用，比如基站技术的进步或新测量协议的制定（Aerts等，2019）。在这种情况下，这些测量可能需要使用高端实验室设备进行操作，这一过程会更耗时，将在第4节中详细讨论。此外，定点测量还可以用于验证传感器测量或ME测量。

然而，定点测量不适合确定个人暴露情况，因为它们不会移动通过所有类型的物体和人体阴影区或焦点区域。即使在房间内的一个位置测量的暴露也可能与该房间内另一个位置的暴露不同（Frei等，2010）。

3.4. 测量设备、校准和不确定性评估的规格

对于电磁场（EMF）测量，选择设备取决于特定评估目标和相应的测量规程（关于EMF测量设备类型的全面概述，请参阅第4节）。然而，无论采用何种方法或使用何种设备，对报告的测量结果完整性与可信度至关重要的一个方面是包括测量不确定性描述。

最佳实践涉及识别贡献于总体测量不确定性的各种不确定性来源。将这些单独的来源和潜在的相关性汇集被称为“不确定性预算”（Stratakis等，2009年）。当测量值接近由国际组织如ICNIRP、标准化机构如国际电工委员会（IEC）或欧洲电工标准化委员会（CENELEC），或是国家/地区立法制定的参考水平和暴露限制时，这一点尤为重要。

考虑中的测量设备的不确定性预算包括与测量设备、设置及测量环境相关的系统性错误、偏差和随机误差。表1 提供了所考虑的测量设备的具体细节。

各种因素导致了系统性误差。为了能够在不同环境下，不同的测量设置或设备之间进行比较，可以通过描述测量结果与环境变量或频率之间的依赖关系的白箱模型来部分修正系统性错误。例如，温度和湿度根据一个广为人知的响应曲线对大多数测量有影响。虽然商业设备随附校准证书，以确保已建立了矫正因子并被应用，但Bolte等人的研究（2011年）指出，这些证书应按设备类型而非个体设备发出，理想情况下应该是这样的。

持续的随机影响继续引入测量不确定性（参见第6.5节）。这些不确定性应当在校准过程中被评估，并记录在校准证书中。这包括由调制误差、分辨率、各向异性、线性度和频率响应引起的不确定因素（IEC 62232:2022，2022年；匿名, 2013）。

除了上述提到的与设备相关的偏见外，总的不确定性预算还包括了与未知（非白箱）测量条件相关联的不确定性，包括环境因素如散射、反射、附近物体和个体的影响，以及测量方法本身带来的不确定性。

其它导致随机误差的因素，例如操作员之间的差异、操作员内的差异、进位误差等也应当进行统计评估并表述为不确定性。此外，后处理过程中的因素，比如空间时间平均化、采样间隔与持续时间、上限与下限阈值以及噪声底噪和时间漂移都需要被考虑在内。

值得强调的是，所有这些不同的不确定性来源都对总体合并不确定性有贡献。将不确定性合并的目的在于通过考虑一组独立的不确定组件来计算总的不确定性大小。这一过程通常被称为“平方根求和”或“平方根总和法”（Dietrich, 1991）。

随后，合并的不确定性被扩展（即乘以大于1的因子），以此获得一个期望覆盖度数，它决定了在特定标准差范围内数据点的置信水平。如果假设覆盖因子为1，则表明有68%的数据点落入一个标准偏差内；相反，若覆盖因子设为2，则意味着95%的数据点会在两个标准偏差的范围之内（匿名, 2024c）

4 RF-EMF测量仪器的现状

本节介绍了适用于射频电磁场（RF-EMF）暴露评估的一系列仪器类别，这些仪器在同行评审出版物中被用于记录的测量活动。这些类别涵盖了从高端实验室设备到实验室自制独立设备和传感器的多种仪器类型。通常，会为某些类型的设备提供其运行模式的简要概述，并突出显示不同的配置。随后，我们将从同行评审文献中提取数据，展示不同仪器类别的重要性能参数，并以表格形式呈现。此外，还将对某些实验室构建的设备进行比较研究。

4.1 高端商用仪器

4.1.1 广泛应用于RF-EMF暴露测量的频率扫描和选择性仪器 Frequency scanning and selective instruments employed in measurements of RF-EMF exposure

用于在整个频谱范围内以及宽带宽内进行信号检测、解调和场级别测量的主要设备类别被称为频谱/信号分析仪（SAs）。这些分析仪采用混频接收器架构，能够测量输入信号在整个仪器频率范围内的幅度。

SAs提供顶级性能，能够在85 GHz的范围内进行频率扫描覆盖，并提供超过-160 dBm/Hz的灵敏度级别和显示平均噪声电平（DANL），并可提供大于8 GHz的分析带宽（匿名, 2023u）。虽然SAs通常由测试与测量设备制造商设计为多功能实验室台式仪器，但供应商往往会在专门用于RF-EMF暴露评估的特殊单元中集成类似的RF前端和数字信号处理器（DSP），这些单元被称为网络扫描仪（匿名, 2023x, Betta等人，2023）。

使用频率扫描和选择性仪器对5G NR基站进行RF-EMF暴露评估的方法有以下两种：

具体而言，评估5G NR基站产生的RF-EMF有以下两种方法：

•采用频率选择性方法，通过在特定持续时间内测量通道带宽内的瞬时电场强度，并计算平均值，从而得到所谓的长时间平均瞬时暴露（Eavg）。

•使用频率选择性或扫描仪器，通过测量主同步信号块(SSB)的主导波束中的每个资源元素上的电场强度。假设SSB以固定功率发射，可以通过此方法推算基站的最大理论曝光量（Emax）。然而，这个推算方法也可以直接使用下行链路交通波束（PDSCH）的每个资源元素上的电场强度，当不知道SSB和交通波束之间的增益差异时，这种方法非常有用（IEC 62232:2022, 2022；Aerts等人，2019；Aerts等人，2021）。在Deprez等人（2022）的研究中，对这两种评估方法进行了详细比较。

4.1.2 宽带场强计 Broadband field meters

一种用于在广泛频率范围内（从几十千赫兹到几百吉赫）测量总电场强度或功率密度的可携带式设备，由宽带场强计与三轴电场探头组合而成。通常情况下，该仪器直接显示特定平均时间内的电场测量结果，包括平均水平以及偶尔的期间最小值和最大值。此外，诸如Narda FieldMan等高级宽带场强计还集成了附加功能，如内置距离测量仪、支持智能手机应用和与软件平台集成（匿名, 2023i；匿名, 2023h）。许多探头，例如Narda EF-0691（匿名, 2023j），采用了基于二极管的传感器，其响应特性是非线性的，并且依赖于所测量信号的强度。在较低场强水平下，传感器作为均方根（RMS）检测器工作，在较高场强水平时则转变为峰值检测器（匿名, 2013）。相比之下，其他探头使用真正的均方根（tRMS）热电偶传感器（匿名, 2023i），提供了一种真正的RMS响应。然而，这种检测器的一个权衡是，其灵敏度降低至8 V/m，并且动态范围在30-40 dB范围内受到限制。值得注意的是，在基于二极管的探头中，RMS域内的动态范围通常也仅限于约40 dB。宽带探头的灵敏度因其类型和覆盖的频率范围而异。对于用于测量FR1（例如Narda EF-0691（匿名, 2023i）和WaveControl WPF6（匿名, 2023k），两者设计为适用于100 kHz至6 GHz频段），在该频率范围内的灵敏度通常至少为0.2 V/m。对于具有从100 kHz到3 GHz范围的较老系统，最小灵敏度为0.3 V/m（Rowley和Joyner, 2016）。而对于设计用于非常宽频率范围的FR2型探头（例如Narda EF 9091（匿名, 2023d），可测量从100 MHz到90 GHz的电场强度），其灵敏度至少为0.7 V/m。

4.1.3 区域监控器 Area monitors

区域监控器与宽带场强计密切关联，如Narda AMB系列（匿名, 2023g）和Wave Control MonitEM系统（匿名, 2023k）。这些设备专为完全自主运行设计，并通常配备有太阳能板、内部电池、无线连接以及自动数据传输等功能。除了带有数据记录器的处理单元外，它们还包括可互换的电场探头，这些探头可以是宽带的或是三/四频带的（用于区分移动电话服务）。值得注意的是，Narda 提供了一种选择性区域监控器，能够监测多达20个单独可编程的频率波段，并且MapEM曾经拥有INSITE盒。此外，需要说明的是，Narda和WaveControl都提供适用于车辆安装的区域监控器版本。

专门设计用于区域监控器的宽带探头与先前讨论过的场强计中使用的探头具有相似性（例如，可以将Narda AMB 8059与EP-1B-03选项和探头EF-0691进行比较（匿名, 2023g；匿名, 2023i））。然而，三频带或四频带探头以及选择性区域监控器中使用的探头则显示出显著的灵敏度改进，其值位于0.01至0.05 V/m之间。

4.1.4 商业曝光计 Commercial exposimeters

曝光计，也被称为个人暴露计（PEMs），是小巧的可穿戴设备，适合经过训练的人士使用，在某些情况下也可用于未经培训的志愿者（Röösli等人，2010年）。这些装置通常作为被动对象运行，在测量过程中不需要与身体进行交互。在执行测量之前对设备进行配置，并且之后收集数据。

PEMs的设计通常是针对特定的射频波段进行的，FR1波段中可以达到从1 MHz到6 GHz的不同技术范围。这种方法允许将来自不同技术（如WiFi、2G-5G）和这些技术内部的不同来源的暴露源区分开来。对于每个专门分配的频率波段，PEMs测量入射电场强度或功率密度。用户通常可以自定义采样率，常见的范围是1到3秒。

PEMs通常由电池供电，并设计用于长时间的测量会话，从几个小时到几天，有时甚至可达一周。使用的天线可能包括单极子天线或多组定向不同的单极子天线来接近各向同性。市面上有商业设备可供购买，而不同的研究实验室也根据特定应用构建了自己的设备。第4.2.4节将详细讨论与商业（ExpoM-RF 4和EME-Spy Evolution）和实验室建造的曝光计相关的相关技术规格。

这两条常见的商业产品线分别是：Fields at Work公司的ExpoM-RF系列和Microwave Vision Group的EME Spy系列。这些系列中的最新款分别为ExpoM-RF 4（匿名, 2023m）和EME Spy Evolution（匿名, 2023e）。

ExpoM-RF 4可以测量高达25个可自定义的中心频率，范围从50 MHz到6 GHz，带宽选项为35、75或100 MHz。用户可以根据需要设置最大的可测量场强，但这也会影响灵敏度。在6 V/m的测量中，其敏感性处于0.005至0.010 V/m之间，不同频率下有变化。用户可以定义采样间隔，最短为2 s（针对10个频段），最长可达4 s（针对25个频段）。值得注意的是，ExpoM-RF 4引入了频谱分析模式，这与其之前的版本有所区别。此最新版本的一个显著特征在于，ExpoM-RF 3仅使用真均方根（true-RMS）方法在0.3秒的积分时间下进行测量（匿名, 2023f），而ExpoM-RF 4则在同一时间内同时执行了true-RMS和包络峰值场强度测量。这些测量的具体后处理方法结合成单一E值的方式并未详细说明，但用户可能可以从制造商处获得相关信息。该设备采用了三轴各向同性天线。EME Spy Evolution允许用户从80个固定选项中选择多达20个频率波段进行监控。这些建议的选项涵盖了Table 2列出的频谱范围内的各种带宽和中心频率。具体的敏感度依赖于所选的具体频率。用户可以定义采样间隔，最低设定为2秒。据作者了解，目前市面上并无专门为FR2设计的PEMs。另外值得注意的是，提到的这两款商业设备都配备了GPS日志记录器。

4.2 自定义开发的仪器和传感器

4.2.1 实验室设计的大带宽探头

Laboratory-designed broadband probes

多项研究报道了自定义构建的大带宽探头的设计，这些探头通常以紧凑的单极子形式出现，并配有肖特基二极管（Mavromatis等人, 2009年，Mavromatis等人, 2010年，Živković等人, 2011年，Viani等人, 2011年，Leferink, 2013年，Viani等人, 2016年，Pinel等人, 2020年，Ioriatti等人, 2009年）。这些自定义开发的探头与商业设备具有类似的特点，包括灵敏度、动态范围和频率范围。通常，创建这些探针的目的在于将它们整合到成本效益高、紧凑且自主性的测量装置中，即作为传感器节点（Oliveira等人, 2006年）。

4.2.2 基于软件定义无线电（SDR）的传感器节点

SDR-based sensor nodes

频域操作的谱分析仪可能面临频率和时间分辨率之间固有折衷的问题。这限制可能导致难以区分共享相同频率带但发生于不同时间段的不同信号，例如5G TDD上行链路和下行链路信号（Minucci等人, 2022年）。然而，在一些情况下，可以实现这种折衷，比如在Aerts等人 (2019年)的研究中。相比之下，时间域仪器如实时频谱分析器（RTA）与软件定义无线电（SDR）能够克服由频率引发的约束。在这两者之间，SDR以其紧凑性、便携性和相对较低的成本优势优于SA和RTA。因此，SDR在大规模部署情况下，如传感器网络中具有应用潜力。SDR是一种灵活的射频通信系统，可以用于传输和接收RF信号。它允许实现诸如滤波器、衰减器、放大器、同步器、调制解调器等物理组件以数字形式定位到天线附近（Santiago Rivera等人, 2018年，Deprez等人, 2023年）。因此，SDR的功性能主要由软件驱动（例如使用GNU Radio），而不是硬件。这种基于软件的方法允许对SDR的操作和特性进行动态调整（Santiago Rivera等人, 2018年）。基于SDR的测量节点示例包括Santiago Rivera等人(2018年)开发的数字FFT SA，Bechet等人 (2019年)与Robert等人 (2021年)的宽带场表，Deprez等人(2023年)用于特定频段的测量节点，Minucci等人 (2022年)，以及Sârbu等人 (2022年)的各向同性宽带场表。遗憾的是，上述所有研究中均缺乏不确定性分析。商业上可获得的多种SDR提供不同的性能级别和价格范围，如表3所示。尽管许多这些设备主要设计用于GPS或卫星传输频段，但一些产品也覆盖了5G FR1频率带。在测量节点中使用SDR的优势在于可以轻松获取硬件，并简化现场部署。此外，某些紧凑型SDR，例如Adalm-Pluto，体积小巧，可以通过MATLAB或Python环境进行控制，使其非常适合作为测量节点的部署。

Adalm-Pluto是具有吸引人的特点的选择（匿名, 0000）。与所有SDR一样，它既作为发射机（Tx）又作为接收机（Rx）。它使用AD9363芯片集，并且初始频率范围为325 MHz到3.8 GHz，但可以通过简单的调整扩展至覆盖70 MHz到6 GHz的频段。这种调整实质上使设备将AD9363识别为具有增强功能的AD9364。通过类似技巧（匿名, 2023b），可以将Blade xA4的采样率加倍，使用8位而不是16位空间用于数字。Adalm-Pluto具有12位ADC分辨率、检测限制为−98 dBm和令人印象深刻的动态范围超过80 dB（Deprez等人, 2023年）。它支持连接两个天线，如Deprez等人 (2023年)中的示例所示：一个双频JCG401天线（覆盖频率从828 MHz到984 MHz和1710 MHz到2170 MHz）以及一个宽带W5150天线（范围为617 MHz至6 GHz）。此外，它具备存储共相（in-phase）和四分相（quadrature）样本的能力（"in-phase" 和 "quadrature" 指具有相同频率但相位差90°的两个正弦波），或者软件允许将IQ样本转换为另一个单位，即相对全量程的dBFS。通过软件控制，可以配置高达74.5 dB的增益设置，要么手动操作，要么使用自动增益控制（AGC）。在使用AGC时，需要考虑满量程范围的变化需要与已知源校准设备以获得有意义的实际值（Minucci等人, 2022年）。

4.2.3. 基于硬件的紧凑型测量节点

Hardware-based compact measurement nodes

为了实现准确的空间和时间射频电磁场（RF-EMF）暴露地图，需要大量的密集分布传感器（Aerts等，2022年）。然而，在高端、成本高且相对体积较大的设备上实现这样的大规模传感器网络在经济上是不可行的。为了解决这个问题，研究人员正在开发低成本（价格低于300欧元）、紧凑型和能效高的专门针对FR1频率带的传感器单元。这些单元对于建立连续的RF-EMF暴露监测系统至关重要（Aerts等，2022年、Diez等，2014年、Deprez等，2021年、Korkmaz等，2022年、Kwon等，2023年）。

例如，Korkmaz等（2023年）为5G应用开发了一种专门的测量节点，该节点能够在荷兰计划使用的四个频率带中进行测量。图2展示了实验室建造的一些低成本RF-EMF传感器节点示例。和WAVES传感器节点采用各自频段内由其自主研发设计的窄带平面半波偶极天线（Deprez等，2023年），而低复杂度剂量计则利用了印刷PCB单极子天线探头（Diez等，2014年）。值得注意的是，所有低成本传感器节点天线均为线性极化且具有全向辐射模式。

所开发的测量节点专门针对特定的频率带（例如，见表4中关于低成本传感器节点的信息（Aerts等，2022年、Diez等，2014年、Deprez等，2021年、Korkmaz等，2022年）。通常情况下，这些传感器能够测量GSM、UMTS、LTE和/或5G NR下链通信所使用的大约四个频率带。在设计这些传感器节点时，会采用频带通滤波器来抑制相邻和干扰频率信号。根据所需的灵敏度水平，可能还会利用低噪声放大器（LNA）调整射频功率级别以适应功率检测器的动态范围。两种主要类型的功率检测器包括对数型和(平方根)均方根型。对数型检测器将输入射频功率转换为与输入的对数值成正比的直流电压，并以分贝（dB）作为输出。而均方根型检测器则产生一个与信号的均方根值成比例的直流输出。值得注意的是，使用真正的均方根检测器更为准确，因为它考虑了信号的即时值而不假设特定波形形状。功率检测器的一般动态范围通常落在FR1频率的56-70 dB范围内。然后通过模拟/数字转换器（ADC）采集这些直流输出，并在标准微控制器中使用查找表将它们转化为功率级别（dBm）。

与Viani等，2011年、Viani等，2016年、Ioriatti等，2009年的研究类似，提出了分布式电磁场暴露评估的经济高效传感器。这些传感器由三个相互正交的偶极天线组成，每个天线都配备了一个二极管检测器来将磁场值转换为直流信号。随后，通过使用模拟/数字转换器和微控制器，这些信号被转换为功率或磁场值。值得注意的是，这些传感器在200-5000 MHz的频率范围内能够精确测量（Viani等，2011年）。

所有推荐的电磁场传感器均具有紧凑、经济实惠且用户友好的特性，无需专门的专业知识即可操作。

4.2.4. 实验室构建的暴露仪

Lab-built exposimeters

为了应对商业暴露仪固有的测量不确定性，特别是由身体阴影效应引起的问题，提出了一个贴身式分布式暴露仪（PDE），其中包含多个测量节点（见表2）（Vanveerdeghem等，2015年）。每个节点都被无缝集成在配备有贴片天线的纺织馈电平面中。该PDE以可穿戴背心的形式出现，各节点分布在各个口袋中。这个特定的PDE专为GSM下链频率带925-960 MHz进行了定制，并采用了具有高达80 dB的动态范围的对数RF功率检测器。PDE的设计考虑了模块性，最多可以容纳11个频段（Vanveerdeghem等，2015年、Thielens等，2016年）。就像之前的传感器一样，每个节点包含一个带通滤波器、RF功率检测器、ADC和微控制器。图3展示了PDE的节点天线和处理单元。值得注意的是，使用未经过训练的志愿者与PDE一起工作可能会有些不便。类似的设计也应用于Joseph等（2016年）中的无人机射频暴露测量系统。

在相关发展方面，在一个试点项目中引入了PDE头盔（Thielens等，2018年）。根据模拟结果，人类头部在电场的变化最少，并且因此具有最低的测量不确定性。为了利用这一点，PDE头盔在自行车头盔的不同方向内配备了四个单极天线。这个原型也采用了基于二极管的均方根检测器，并专门设计用于900 MHz GSM频段。

一个类似于频谱分析仪且保持了传统暴露仪核心优势的系统由González等（2021年）提出。该系统通过使用对数检测器来评估接收到的最大功率级别而运行。它在从78 MHz到6 GHz的整个频谱范围内工作，内部包含多个窄带，每条宽带有300 kHz的分辨率。这种配置使系统能够识别多种电磁场源。每次测量时间间隔为1秒，对应于每个频率点上的46.22次测量。该频率范围由来自西班牙巴塞罗那的Fractus Antennas提供的五个分形天线阵列覆盖。这些天线拥有较宽的带宽，并且相对于其他类型的商业天线相对紧凑。值得注意的是，该系统动态范围为90 dB，在RF输入功率从-70到20 dBm的范围内具有0.04 dB的分辨率。

目前仅识别出两项研究详细介绍了用于评估FR2频率范围内射频电磁场（RF-EMF）暴露的自定义测量设备的创建。这些研究记录在Aminzadeh等（2017年）、Aminzadeh等（2018年），引入了两个不同版本的毫米波个人曝光度计(mm-PEM)，用于60 GHz工作。首个版本配备了一套有限的可穿戴天线，设计用于放置在前臂上（Thielens等，2016年）。这些可穿戴天线基于原先为身体区域网络（BANs）开发的一种四贴片单层馈电微带天线阵列（Chahat等，2012年）。第二项研究中，mm-PEM专门用于评估室内散射场中的暴露效果(Aminzadeh等，2018年)。

4.2.5. 人体研究的主要科研工作

Cardinal research on human studies

与个人暴露仪（PEMs）不同，主要用于定点测量的高端测量设备（主要为频谱分析仪和宽带场强计等）在流行病学研究中并不常用。这是因为它们只能提供空间和时间有限点上的暴露度量。实际上，仅识别到了两项将健康或行为结果与RF-EMF定点测量相关联的研究（Calvente等，2015年、Meo等，2018年）。此外，我们并未发现有使用RF-EMF传感器网络进行其暴露评估的已发表流行病学研究。在Bartosova等人的工作中（2021年），建议使用软件定义无线电（SDR）作为剂量测量的研究来源，并强调了利用SDR作为辐射源生成可重现结果的重要性。HackRF One SDR被用于测量家庭电器产生的电磁泄漏（Perotoni等，2022年）。另外，多种SDR已被用于5G网络中的ElectroSmog测量（Minucci等，2022年）。在Robert等人（2021年）的研究中，利用了配备USRP-N310 SDR平台的先进且相对昂贵的三维系统来测量由LTE频段电话发射的RF场。另一方面，PEMs已被应用于一些最近的大规模流行病学研究中（Bodewein等，2022年）。表5列出了这些研究的一些典型例子。研究人员使用PEM和问卷相结合的方法评估参与者的个人暴露情况（Roser等，2015年、Cabré-Riera等，2022年、Toledano等，2018年），根据移动设备的使用量来量化参与者所受到的暴露。在Cabré-Riera等人的研究中（2022年），通过问卷调查和基站产生的电磁场的空间模型评估了暴露情况；PEM被用于微环境测量活动中验证这些模型的有效性，要求参与者在日常生活中携带PEM并持续一段时间（1-3天）（Roser等，2015年、Toledano等，2018年）。据我们所知，在大规模流行病学研究中并未使用实验室构建的个人暴露仪。但在Huss等人的研究（2021年），在同时使用商业设备的情况下应用了实验室构建的身体分布式个人暴露仪（BDE）。结论是由于身体遮挡，商业个人暴露仪报告的暴露值稍微较低；这一发现有助于解释现有流行病学研究结果的意义。

5. 手机为基础的工具

Mobile phone based tools

已开发了多个手机应用（简称“app”）用于评估移动电话网络的各种参数，包括5G NR网络。这些app也被证明可用于射频电磁场暴露评估的目的（Amini等，2023）。一些app还可以作为网络和坚固的射频电磁场监测设备（例如：频谱分析仪或网络扫描器）之间的接口。表6列出了用于5G NR暴露评估应用的app、测量参数及其应用。这些app所测量的关键参数包括物理细胞ID（小区ID或PCI）、全球定位系统（GPS）位置、接收信号强度指示符（RSSI）、参考信号接收功率（RSRP）、参考信号接收质量（RSRQ），以及信噪比和干扰比（SINR），下行链路带宽，下行链路资源块/元素数量，下行链路传输块数量，子载波间隔，双工因子（通常情况下会使用），使用带宽部分等。其中一些参数在射频电磁场暴露评估文献中已有描述（例如：Brzozek等，2019；Minovski等，2021；Stevens和Younis，2022；Amini等，2023）。表6中的介绍部分也简要介绍了5G NR特有的物理层参数，它们是估计射频电磁场暴露的基础（匿名, 2023l）。

AzenqosTM (AZQ)是一款用于评估5G NR移动网络的测量和优化解决方案的应用程序（匿名, 2023c）。该app可在选定的Android手机上安装使用，进行5G NR信号特性分析（匿名, 2023a）。在非5G网络中，AZQ已被应用于描述下行链路和上行链路暴露（Chobineh等，2018）。

TEMSTM Pocket是Infovista提供的一款先进的手机基础工具，其以毫秒级的频率监控无线移动网络的性能（匿名, 2023o）。该工具被用于进行RF测试，并收集有关移动网络的射频参数数据，包括6 GHz以下和mmWave 5G NR（Stevens和Younis，2022；Minovski等，2021）。

Qualipoc AndroidTM 是基于商业化的Android智能手机或平板电脑的。该应用所记录的数据存储在手机上，可以下载成CSV文件形式。QualiPoc还可以与网络扫描器（例如R&S TSMA6扫描仪或SA SRM-3006）连接，并通过结合参数值（如SSB信号数据），用于在不同情况下描述射频电磁场暴露水平。举例来说，安装了Qualipoc的移动电话被用来控制5G NR信号（例如，在下载/上传数据时），收集5G NR网络信息，然后将这些信息与使用SRM-3006频谱分析仪收集的射频电磁场暴露数据结合，以估算5G NR信号的最大电场强度（Chountala等，2021）。类似地，QualiPoc工具配合R&S TSME网络扫描器被用于测量和描述最大信号强度在马来西亚的5G NR（3.68 GHz）交通束流在测量点或用户设备（UE）处。进一步研究中，在Sali等人（2022年），QualiPoc的应用演示了在马来西亚使用码选择性方法来测量5G NR（3.5 GHz）的多输入和多输出（MIMO）网络。这种测量策略允许确定由于其解码信号特性，每个PCI和SSB的最大可能RF-EMF发射。QualiPoc还可以用于验证新的个人射频电磁场暴露评估硬件工具的有效性，例如“附加传感器”，如Van Bladel等人（2023年），Stroobandt等人（2023年）所述，可以附接到移动电话手持设备上。通过这种方式，在不同的手机使用场景下评估人体曝光情况。报告称在就地校准的附加传感器与QualiPoc之间的均方根误差为3.17 dB时具有良好的一致性（Stroobandt等人，2023年）。这表明了Qualipoc在测量射频电磁场暴露和验证正在开发中的其他设备方面的实际应用（Sae等，2019年）。

Nemo HandyTM 是基于Android平台的移动应用，能够测量无线和无线电网络的关键射频参数，包括高达40GHz的5G-NR（匿名, 2023q，Mazloum等人，2021年）。该应用程序可以安装在任何可商购的Android智能手机上，并支持对5G NR暴露参数进行评估。该应用已经被证明在其评价5G NR（3.5 GHz）信号参数时具有实用性（Milde和Pilinsky, 2022年）。同样，在Hoppari等人（2021年）中，使用Keysight Nemo Handy应用评估了5G NR（3.5 GHz）和Wi-Fi网络（2.4和5 GHz）的性能。在Sitindjak等人（2021年）中，Nemo Handy应用被用作基准工具，用于评估自由提供的应用程序（如G-Net Track Lite（匿名, 2023n）、Net Monitor Lite（匿名, 2023r）在报告LTE和3G网络参数结果时的性能。

SigCapTM 是由芝加哥大学的研究员开发的一款应用，收集了各种4G和5G NR物理层参数的数据（见表6）（匿名, 2023w、Sathya等人，2022年）。该应用用于评估小型LTE基站对Wi-Fi数据传输的影响，并在芝加哥创建5G NR蜂窝图（匿名, 2023t）。

Network Signal GuruTM (NSG) 是一款商业Android应用程序，利用手机的root能力收集5G NR网络类似的物理层测量数据。因此，相比SigCap提供更多关于5G NR特定参数的数据（Rochman等人，2022年）。这两款应用被用于比较芝加哥和迈阿密不同运营商部署的4G和5G NR（毫米波）参数值（见表）。这种情况适用于在澳大利亚等地区，4G（作为主通道）与5G（作为副通道），或两者在同一位置或邻近的地方的情况下。

G-NetTrack ProTM 是一款非root Android应用程序，用于收集爱尔兰移动运营商的5G NR网络数据，包括RSRQ和RSRP（Raca等人，2020年）。该应用可以使用比SigCap更低的数据采样时间（例如1秒或2秒）（Geng等人，2019年），并记录自动存储为文本和KML格式的日志文件进行进一步分析。此外，该应用还可用于评估遗留移动网络如3G和4G；例如，在沙特阿拉伯收集的移动网络信号质量和数据（El-Saleh等人，2022年）。

5.1. 应用和比较

目前，仅有少数研究对这些应用进行了比较，并或验证了结果。例如，在Sae等人的(2019)研究中，使用了三个应用程序（TEMS、Qualipoc和Nemo Handy）来表征LTE 800信号相关的RF-EMF暴露参数（例如UE Tx功率）。他们在空中进行测量（无人机上装有智能手机），并评估了其对地面上的手机的影响在较为偏远的环境中。Sae等人(2019)声称，不同的应用程序（即TEMS Pocket、Qualipoc和Nemo Handy）所测得的不同网络参数并不会影响结果可靠性，因为它们都基于3GPP规范测量相同的参数。Mazloum等人的(2021)研究中，使用了两个应用程序（AZQ和JDSU），在法国安纳西和荷兰阿姆斯特丹的两座城市里同时对从4G LTE大蜂窝网络和小蜂窝网络发出的下行链路(DL)和上行链路(UL)RF-EMF暴露进行了测量。他们比较了报告DL（RSRP）和UL（UE Tx）暴露，因为使用了两种不同类型的蜂窝网络类型。对于从宏蜂窝接收到的暴露(RSRP)，AZQ相对于JDSU应用，在安纳西和阿姆斯特丹分别高估了0.8dB和2.9dB。对于小蜂窝，AZQ在两座城市里对RSRP的估计分别为5.2dB和2dB。对于从宏蜂窝发出的UE Tx，AZQ相对于JDSU应用，在安纳西低估了3.3dB；而对于小蜂窝，它分别在安纳西和阿姆斯特丹低估了1.8dB和3.2dB。作者声称，这两个应用程序报告暴露值之间的差异（主要是Tx值），可能是由于AZQ考虑到完全的Tx功率（数据和控制信号），而JDSU仅考虑携带数据的信号。维亚维JDSU产品（即JDSU TrueSite手持式应用）提供了与RF-EMF暴露参数类似的数据，但已停止提供服务(匿名, 2023p)，因此我们没有进一步讨论这个应用。然而，对不同应用程序进行比较，包括5G NR网络数据和不同的使用场景，以及在第四代和第五代网络之间的比较非常有价值，以增强对于5G NR相关RF-EMF暴露的理解。这些应用的可应用于人类RF-EMF评估，包括从5G NR网络，看起来很有希望。由于这些应用程序提供了关于网络参数的重要数据（如接收功率和发射功率），它们可以用于后续对任何暴露场景或移动技术个人暴露的估计(Aerts等人, 2013a; Mazloum等人的研究)。对于这两种技术仍广泛使用而言，在第四代和第五代网络之间进行比较，并在不同的人类环境中关联RF-EMF暴露（Rochman等人, 2022），这将非常有价值。这样的研究包括了4G和5G NR网络，可以提供有关5G NR（与4G相比）可能带来的多少RF-EMF暴露的重要信息，尤其是考虑到5G NR网络的扩展时考虑毫米波的影响。

5.2. 移动应用在人类研究中的应用

到目前为止，这些移动应用主要是在不同的应用场景下用于RF-EMF信号特征表征，尤其是在历史技术上（使用较为广泛），同时也在对5G NR服务的研究中有所涉及（但相对较少）。已有研究表明，这些应用程序可用于测量RF-EMF信号参数和/或在各种人类环境中展示它们之间的关系，这对流行病学研究具有重要价值；例如，AZQ（Homayouni等人, 2022, Anchuen等人, 2021, Chobineh等人, 2018,Mazloum等人的研究表明）、TEMS、Qualipoc和Nemo Handy(Sae等人, 2019)、Nemo Handy(Mazloum等人的研究)，等等。据我们所知，尚未发现有采用这些应用程序进行的流行病学研究。

在对RF-EMF暴露测量的研究中使用了XMobiSenseTM应用，该应用已在其他文献中进行了详细描述（Bolte, 2016, Karipidis等人, 2023）。例如，XMobiSenseTM被用于评估/验证RF-EMF暴露参数或作为RF-EMF暴露的代理指标（例如回忆手机使用情况(Goedhart等人的研究表明) 或自我报告的手机使用情况( Goedhart等人的研究结果)在人类样本中）。

XMobiSensePlusTM是为类似应用而开发的更新版本(Mazloum等人, 2020)，Quanta MonitorTM用于表征来自移动电话的手持机上的下行链路和上行链路（from a mobile phone handset），然而，其在文献中的验证使用有限(Bhatt等人的研究表明)。我们未对这些应用进行详细描述，因为目前并无明确证据表明它们可以用来评估与5G NR相关的暴露参数。

通过在样本人类主体中使用这些应用程序来直接估计暴露参数值（例如，在试点或验证研究中），或者利用从应用收集的数据（同样是在试点或验证研究中）估算个人或人口的RF-EMF暴露，移动应用程序可能被用于流行病学研究。然而，在当前和未来的流行病学研究中大规模应用这些应用程序存在挑战，主要是因为它们的成本相对较高。

6 应用场景

前面章节讨论的测量仪器的不同类别可以以不同的方式应用，每个都服务于不同的目标。总体的测量不确定性不仅受如前所述的测量设备特性的影响，而且还受到特定的测量条件的影响，包括方法学、环境因素和数据来源。

6.1. 固定位置测量

当需要对RF-EMF暴露进行准确评估时，例如为了合规评估的目的，通常会在一个地点进行一次性的测量。这些测量的时间持续长度由国际标准（如ICNIRP, FCC/IEEE）或国家立法所规定。在固定位置测量中，往往使用频谱分析仪，通常搭配电场探头和笔记本电脑进行（IEC 62232:2022, 2022）。另外，还可以采用宽带探头来进行这些定点测量，要么是为了快速读取暴露水平的数值，要么是为了扫描区域或体积以确定暴露最高的位置（IEC 62232:2022, 2022）。

固定位置测量关联着最低的内在测量不确定性，因为可以很大程度上控制测量环境。使用频谱分析仪（SA），通常能够达到95%置信区间下的扩展不确定性为3 dB，包含测量条件（例如，Joseph等人(2012a)引用CENELEC）。然而，根据Kim等人的研究（2012年），在“评估蜂窝基站的RF电磁场暴露水平”这一情境下，扩展不确定性估计为3.82 dB，并包含了测量条件。主要引起该不确定性的因素是测量设备的校准，其不确定性值为3 dB。不幸的是,Kim等人并未对此方面提供更多的细节。一般来说，一个4 dB的扩展不确定性被视为“工业最佳实践”（ITU-K61, 2018）。当实验者手持测量装置，例如宽带场强计或便携式SA如SRM-3006时，人体的影响可能会引入额外的不确定性。根据Kim等人的研究（2012年），当距离在1-2米之间时，人体影响的相关不确定性被确定为0.22 dB。值得注意的是，Narda SRM-3006与3502/01电场探头组合的情况下报告的最大扩展不确定性为＋3.1 / －4.9 dB（Narda, 2018），但是关于这个数据是否包括携带装置等测量条件的不确定性仍存在疑问。

6.2. 身体上的测量

当需要对个人的身体暴露进行评估时，首选的工具是身体暴露计（PEMs）和测量节点。这些可以是从臀部携带的单个设备到遍布全身的网络化测量节点等（Jalilian等人, 2019）。在人体上进行的测量也能提供有关体内暴露的见解，尤其是关于特定吸收率（SAR）的信息（Thielens等人, 2015）。多年来，这些身体上的测量在评估不同微环境中的暴露方面发挥了关键作用。志愿者或接受过培训的实验者在其日常活动中携带这些设备（Velghe等人, 2021；González等人, 2021）。当将测量装置定位在人体上时，人体的影响会导致两个相反的效果。一方面，在暴露计位于辐射源对面的身体一侧时，可能会导致暴露低估，因为存在阴影效应。另一方面，当暴露计正对着辐射源且反射波与身体相互干涉时（Bolte等人, 2016），则可能引起暴露高估。这需要应用人体校正因子，该因子必须根据特定的微环境或活动进行单独确定和定制，因此是一个复杂因素，并且在精确应用时存在困难（Bolte等人, 2016）。因此，它为测量不确定性贡献了相当大的水平，从标准不确定度5.3 dB到12.2 dB不等（Bolte等人, 2016）。为了使来自不同类型的相同单位的个人测量可比较或组合，通常需要纠正系统性偏差，通常是通过乘法校正因子实现，并努力最小化测量不确定性（Bolte等人, 2016）。为降低测量不确定性，推荐了两种策略。一种方法是在人体两侧佩戴两个PEMs，这可以将不确定度大约减少3 dB（Thielens等人, 2014）。另一种方法是使用配备了多个天线、传感器或PDEs的PEM（Thielens等人, 2013）。此外，为了专门评估头部的RF暴露，在人体上引入了PDE-头盔（Thielens等人, 2018）。

6.3. 车载测量

当目标是了解大面积地理区域（或体积）内RF-EMF暴露的分布情况，或者识别热点区域时，可以使用多种类型的测量设备通过车辆（如汽车、无人机、自行车等）进行移动测量（Aerts等人, 2022；Bolte等人, 2016；Estenberg与Augustsson, 2013；Wang等人, 2022；Sagar等人, 2018；Onishi等人, 2023；Joseph等人, 2016；Necz等人, 2021；García-Cobos等人, 2023；Thielens等人, 2018；González-Rubio等人, 2016）。这种测量方法通常被称为“行驶测试法”，其相关建议可在ITU-T推荐的K.113（2015）中找到。

在车辆上的测量设备位置对测量结果有着重大影响，需要确定额外的车辆校正因子（Bolte等人, 2016；Estenberg与Augustsson, 2013）。然而，至少还有两个其他因素可能会影响测量结果：

由于信号特性（例如，2G-GSM的脉冲信号和4G-LTE以及5G-NR OFDM调制信号造成的场强变化）或由移动物体反射引起的多径衰落所导致的时间变化。

在大多数情况下，三个电场分量是顺序测量然后组合在一起。这些测量之间的距离可以达到数米（例如，在Wang等人（2022）中为3-4米），这取决于采样率和车辆速度的设定。

6.4. 分布式网络测量为了实时监测射频暴露，可以部署一个分布式的固定测量节点（或传感器/感测节点）网络（Aerts等人, 2022；Estenberg与Augustsson, 2013；Diez等人, 2015）、宽带探头（Iakovidis等人, 2022；Seyfi, 2013）、区域监控点（Iakovidis等人, 2022）甚至商业曝露计（但仅适用于一天的监控，Vermeeren等人, 2013），这些设备可以根据需要分布在任何大小的区域内。远程监测的相关讨论在Šuka等人 (2015) 中提及，尽管该文献已有些过时，并且ITU-K83 (2022) 提供了电磁场水平监控的建议，Aerts等人（2022）中则有关于放置和分析的推荐。这些测量设备可以以多种方式安装，比如在建筑物顶部、街道家具或建筑外墙上（Aerts等人, 2022；Iakovidis等人, 2022）。每个设备的高度和特定位置会对测量结果产生显著影响，特别是在靠近墙壁或路灯等物体时，因为暴露通常评估的是地面以上1.5米的高度，这些物体可能会引入不同程度的阴影效应（IEC 62232:2022, 2022）。对于每个测量节点，都确定了一个“安装校正因子”（Aerts等人, 2022；Iakovidis等人, 2022），以考虑这些因素对结果的影响。

6.5. 测量不确定性

商业设备的数据表通常会包括以下参数的相关信息，这些信息可能会有所不同：频率响应的平坦性、线性偏差、各向同性偏差、温度响应（但并非总是提供）。对于非标准化测量的结果估计，需要对这些因素进行校正因子计算步骤，并通过测量已知的电磁场来实现校准（匿名, 2013）。奥利维拉等人 (2006) 对宽带场强计的不确定性预算进行了广泛分析，得出扩展不确定度范围从不包含线性偏差的2.38 dB到包括线性偏差的4.40 dB。这个范围包含了“绝对误差”和“校准”赋予的额外不确定性因素，分别为0.8 dB至1 dB（相当于总不确定性的80%-100%）以及等效于15%的0.5 dB。这些校准值源自产品提供的校准证书。

在讨论实验室构建设备的文献中，对于不确定性的处理从“未提及”（Leferink, 2013）到“详细阐述”（Mavromatis et al., 2009，Mavromatis et al., 2010）。更详尽的讨论得出的扩展不确定性范围在1.9 dB至2.5 dB之间，相较于Oliveira等人 (2006) 报告的值似乎较低。典型不确定性的概览如表7所示。

正如Celaya-Echarri等人 (2020) 所指出的，关于个人曝露监控仪（PEMs）测量不确定性的研究较少，尽管一些研究已经深入这一领域，比如Bolte等人 (2011) 和Blas等人 (2007)。特定测量场景下的测量不确定性的主要来源如早前所述。然而值得注意的是，制造商往往不会披露设备特有的测量不确定性，这种趋势同时存在于商用和实验室构建的设备中。例如，Fields at Work指出ExpoM-RF系列在频段间的交叉干扰范围从-40 dB至-60 dB，但并未提供关于天线各向同性、场强线性和频率响应平坦度等参数相关不确定性的任何信息。

6.6. 关于在5G曝露评估中使用的技术讨论

截至当前，有四个欧洲项目构成了电磁场与健康研究群（CLUE-H）的组成部分：NextGEM（Petroulakis等人，2023年）、SEAWave（匿名，2024f）、ETAIN（匿名，2024b）、GOLiAT（匿名，2024d），它们正在进行5G网络中RF-电磁场暴露的评估（涵盖FR1和FR2）。这些评估采用了新开发或先进的测量设备（Minucci等人，2022年），并使用了创新或近期更新的测量协议，无论是标准化的（例如，IEC 62232:2022，2022年）还是未标准化。对于商业部署的5G NR网络中散发出的电磁场，利用先前提到的各种设备进行了评估。对于5G-FR1，在频率范围达到6GHz时，可以使用相同的设备来评估射频-电磁场暴露情况（类似用于评估传统网络2G至4G中的暴露）。特殊情况下需要通过启用5G的移动电话用户单元（UE）来模拟最大暴露条件（Aerts等人，2019年），或者至少评估个人自动诱导的暴露（Velghe等人，2021年）。对于5G-FR2，则需要不同类型的宽带场强测量探针、频谱分析仪以及用于测量节点的其他硬件。比如，为了更准确地评估这一频率范围内的电磁场，可能还需要特定的谐波混合器等设备。为了全面评估理论上的最坏情况暴露（即在5G NR网络中可能出现的最大风险），专门的设备如频谱分析仪或网络扫描仪是必不可少的。这主要是由于5G NR无线通信的显著随机性，这一特性源于大规模、交互和敏捷波束形成以及独立信号减少的影响，这些受当前流量负载和用户行为（Keller，2019年）等条件影响。

当前最先进的技术，无论是频率选择性还是代码选择性，都依赖于对与流量负载无关的信号（如SSB）进行外推测量。这些方法仅能使用高级别的测量设备来评估（Fellan和Schotten，2022年）。这些技术适用于FR1和FR2频段，并详细概述在Fellan和Schotten（2022年）中。值得注意的是，在5G FR2频段的情况下，通常采用定向喇叭天线而不是等向性探头来增加接收器增益并降低高频率的路径损耗，同时尽可能减少用户设备的影响（Celaya-Echarri等人，2020年，Minucci和Verbruggen，2022年，Wood等人，2021年，Chiaraviglio等人，2022年，匿名，2021c，刘等人，2024年），尽管并非总是如此（Wali等人，2022年）。在使用喇叭天线时，确保双极化测量很重要。这可以通过使用双极化天线或旋转单极化天线来实现（Celaya-Echarri等人，2020年）。对于单一轴向全向天线（Wali等人，2022年，刘等人，2024年），为了确保不同极化的准确测量，需要旋转天线（Celaya-Echarri等人，2020年）。然而，在不进行外推的情况下直接在5G网络中测量射频-电磁场（即，仅使用先前讨论的其他类型的测量设备）也是可行的。

在Letertre等人（2013年）的报告中指出，"基于二极管检测器的探头不适合处理功率和时间变化相对较高的信号"。后来，在Adda等人的实验中证实（2022年），这些探头倾向于高估5G FR1信号幅度（电场强度增加百分比“数十个百分点”）的原因是它们的峰值因数较高，尽管如此，仍然推荐使用宽带场强计以确保对当前总暴露进行"可靠评估"(IEC 62232:2022, 2022年，Keller, 2019)。实际上，在操作于26GHz和60GHz的5G FR2（毫米波）测量活动中已经使用了具有等向探头的宽带场强计（Wood等人，2021年，法国国家频率局，2021年，Ofcom技术报告，2020年），尽管它们的敏感性有限（至少0.7 V/m）且面临大信号带宽带来的挑战（Adda等人的实验，2022年）。此外，现在最新的商业个人暴露监测仪（PEM）可以测量5G FR1频段（Selmaoui等人，2021年）。然而，由于自动诱导的暴露越来越重要，仅使用PEM不足以评估个人暴露，因此还需要额外设备如移动电话（Velghe等人，2021年）。遗憾的是，目前尚未有可靠的关于PEM在测量5G FR1信号时可靠性的出版数据。同样，没有商业可用的针对5G FR2频段的曝露计。Thielens等人（2017年）讨论了PEM应用于毫米波的可能性，在匿名, 2023m和匿名, 2023e中分别引入了两种在60GHz操作的毫米波个人曝露监测仪，尽管这些仪器尚未在实地测试过。同样地，PDE并未被调整以用于测量5G FR1频段。

许多欧洲测量网络可以直接测量5G FR1频段，包括配备可以测量至7-8GHz的宽带探头的区域监测器（Iakovidis等人，2022年），或者包含宽带测量节点的系统（Iakovidis等人，2022年，Pinel等人，2020年）。这些网络无需进行特定修改即可运行。尽管如此，它们也会遇到与宽带场强计类似的局限性，因为它们所使用的探头也包含了二极管为基础的检测器。最后，实验室构建的测量节点的最新版本要么涵盖了部分5G FR1频段（Minucci等人，2022年），要么专门用于仅测量5G FR1频段（Santiago Rivera等人，2018年）。值得注意的是，在设计这些节点时，tRMS检测器是首选的选择（Minucci等人，2022年）。据作者所知，目前在商业上或实验室环境中都不存在能够测量5G FR2频段的可用测量节点。

‍

7 结论

本综述的目的是为射频电磁场（RF-EMF）暴露评估领域的发展打下基础，最终促进更为全面和高效的评估。本文全面概述了当前RF-EMF测量仪器的最新进展。覆盖了从频谱分析仪、宽带场强计、区域监测器、个人曝露监测仪到自定义构建的仪器等广泛工具，以及现有的测量规程，包括标准化与非标准化方法。此外，我们还介绍了几种在RF-EMF暴露评估中常被使用的移动应用，这些应用用于收集5G NR无线网络数据。然而，对于这些应用程序的测量结果准确性及它们之间的对比与更高级别的工具相比如何，目前仍不清楚。

最重要的是，本次综述强调了需要经济实用且耐用的测量设备或传感器的需求。这些设备能够以高时间分辨率在不同的频率带中收集数据，并能适应各种环境条件。这样的传感器对于在更大的地理区域、更长时间间隔和不同人群中进行静止、移动和个人暴露评估至关重要，远超现有能力范围。此外值得注意的是，针对这些传感器的具体需求因使用方式而异：例如，在体测量设备需考虑身体的影响；车辆内集成的传感器需要考虑车速和传感器相对于车辆位置的影响；基础设施上的传感器则需考虑高度及建筑材料的影响。另外，对于理解下一代网络中电磁场分布的高度不规则时间变化，需要实时、高速采样的解决方案存在需求。

此外，关于目前使用的自定义开发的RF-EMF测量工具，尤其是如何度量不确定性方面，缺乏详细信息。考虑到现有工具和方法的多样性，进行彻底比较变得至关重要，以识别汇总可用测量数据所需的统计工具。

对于后续研究，我们计划进一步讨论当前5G NR评估方法与测量设备之间的关系，将详细介绍新设计、低成本自定义构建测量设备的要求、机遇以及优先级。

（完）

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2ODIyODY5MQ==&mid=2247484659&idx=1&sn=e4a3f1d4b16a540812564e2b16e90706

欢喜荟

国外文献搬运工，翻译软件熟练工。由于懒，几乎都所有翻译稿都省略了原文作者，参考文献，注释等内容。请大家自行根据原文献名查询更详细的文献内容。向所有文献原作者致敬自娱自乐优先大众娱乐挨边欢喜欢喜人工智能搞耍机器学习放假吃皮吃皮