zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Điện - Điện tử

Đề xuất kiến trúc không phân chia tế bào cho mạng vô tuyến quanh cơ thể với điều khiển công suất phát cho đường lên

Chia sẻ: Phó Cửu Vân | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Báo xấu

10
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Đề xuất kiến trúc không phân chia tế bào cho mạng vô tuyến quanh cơ thể với điều khiển công suất phát cho đường lên" tập trung vào việc khảo sát mô hình WBAN dựa trên giao thức không phân chia tế bào với điều khiển công suất phát cho đường lên. Đề xuất của tác giả có thể giải quyết những hạn chế của phương pháp tập trung truyền thống và tối ưu hóa hiệu năng của WBANs về thông lượng dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đề xuất kiến trúc không phân chia tế bào cho mạng vô tuyến quanh cơ thể với điều khiển công suất phát cho đường lên

Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) Đề Xuất Kiến Trúc Không Phân Chia Tế Bào Cho Mạng Vô Tuyến Quanh Cơ Thể Với Điều Khiển Công Suất Phát Cho Đường Lên Kiều Khắc Phương1, Phạm Thanh Hiệp1 và Bồ Quốc Bảo2,* Khoa Vô tuyến điện tử, Học viện Kỹ thuật quân sự, Hà Nội, Việt Nam 1 2 Khoa Điện tử, Đại học Công nghiệp Hà Nội, Hà Nội, Việt Nam Email: phuongkk@mta.edu.vn, phamthanhhiep@gmail.com, baobq@haui.edu.vn Abstract— Mạng vô tuyến quanh cơ thể (WBANs: tiếp giữa các cảm biến và các AP mà không cần bộ điều Wireless body area networks) thu hút được nhiều sự phối trung tâm. Điều này làm giảm độ phức tạp của hệ chú ý nhờ các ứng dụng linh hoạt trong chăm sóc sức khỏe thống và mức tiêu thụ năng lượng, tăng khả năng mở và sự phát triển nhanh chóng của các thiết bị chăm sóc sức rộng và cải thiện hiệu suất liên lạc. Trong WBANs, khỏe cá nhân. Nghiên cứu này đánh giá kiến trúc không truyền dữ liệu từ các cảm biến đến trạm gốc trung tâm phân chia tế bào dành cho WBANs, trong đó nhiều điểm có thể gặp phải những hạn chế như phạm vi liên lạc và truy cập (AP: Access point) hỗ trợ các cảm biến phân tán đặt trên cơ thể. Để sử dụng phổ tần hiệu quả, các cảm biến nhiễu đa đường. Công nghệ không phân chia tế bào có chia sẻ cùng một tài nguyên tần số và thời gian, truy cập thể giúp khắc phục những hạn chế này bằng cách cho đồng thời các AP phân bố trong phạm vi phủ sóng. Để phép các cảm biến truyền và nhận dữ liệu trực tiếp từ nâng cao hiệu suất của toàn hệ, một thuật toán điều khiển các AP lân cận, tận dụng tính chất phân tán và đa dạng công suất được đề xuất nhằm tối ưu hóa thông lượng cảm của các AP này. Việc sử dụng công nghệ không phân biến dựa trên các điều kiện của kênh. Hiệu quả của thuật chia tế bào trong WBANs cung cấp một cơ chế mới để toán đề xuất được đánh giá bởi một số tham số chính, bao cải thiện hiệu suất liên lạc và hiệu quả năng lượng trong gồm số lượng cảm biến, số lượng AP và độ dài của các mẫu WBANs. Trong mô hình này, các cảm biến giao tiếp huấn luyện đường lên. Kết quả mô phỏng chứng minh trực tiếp với các AP, loại bỏ sự cần thiết của bộ điều rằng phương pháp đề xuất nâng cao hiệu năng hệ thống trong đường lên ở tất cả các kịch bản được thử nghiệm. phối trung tâm. Hơn nữa, để tối ưu hóa hiệu năng của WBANs, việc điều khiển công suất phát đóng vai trò rất Keywords: Mạng vô tuyến quanh cơ thể; không phân chia quan trọng. Bằng cách điều chỉnh linh hoạt công suất tế bào; điều khiển công suất dữ liệu. phát của các cảm biến, có thể nâng cao thông lượng tổng thể, giảm thiểu nhiễu và kéo dài tuổi thọ của mạng. Vì I. GIỚI THIỆU vậy, việc điều khiển công suất phát trở thành một vấn WBANs bao gồm một mạng lưới các thiết bị được đề quan trọng trong việc nâng cao hiệu năng và độ tin đeo hoặc được cấy ghép, giao tiếp vô tuyến với bộ điều cậy của WBANs [8, 9]. phối trung tâm, tạo điều kiện thuận lợi để thu thập và Nghiên cứu của tác giả tập trung vào việc khảo sát phân tích dữ liệu theo thời gian thực [1, 2]. Theo truyền mô hình WBAN dựa trên giao thức không phân chia tế thống, WBANs dựa vào kiến trúc tập trung, trong đó tất bào với điều khiển công suất phát cho đường lên. Đề cả các cảm biến truyền dữ liệu của chúng đến bộ điều xuất của tác giả có thể giải quyết những hạn chế của phối trung tâm hoặc AP. Tuy nhiên, cách tiếp cận tập phương pháp tập trung truyền thống và tối ưu hóa hiệu trung này phải đối mặt với một số thách thức, chẳng hạn năng của WBANs về thông lượng dữ liệu. Một số đóng như khả năng mở rộng mạng hạn chế, tăng mức tiêu thụ góp chính của nghiên cứu này được liệt kê như sau: năng lượng và giảm độ tin cậy hệ thống. Những hạn chế • Đề xuất mô hình không phân chia tế bào cho này đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực chăm sóc sức WBANs dựa trên kỹ thuật không phân chia tế bào khỏe, tại đó việc truyền dữ liệu liên tục và đáng tin cậy được sử dụng trong công nghệ 6G. Hệ thống này là yêu cầu thiết yếu [3, 4]. bao gồm nhiều AP và các cảm biến được gắn trên Để vượt qua những thách thức này, những nghiên cơ thể để phục vụ việc điều trị của người bệnh. Tất cứu gần đây đã đề xuất khái niệm mạng không phân cả các AP đồng bộ hóa hoạt động của chúng thông chia tế bào, nó cung cấp một giải pháp thay thế đầy hứa qua một mạng lõi (backhaul) và sử dụng hoạt động hẹn cho kiến trúc tập trung truyền thống. Mạng không song công phân chia theo thời gian (TDD: Time phân chia tế bào sử dụng một kiến trúc phân tán, trong division duplex) để cung cấp dịch vụ tới tất cả các đó nhiều AP được triển khai trên toàn không gian và cảm biến sử dụng cùng một nguồn tài nguyên tần phục vụ như các tế bào ảo [5, 6, 7]. Công nghệ không số-thời gian như được mô tả trong Hình 1. Ngược phân chia tế bào cho phép truyền và nhận dữ liệu trực lại với WBANs truyền thống, mô hình này cho phép ISBN 978-604-80-8932-0 7
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) các cảm biến truyền và nhận dữ liệu trực tiếp từ các đồng thời và ở cùng tần số bởi mỗi AP. Giao thức TDD AP thay vì dựa vào bộ điều phối để liên lạc. xử lý việc truyền dữ liệu từ các AP đến các cảm biến • Giới thiệu thuật toán điều khiển công suất được thiết (đường xuống) và từ các cảm biến đến các AP (đường kế để giảm thiểu ảnh hưởng của của việc truyền và lên). Khoảng thời gian của mỗi chu kỳ bao gồm ba giai nhận tín hiều từ các cảm biến xung quanh, nhằm đoạn: huấn luyện đường lên, truyền dữ liệu đường tăng thông lượng của từng cảm biến, từ đó tăng xuống và truyền dữ liệu đường lên. Trong giai đoạn thông lượng chung của hệ thống. huấn luyện đường lên, các cảm biến truyền các chuỗi • Đánh giá hiệu năng của mô hình không phân chia tế tín hiệu dẫn đường cho các AP và mỗi AP thực hiện ước bào được đề xuất khi so sánh nó với mô hình lượng kênh cho tất cả các cảm biến. Dựa vào các ước WBANs truyền thống kế nối một - một, 01 AP phục lượng kênh này, tiền mã hóa được áp dụng cho tín hiệu vụ 01 cảm biến tại một thời điểm [10]. Thông qua đường xuống, trong khi tín hiệu đường lên được truyền mô phỏng và phân tích, tác giả định lượng được bởi cảm biến và được tách bởi phương pháp bộ lọc thích những cải thiện mà mô hình đề xuất đạt được về mặt nghi. thông lượng dữ liệu. Các giai đoạn xử lý tín hiệu được mô tả chi tiết như Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: sau. Hệ số kênh gas giữa cảm biến thứ s và AP thứ a là Trong phần II, tác giả cung cấp tổng quan về mô hình hệ sự kết hợp giữa hệ số pha đinh dải rộng βas và hệ số pha thống không phân chia tế bào của mạng WBANs Phần đinh dải hẹp has [11]. Nó được mô hình hóa như sau: III trình bày hoạt động của hệ thống WBAN không phân #/% chia tế bào và đề cập đến các vấn đề của kỹ thuật điều 𝑔!" = 𝛽!" ℎ!" . (1) khiển công suất. Tình huống mô phỏng và các kết quả Giả thiết rằng has với s = 1 ÷ S, a = 1 ÷ A là các biến mô phỏng được trình bày trong phần IV. Cuối cùng, ngẫu nhiên độc lập và được phân bố theo phân bố chuẩn phần V đưa ra những kết luận về nghiên cứu được trình CN (0, 1). Tần số sóng mang ảnh hưởng đến các giá trị bày trong bài báo. của gas và has, tuy nhiên, pha đinh dải rộng là không đổi trên các tần số. Giả thiết rằng, tần số sóng mang được II. MÔ HÌNH HỆ THỐNG chia thành các sóng mang nhỏ và pha đing không đổi trong những khoảng nhỏ đó. Mô hình WBAN không phân chia tế bào được đề Mô hình kênh truyền giữa AP gắn trên tường của xuất trong bài báo này khác với hệ thống WBAN truyền phòng và các cảm biến dựa trên kênh CM4, kênh này thống vì nó loại bỏ sự cần thiết của bộ điều phối trong sử dụng ba dải tần riêng biệt là 900 MHz, 2,4 GHz và truyền - nhận dữ liệu. Như mô tả trong hình 1, các cảm 3,1 đến 10,6 GHz để truyền và xử lý tín hiệu từ bề mặt biến trao đổi dữ liệu trực tiếp với các AP mà không cần cơ thể đến các thiết bị bên ngoài theo chuẩn IEEE bất kỳ thiết bị trung gian nào. Mô hình đề xuất giả thiết 802.15.6 [12], [13]. Hiện tại, nghiên cứu sử dụng mô có sự hiện diện của số lượng AP là A và số lượng cảm hình kênh giữa điểm truy cập vô tuyến và bề mặt cơ thể biến là S. hoạt động trong dải tần cụ thể là 4,5 GHz [14]. Sự suy giảm cường độ tín hiệu dọc theo đường truyền được biểu thị ở (1) bởi hệ số pha đinh dải rộng βas như mô tả bởi phương trình sau: !"#$ 𝛽!" = 10 %& , (2) ở đây 𝑃𝐿!" biểu thị suy hao đường truyền tính bằng dB đối với môi trường trong nhà, được tính bằng: () 𝑃𝐿!" (𝑑) [𝑑𝐵] = 𝛼 + 10𝛽𝑙𝑜𝑔#& (𝑑) + 𝑋' , (3) trong đó α là hệ số chặn, β là hệ số độ dốc và 𝑋' là sự () Hình 1: Mô hình hệ thống WBAN không phân chia tế bào. thăng giáng tín hiệu dải rộng, chúng có liên quan đến cường độ tín hiệu thu được trên đường truyền trực tiếp Sự sắp xếp các cảm biến trên cơ thể bệnh nhân được dưới dạng hàm số của khoảng cách, ở đây σ là phương mô tả trong Hình 1, với các vòng tròn màu đen sẫm sai của tín hiệu. tượng trưng cho các cảm biến gắn phía trước cơ thể Để cải thiện khả năng thu tín hiệu, ăng-ten phân cực bệnh nhân và vòng tròn màu trắng có viền đen tượng tròn được sử dụng ở AP vì nó cung cấp vùng phủ trong trưng cho các cảm biến gắn phía sau cơ thể bệnh nhân. nhà tốt hơn. Các cảm biến được trang bị ăng-ten phân Ngoài ra, mô hình còn bao gồm một số AP được gắn ở cực đứng để giảm thiểu nhiễu do phản xạ từ mặt đất. các vị trí ngẫu nhiên trên tường. Mỗi AP và cảm biến Các tham số của mô hình suy hao đường truyền được chỉ được trang bị một ăng-ten. Mạng lõi kết nối tất cả thể hiện trong Bảng 1, trong đó ký hiệu V-V được sử các AP với bộ phận xử lý trung tâm (CPU: Central dụng để mô tả cấu hình trong đó ăng-ten của cả cảm Processing Unit). Tất cả các cảm biến được phục vụ biến và AP đều phân cực đứng. Các AP không dây được ISBN 978-604-80-8932-0 8
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) trang bị ăng-ten phân cực tròn và các cảm biến có ăng- =*>' ?#$ ten phân cực đứng được gọi là cấu hình V-Omni [14]. 𝑏!" ≜ * . (7) *>' ∑-.% ?#$́ :A$ A$́ : B# $́ , Bảng 1: Các tham số của mô hình suy hao đường truyền trong cả hai trường hợp LoS (Line of sight) và NLoS (Non- B. Truyền dữ liệu đường lên LOS) ở tần số 4,5 GHz. Trên đường lên, tất cả S cảm biến truyền dữ liệu của Phân LOS NLOS chúng đến các AP cùng một lúc. Trước khi truyền dữ cực α β σ α β σ liệu, cảm biến thứ s gán một trọng số ký hiệu là 𝑝" , thỏa V-V 41,45 1,32 1,79 16,22 4,85 3,91 mãn điều kiện 𝐸{|𝑝" |% } =1, được điều chỉnh bởi hệ số V- 71,09 0,88 1,79 40,48 4,55 2,84 điều khiển công suất ?𝜆" , với 0 ≤ 𝜆" ≤ 1. Tín hiệu Omni nhận được tại AP thứ a được cho bởi phương trình: III. PHÂN TÍCH HOẠT ĐỘNG HỆ THỐNG WBAN 𝑚C,! = ? 𝛾C ∑. 𝑔!" ?𝜆" 𝑝" + wC,! "/# (8) KHÔNG PHÂN CHIA TẾ BÀO Ở đây 𝛾C là tỷ số tín trên tạp (SNR: Signal to noise ratio) A. Giai đoạn huấn luyện đường lên của đường lên được chuẩn hóa bằng một giá trị tham chiếu là tạp âm cộng tính tại AP thứ a. 𝛾C là một biến Đối với mỗi khoảng thời gian δ biểu thị thời lượng ngẫu nhiên phức phân bố Gaussian có giá kỳ vọng bằng huấn luyện cho liên lạc đường lên, được nhân với băng 0 và phương sai bằng 1. Để nhận biết được tín hiệu được thông tín hiệu sẽ cho ra độ dài khoảng kết hợp, được ký gửi bởi cảm biến thứ s là ps, AP thứ a tăng tín hiệu nhận hiệu là δc (đo bằng số mẫu). Trong giai đoạn huấn luyện, được 𝑚C,! khi sử dụng ước lượng kênh (thu được cục tất cả S cảm biến đều truyền các chuỗi tín hiệu dẫn bộ) của nó gas và liên hợp của nó. Khi đó kết quả thu đường bao gồm δ mẫu tới các AP một cách đồng thời. được F!" . 𝑚C,! được truyền qua mạng lõi tới CPU. Tín 𝑔∗ Giả sử rằng chuỗi tín hiệu dẫn đường được sử dụng bởi hiệu được phát hiện ở CPU có dạng như sau: cảm biến thứ s là √𝛿𝜽" ∈ 𝐶 *+# , ở đây ‖𝛉‖% = 1, với s = 1 ÷ S. Do đó, véc tơ tín hiệu dẫn đường nhận được tại 𝑟C," = ∑E F!" 𝑚C,! = !/# 𝑔 ∗ . AP thứ a có kích thước là δ x 1. ∑"́ /# ∑E ?𝛾C 𝜆"́ F!" 𝑔!"́ 𝑝"́ +∑E F!" 𝑤C,! . (9) !/# 𝑔∗ !/# 𝑔 ∗ 𝒎,,! = ? 𝛿𝛾, ∑. 𝑔!" 𝜽" + 𝐰,,!, "/# (4) Sau đó 𝑝" được phát hiện từ 𝑟C," và 𝑟C," được phân tích thành: trong đó 𝛾, biểu thị tỷ số tín trên tạp (SNR) của đường lên được chuẩn hóa cho mọi ký hiệu tín hiệu dẫn đường 𝑟C," = 𝐷" 𝑝" + 𝐵" 𝑝" +∑.2" 𝑈""́ + 𝑤C,! , "́ (10) và 𝐰,,! đại diện cho một tập hợp các véc tơ tạp âm cộng trong đó tính tại AP thứ a. Các thành phần của 𝐰,,! độc lập và được phân bố theo phân bố Gauss có giá trị kỳ vọng 𝐷" ≜ ?𝛾C 𝜆" 𝐸{∑E F!" 𝑔!" }, !/# 𝑔 ∗ (11) bằng 0 và phương sai bằng 1. 𝐵" ≜ ?𝛾C 𝜆" ∑E F!" 𝑔!" − 𝐷" , !/# 𝑔 ∗ (12) Dựa trên tín hiệu dẫn đường nhận được 𝒎,,! , AP thứ a ước lượng kênh gas với s = 1 ÷ S. Ký hiệu D ,,!" 𝑚 𝑈""́ ≜ ?𝛾C 𝜆"́ ∑E F!" 𝑔!"́ . !/# 𝑔 ∗ (13) là hình chiếu của 𝒎,,! lên 𝜃" . 0 𝐷" là cường độ tín hiệu nhận được, 𝐵" liên quan đến 0 sự thiếu chính xác của độ lợi định dạng chùm tia và 𝑈""́ D ,,!" = 𝜃" 𝒎,,! = ? 𝛿𝛾, 𝑔!" + 𝑚 biểu thị nhiễu gây ra bởi các tín hiệu không mong muốn ? 𝛿𝛾, ∑.2" 𝑔!"́ 𝜃" 𝜃"́ + 𝜃" 𝐰,,! . "́ 0 0 (5) của cảm biến thứ s. Tốc độ truyền dữ liệu có thể đạt được của cảm biến thứ s được xác định theo công thức: Mặc dù D ,,!" không phải là ước lượng thống kê đầy 𝑚 đủ của gas đối với các chuỗi tín hiệu dẫn đường ngẫu |& |* 𝑄!,# = 𝑙𝑜𝑔$ &1 + '{|) |*}+∑- $ '{|- ). (14) nhiên, ta vẫn có thể sử dụng D ,,!" để đạt được ước 𝑚 $ $́ /$ * $$́ | }+. lượng gần lý tưởng. Các phép chiếu bắt nguồn từ Bằng cách thay các công thức (11), (12) và (13) vào phương pháp D ,,!" đạt hiệu quả tốt nhất trong trường 𝑚 công thức (14), ta nhận được công thức dạng đóng đối hợp hai chuỗi mẫu ban đầu giống hệt nhau hoặc trực với tốc độ truyền dữ liệu của cảm biến theo đường lên giao với nhau. Ước lượng MMSE (minimum mean theo phương trình sau: square error) của gas ký hiệu là F!" được cho bởi 𝑔 phương trình sau: ⎛ %! &" '∑$ )#" * #%& ' ⎞ 6∗ 345',#$ 7#$ 8 𝑄!,# = 𝑙𝑜𝑔$ ⎜1 + '⎟ . F!" = 𝑔 * D ,,!" = 𝑏!" D ,,!" , 𝑚 𝑚 (6) + %! ∑)*" &"́ +∑$ )#" #"́ , -." ."́ - , ' 39:5',#$: < ; "́ #%& +#" ⎝ /%! ∑)%& ∑$ )#" 0#"́ /∑$ )#" ⎠ ở đây "́ #%& #%& (15) ISBN 978-604-80-8932-0 9
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) C. Điều khiển công suất đường lên B. Kết quả mô phỏng Thông lượng cảm biến trong trường hợp đường lên Điều khiển công suất truyền dữ liệu cho phép hệ được mô tả bởi các kết quả mô phỏng thể hiển trong thống WBAN không phân chia tế bào cung cấp dịch vụ Hình. 2, 3, 4 và 5. chất lượng cao một cách nhất quán cho tất cả các cảm biến, không phụ thuộc vào vị trí của chúng. Mục đích chủ yếu của chiến lược điều khiển công suất là đạt được sự công bằng về thông lượng giữa các cảm biến, cố gắng nâng cao tỷ số tín hiệu trên tạp âm cộng nhiễu (SINR: Signal-to-interference-plus-noise ratio) nhỏ nhất giữa tất cả các cảm biến bằng phương pháp tối đa- tối thiểu. Điều này đảm bảo rằng tất cả các cảm biến đều nhận được SINR như nhau. Chúng ta có thể chứng minh điều này như sau: Với cảm biến có SINR nhỏ nhất được điều khiển công suất phát tăng lên và giảm công suất phát ở các thiết bị khác trong khi vẫn đảm bảo tất cả các ràng buộc khác đều được thỏa mãn. Việc này Hình 2: Phân bố tích lũy thông lượng của đường lên trên mỗi được lặp lại cho tới lúc SINR của tất cả các cảm biến cảm biến với điều khiển công suất dữ liệu trong trường hợp được thiết lập cùng một mức. Bằng cách tối đa hóa A = 4 và S = 8. SINR tối thiểu trong tất cả các cảm biến trong mạng, điều khiển công suất tối đa-tối thiểu đảm bảo rằng tất Hình 2 cho thấy thông lượng của hệ thống đề xuất cả các cảm biến đều nhận được mức độ đồng đều và bị ảnh hưởng bởi độ dài chuỗi tín hiệu dẫn đường δ. Nếu nhất quán của chất lượng dịch vụ. Quá trình điều khiển δ được đặt ở giá trị nhỏ, khoảng thời gian của mỗi chu công suất được thực thi bởi CPU và đáng chú ý là được kỳ sẽ bị kéo dài, điều này làm giảm độ chính xác ước thực hiện trên thang thời gian pha đing dải rộng. lượng kênh do mức độ nhiễu của tín hiệu dẫn đường cao Ở đường lên, ta có thể xây dựng thuật toán điều hơn. Việc tăng giá trị δ sẽ dẫn đến việc nâng cao thông khiển công suất truyền dữ liệu như sau: lượng trung bình trên mỗi cảm biến trong đường lên cho 5IJ L0,$ đến khi đạt đến một ngưỡng cụ thể. Nguyên nhân của 5!+ {G$} "/#,….,. (31) việc này là do với số lượng AP và cảm biến cố định, chuỗi tín hiệu dẫn đường dài hơn sẽ dẫn đến thời gian 𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑡𝑜 0 ≤ 𝜆" ≤ 1, 𝑠 = 1, … , 𝑆 ước lượng kênh dài hơn. Do đó, chất lượng của ước ở đây 𝑄C," đã được đưa ra theo biểu thức (15). lượng kênh tăng lên khi nhiễu giảm. Tuy nhiên, sự cải thiện đạt đến điểm bão hòa ở δ = 10 hoặc δ = 15 do số IV. CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG lượng ký hiệu để truyền dữ liệu đường lên bị hạn chế. Tuy nhiên, khi chúng ta tiếp tục tăng độ dài chuỗi tín A. Mô hình mô phỏng hiệu dẫn đường, thông lượng đường lên trên mỗi cảm biến sẽ giảm dần sau một điểm nhất định. Tác giả xem xét một phòng bệnh trong đó có nhiều bệnh nhân, mỗi bệnh nhân có thể đeo nhiều cảm biến. Căn phòng có kích thước 10 m x 10 m x 3 m và chứa một số AP đặt ngẫu nhiên trên tường. Mỗi AP có chiều cao cố định là 2,5 m, nhưng các cảm biến được lắp đặt ở các độ cao khác nhau từ 0,5 mét (đối với cảm biến gắn vào đầu gối) đến 1,5 mét (đối với cảm biến gắn vào ngực). Bảng 2 chứa các tham số kỹ thuật cho cấu hình mô phỏng. Bảng 2: Các tham số kỹ thuật cho cấu hình mô phỏng. Các tham số Giá trị Tần số (f) và băng thông (B) 4,5 GHz; 10MHz Số lượng cảm biến (S) 5÷8 Số lượng AP (A) 2÷8 Hình 3: Phân bố tích lũy thông lượng của đường lên trên mỗi α, β, σ của môi trường LOS 41,45; 1,32; 1,79 cảm biến với điều khiển công suất dữ liệu trong trường hợp α, β, σ của môi trường NLOS 16,22; 4,85; 3,91 A = 4 và δ = 5. Độ cao của AP (Hb) 2,5 m Độ cao của cảm biến được gắn 0,5 m ÷ 1,5 m Hình 3 cho thấy giá trị thông lượng trung bình trên vào cơ thể của bệnh nhân (Hm) mỗi cảm biến tăng lên khi A = 4, δ = 5, và S được thay Kích thước phòng bệnh 10 m x 10 m x 3 m đổi từ 5 đến 8. Khi số lượng cảm biến giảm, biểu thức ISBN 978-604-80-8932-0 10
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) trong phương trình (13) cho thấy sự giảm nhiễu giữa tương ứng là 0,03 Mbit/s và 0,015 Mbit/s. Ưu điểm hiệu các cảm biến, dẫn đến tăng tốc độ cảm biến có thể đạt năng này của WBAN không phân chia tế bào có được được theo phương trình (15). Sự gia tăng này dẫn đến là do sự truyền sóng thuận lợi, dẫn đến ít nhiễu hơn. sự cải thiện hiệu quả của giải mã tín hiệu. Điều này giải thích tại sao WBAN không phân chia tế bào hoạt động tốt hơn WBAN truyền thống. V. KẾT LUẬN Mô hình WBAN không phân chia tế bào được đề xuất trong bài báo này cho thấy có thể phục vụ nhiều cảm biến đồng thời bởi nhiều AP hợp tác trên cùng một tài nguyên tần số-thời gian. Để kết nối các AP và CPU, một liên kết mạng lõi của mạng công cộng được sử dụng. Các tác giả của nghiên cứu này đã xây dựng thuật toán để điều khiển công suất dữ liệu nhằm nâng cao thông lượng trung bình của cảm biến và cuối cùng nâng cao thông lượng tổng thể của hệ thống. Các kết quả mô Hình 4: Phân bố tích lũy thông lượng của đường lên trên mỗi phỏng cho thấy sự gia tăng đáng kể về thông lượng cảm cảm biến với điều khiển công suất dữ liệu trong trường hợp biến cho đường lên khi so sánh với trường hợp điều S = 8 và δ = 5. khiển công suất dữ liệu không được thực hiện. Hơn nữa, các tác giả đã tiến hành so sánh giữa hai mô hình Trong khi đó, ở Hình 4 các mô phỏng được tiến hành WBAN và kết luận rằng WBAN không phân chia tế bào cho các trường hợp S = 8, δ = 5 và A thay đổi từ 2 đến thể hiện hiệu năng hệ thống tốt hơn so với WBAN 8. Kết quả mô phỏng chỉ ra rằng việc tăng số lượng AP truyền thống. Các nghiên cứu trong tương lai sẽ tập dẫn đến tăng thông lượng trên mỗi cảm biến. Lý do cho trung vào các vấn đề quan trọng như độ trễ, mức tiêu điều này là cường độ tín hiệu yêu cầu được thể hiện thụ điện năng, tối ưu hóa tín hiệu dẫn đường và các cảm trong (11), tăng lên với sự tham gia của nhiều AP hơn biến với các mức độ ưu tiên khác nhau, cũng như kiểm trong quá trình truyền tải. Kết quả là, một sự cải thiện soát truy cập và cấu trúc các lớp vật lý được xây dựng tốc độ cảm biến có thể đạt được, như thể hiện trong (15). theo tiêu chuẩn IEEE 802.15.6. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] M. Yaghoubi, K. Ahmed, Y. Miao, Wireless body area network (WBAN): A survey on architecture, technologies, energy consumption, and security challenges, Journal of Sensor and Actuator Networks 11 (4) (Oct.2022) 67. doi:10.3390/jsan11040067. [2] K. Parai, S. Ha_zul Islam, Iot-rrhm: Provably secure iot-based real-time remote healthcare monitoring framework, Journal of Systems Architecture 138 (2023) 102859. doi:https://doi.org/10.1016/j.sysarc.2023.102859. URL https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S13837621230003 83. [3] B. Narwal, A. K. Mohapatra, A survey on security and authentication in wireless body area networks, Journal of Systems Hình 5: Phân bố tích lũy thông lượng của đường lên trên mỗi Architecture 113 (2021) 101883. cảm biến đối với WBAN tế bào nhỏ và WBAN không phân doi:https://doi.org/10.1016/j.sysarc.2020.101883. URL chia tế bào với A = 4, S = 8 và δ = 5. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S13837621203016 00. Hình 5 minh họa sự so sánh thông lượng đường lên [4] L. Li, S. Li, H. Peng, J. Bi, An e_cient secure data transmission and node authentication scheme for wireless sensing networks, trên mỗi cảm biến giữa mô hình WBAN truyền thống, Journal of Systems Architecture 133 (2022) 102760. doi:https: kết nối một - một và mô hình WBAN không phân chia //doi.org/10.1016/j.sysarc.2022.102760. URL tế bào. WBAN không phân chia tế bào đạt được hiệu https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S13837621220024 năng vượt trội so với WBAN truyền thống, như được 54. [5] T. C. Mai, H. Q. Ngo, M. Egan, T. Q. Duong, Pilot power control biểu thị bằng cả số liệu trung bình và số liệu có xác suất for cell-free massive MIMO, IEEE Transactions on Vehicular xảy ra là 90%. Khi không có điều khiển công suất dữ Technology 67 (11) (Nov. 2018) 11264{11268. liệu, tốc độ truyền dữ liệu của WBAN không phân chia doi:10.1109/tvt.2018.2867606. tế bào có thể đạt được là xấp xỉ 0,025 Mbits/s với xác [6] R. Sabbagh, C. Pan, J. Wang, Pilot allocation and sum-rate analysis in cell-free massive MIMO systems, in: 2018 IEEE suất 90%, gấp đôi tốc độ của mô hình WBAN truyền International Conference on Communications (ICC), IEEE, May. thống. Với điều khiển công suất dữ liệu, tốc độ dữ liệu 2018, pp. 1{6. doi:10.1109/icc.2018.8422575. với xác suất là 90% của WBAN không phân chia tế bào [7] H. Q. Ngo, A. Ashikhmin, H. Yang, E. G. Larsson, T. L. Marzetta, cao gấp đôi so với WBAN truyền thống, với giá trị Cell-free massive MIMO: Uniformly great service for everyone, in: ISBN 978-604-80-8932-0 11
Hội nghị Quốc gia lần thứ 26 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2023) 2015 IEEE 16th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC), IEEE, Jun. 2015, pp. 201{205.doi:10.1109/spawc.2015.7227028. [8] H. Zhang, F. Safaei, L. Tran, Joint transmission power control and relay cooperation for WBAN systems, Sensors 18 (12) (Dec. 2018) 4283. doi:10.3390/s18124283. [9] P. T. Hiep, N. N. Thang, G. Sun, N. H. Hoang, Proposal of a hierarchical topology and spatial reuse superframe for enhancing throughput of a cluster-based WBAN, ETRI Journal 41 (5) (Aug.2019) 648{657. doi:10.4218/etrij.2018-0571. [10] B. T. Anh, D. T. Quan, P. T. Hiep, Developing the max-min power control algorithm for distributed wireless body area networks, AEU - International Journal of Electronics and Communications 158 (Jan. 2023) 154448. doi:10.1016/j.aeue.2022.154448. [11] H. Q. Ngo, A. Ashikhmin, H. Yang, E. G. Larsson, T. L. Marzetta, Cell-free massive MIMO versus small cells, IEEE Transactions on Wireless Communications 16 (3) (Mar. 2017) 1834{1850.doi:10.1109/twc.2017.2655515. [12] K. Y. Yazdandoost, K. Sayra_an-Pour, Channel model for body area network (BAN), IEEE P802.15 Working Group for Wireless Personal Area Networks (WPANs), IEEE P802.15-08-0780-09-0006 (Apr. 2009) 29-30. [13] H. Sawada, T. Aoyagi, J. ichi Takada, K. Y. Yazdandoost, R. Kohno, Channel models between body surface and wireless access point for UWB band, IEEE P802.15 Working Group for Wireless Personal Area Networks (WPANs) (Aug. 2008) 4-7. [14] M. B. Majed, T. A. Rahman, O. A. Aziz, M. N. Hindia, E. Hana_, Channel characterization and path loss modeling in indoor environment at 4.5, 28, and 38 GHz for 5g cellular networks, International Journal of Antennas and Propagation 2018 (Sep. 2018) 1-14. doi:10.1155/2018/9142367. ISBN 978-604-80-8932-0 12

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí

65 tài liệu

2431 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.