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基于生物医学信号的体域网低功耗设计与研究

李国峰  
【摘要】:随着无线传感器网络技术的迅猛发展,其关键技术逐渐渗透进入到新一代的生物医学感知应用领域。无线通信网技术、生物和生理传感器、数字化医疗技术、计算机科学以及低功耗集成电路技术的快速成长,使得无线传感器网络呈现出多元化的趋势。这种无线传感器网络会随着不同的需求适用于各种应用领域。例如,人体生理状态的远程健康监护、农业植物生长状态的管理、森林火灾的监测等。但是,由于医疗健康监护领域的特殊性使其对无线通信中的传输延时、服务质量以及功率损耗等有着一定的要求,特别是对于长时间不间断监护更是如此。 本课题就是围绕无线传感器网络中的一个重要分支方向,无线人体局域网而展开,它作为一个交叉学科综合领域,是医疗健康监护系统的革命性工程,它用低成本人性化的方式通过无线通信技术将实时更新的生物医学数据和持续、动态的健康监护紧密地结合在一起。多智能生物医学传感器可集成到一个可穿戴的无线人体局域网系统中,该系统可用于患者病情的预防、诊断以及及时护理。 本文基于生物医学信号的体域网低功耗问题,针对医疗体域网提出一种低功耗、低复杂度的数据融合技术。该技术采用非均匀非对称机制将不必要的冗余采样信息去除,并将大量的计算处理和控制工作移至远程服务端的智能计算机来担任,不仅有效的降低了体域网生物传感器节点的功率损耗,而且能够保证生物医学信息的完整性,更加准确的将体域网生物信道中的数据发送至远程控制中心。另外,本文还引出自主设计的基于生物医学信号的分布式时空相关性压缩感知模型及算法,对其重构精度、功耗性能进行了测试与评估,结果表明该算法具有很高的功率利用率。基于分布式压缩感知的正交匹配追踪算法利用时间同步机制能够实时地控制生物医学数据,大幅度减小采样率,从而有效地降低处理、传输、存储生物医学数据所带来的功耗。 本文提出的基于压缩感知的体域网低功耗方法获得了远低于传统奈奎斯特采样机制的观测数目并趋近于传统生物医学信号重构估计性能,较好地平衡了观测个数和重构精度,有效地降低了生物医学传感器功耗并提高了体域网生命周期。 上述工作为生物医学信号处理以及体域网低功耗理论研究提供了新方法,为提高生物医学数据传输质量和功率利用率提供了解决方案,对压缩成像、信道编码、模拟/信息转换等研究与开发具有一定的参考价值。


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