当前移动互联网业务发展迅速,用户规模不断扩大,人们在使用各种业务的同时,也暴露在移动终端电磁辐射之下。由于不同移动互联网业务的数据传输特性不同,导致手机的无线信号发射方式存在很大差异,因此在使用不同业务时,手机电磁辐射变化很大。目前国内外研究者对于手机电磁辐射强度的预测主要考虑天线特性和路径损耗,无法准确预测手机在使用移动互联网业务时的平均电磁辐射暴露水平。另一方面,对手机电磁辐射的人体吸收研究主要通过天线本身的辐射特性进行仿真,没有考虑智能手机天线的构造方式对手机电磁辐射传播环境的影响,导致评估结果与实际情况相差很大。针对上述问题,本论文主要工作与创新点如下:(1)提出了一种基于业务传输间隔分布的手机平均电磁辐射预测方法。该方法通过分析移动互联网业务的时间特征,建立移动互联网业务的传输间隔时间概率分布,并根据业务间隔分布得到手机发送信号占空比,通过占空比预测手机平均电磁辐射强度。本论文通过收集到的QQ用户聊天数据,建立了手机QQ消息的间隔时间概率分布模型,并预测了使用QQ时手机发送信号占空比和手机平均电磁辐射强度,占空比和平均电磁辐射强度的预测值与测量值的平均误差率分别为12.3%和6.4%,表明该方法能够准确预测手机平均电磁辐射强度。(2)提出了一种基于天线构造方式的手机电磁辐射比吸收率预测方法。该方法根据不同的天线构造方式建立手机仿真模型,并根据真实手机的SAR测量数据对仿真模型进行了验证,然后使用手机模型对手机电磁辐射人体比吸收率进行预测。本论文针对不同的天线构造建立了四种手机模型,结合可调整姿势的人体模型进行仿真,仿真结果表明人体对塑料机身单极子天线手机的电磁辐射比吸收率最大,且金属机身对单极子天线有更强的限制。此外,使用手机时人体手部对电磁辐射有较强吸收作用,导致人体其他部位电磁辐射比吸收率显著降低。(3)在通过实验验证第三章提出的理论方法时,为了提高实验测量效率,本论文开发了一种电磁辐射远程测量控制软件。该软件支持预定义测量参数的常见网络制式信号电磁辐射测量,同时支持自定义测量参数和测量流程,控制频谱分析仪进行自动测量并保存结果,并能够监控实时测量数据、网络连接状态和电源状态。本论文使用该软件进行了不同场景的测量,与手动测量相比,不但测量结果更为精确,且测量时间更短。