超声波体域网下的链路研究及数据融合

【摘要】体域网（BodySensorNetworks）是无线传感器网络的一个具体实现。它通过在人体表面或体内部署嵌入传感器节点来实时采集人体生理数据，并将采集到的生理数据发送给后台处理程序，由人工或病理分析系统来评估人体健康状况。实际上，体域网作为一种公共应用网络并非仅仅在医疗领域发挥着作用，体域网在其他领域的应用，本文也将给予一定的介绍。BSN在本质上是一种WSNs，因此其也具备了WSNs的一些基本特性。其中最主要的特点就是无线通信。传统的WSNs无线通信采用的信息传输介质是无线电波，无线电具有低时延，高速率，抗干扰性强，传播距离远等适宜通信的特性，这些特性保证了无线电波有较好的通信质量，但其不容忽视的一个负面特性就是电磁辐射。目前，无线电波造成的环境污染问题也越来越被社会各界所关注。而作为需要长时间接触人体的BSN，采用无线电通信的方式势必会对人体造成不可估量的损害。各国的研究人员也在寻找其他的一些无线通信介质来代替无线电。超声波就是一种被广泛研究的，可以替代无线电的介质，其作为一种新型的信息传统介质，到目前为止并未发现其负面作用。（事实上，小频率的超声波振荡对人体十分有益）。本文依据上述背景及体域网应用项目的需要，提出了采用超声波作为通信介质的BSN通信模型（USN）。本文的研究重点在于USN的链路层协议和网络层数据融合，形成了从MAC层到网络层两个层面的网络性能提升。完成的主要工作有以下几点：1、针对由全向超声波发射节点组成的BSN，提出了一种能通过功率控制来提高链路性能的超声波BSN的MAC层协议USN-MAC，该协议也是一种基于CSMA/CA的改进协议；2、针对由具有单一方向性的超声波发射节点组成的BSN，提出了一种通过多跳转发和节点协作的方式工作的MAC层协议；3、在USN-MAC的基础上，提出了一种适用于USN的数据融合方法NNDAA。该算法采用SOFM神经网络对USN节点采集的数据进行时空分类，以达到融合数据，减少数据传输量的目的。由于以超声波为传输介质的BSN的研究还属于初级阶段，本文也仅仅是对其中具体的两个方面做了深入研究。至于完整的USN工作模型，还需要更多的研究人员做出更多的努力。
【作者】刘帅；
【导师】杨永健；
【作者基本信息】吉林大学，网络与信息安全，2014，硕士
【关键词】体域网；超声波通信；MAC层协议；神经网络；数据融合；

【参考文献】
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