超声波体域网中数据链路层可靠性研究

发布时间：2017-12-12 11:15

  本文关键词：超声波体域网中数据链路层可靠性研究

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【摘要】：体域网(Body Area Networks,BANs)是一种部署于体表或者植入体内的生物传感器网络,属于无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的一个分支,在生物医疗、体育运动、军事训练等领域都有广阔的应用前景。BANs通常由一系列内置无线通信模块的微型传感器构成,这些传感器具有微型化、低功率、可植入等特点,并且随着通信、电子、计算机等科学技术的深入研究与高速发展,BANs在健康预警、疾病诊断、远程医疗等医疗信息化领域有着长足的进步。在BANs的理论研究中,无线通信技术是该领域的主要研究方向之一,而传输媒介作为无线通信系统中信息传输的桥梁与纽带,更是具有至关重要的作用,尤其在医疗健康领域,对于传输媒介的选择有着更高的要求。传统的BANs采用无线电波作为传输媒介进行数据传输,这种传输模型存在以下问题:1)由于无线电波会产生电磁辐射,其造成的电磁污染势必会危害人体健康,这与BANs应用于医疗健康的初衷是背道而驰的。2)医疗环境中对于无线电波的信号功率有着比较严格的要求,这也制约了无线电通信在BANs中的应用。3)复杂环境下多种无线通信技术的互相干扰会导致信号衰减严重,甚至无法正常通信,影响了数据通信的可靠性。针对以上问题,本文采用超声波替代无线电波应用于BANs,形成一种以超声波为传输媒介的网络,称之为超声波体域网(Ultrasonic Body Area Networks,UBANs)。在此基础上,基于超声波通信系统结构设计并实现了一种UBANs环境下的超声波通信原型系统,该系统可实现体表到体表场景下以超声波为传输媒介的点对点通信。本文的工作重点是研究适合应用于UBANs环境的可靠通信策略,因此本文提出了两种基于UBANs的自适应差错控制策略:策略一为基于超声波声强的UBANs自适应差错控制策略,该策略将超声波声强作为阈值,动态选择适用于UBANs的自动重传请求(Automatic Repeat Request,ARQ)协议或混合自动重传请求(Hybrid Automatic Repeat Request,HARQ)协议;策略二为基于隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的UBANs自适应差错控制策略,该策略利用HMM对误码率进行预测,再根据系统下一时间段内误码率值的大小动态选择ARQ或HARQ进行差错控制,从而达到提高UBANs通信可靠性的目的。本文通过实验证明了策略的可行性和实用性,再通过传输成功率、能耗等指标的对比,表明两种自适应差错控制策略的整体性能优于传统策略,达到了本文工作的预期目标。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5

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本文编号：1282283