DE202022103689U1

DE202022103689U1 - Ein Netzwerk-Optimierungssystem für drahtlose Body Area Networks

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Publication number: DE202022103689U1
Application number: DE202022103689.6U
Authority: DE
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2022-07-02
Filing date: 2022-07-02
Publication date: 2022-08-18
Anticipated expiration: 2032-07-03

Abstract

Ein Netzwerkoptimierungssystem (100) für ein drahtloses Körperbereichsnetz, wobei das System (100) Folgendes umfasst:
eine Vielzahl von Sensoren (102), die mit einem Patienten verbunden sind, um physiologische Daten von dem Patienten zu sammeln, wobei jeder der Vielzahl von Sensoren einen Sender und einen Empfänger umfasst;
ein Initialisierungsmodul (104), das mit der Vielzahl von Sensoren (102) verbunden ist, indem es Hallo-Pakete an die Vielzahl von Sensoren sendet, wobei der Empfänger das Hallo-Paket empfängt und eine Verbindung zwischen der Vielzahl von Sensoren zur Übertragung von Daten herstellt;
ein Datenkompressionsmodul (106), das mit dem Initialisierungsmodul (104) verbunden ist, zum Komprimieren der übertragenen Daten unter Verwendung einer Kompressionstechnik und einer Datenverschlüsselung unter Verwendung einer asymmetrischen kryptographischen Verschlüsselungstechnik, wobei das Datenkompressionsmodul Daten mit einer kleineren Paketgröße überträgt; und
ein Routenauswahlmodul (108), das mit dem Datenkompressionsmodul (106) verbunden ist, um eine energieeffiziente Route zum Senden von Datenpaketen zu bestimmen, während ein hoher Durchsatz beibehalten wird, wobei die Entfernung von der Quelle zum Ziel (DS, D) unter Berücksichtigung von Quell- und Zielkoordinaten zusammen mit gesendeter Energie und empfangener Energie berechnet wird.

Description

BEREICH DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf das Gebiet des drahtlosen Körperbereichsnetzes (WBAN). Insbesondere bezieht sich die vorliegende Erfindung auf ein Netzwerk-Optimierungssystem für drahtlose Körperbereichsnetzwerke.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Die Menschen von heute führen einen ungesunden Lebensstil aufgrund schlechter Entscheidungen, Bewegungsgewohnheiten und unzureichendem Abbau von extremem Stress, was zur Entstehung und Entwicklung chronischer Krankheiten beiträgt. Infolgedessen sind die medizinische Praxis und die Präventivmedizin heutzutage sehr wichtig. Nicht übertragbare Krankheiten sind weltweit die häufigste Todesursache, weil die Patienten die Symptome nicht erkennen oder zu einem frühen Zeitpunkt der Krankheit erfahren. Gesundheitssysteme müssen auf breiter Basis verfügbar, preisgünstig und in der Lage sein, Krankheiten zu diagnostizieren.
Mit dem technologischen Fortschritt hat die Miniaturisierung von Sensorgeräten das Wireless Body Area Network (WBAN) aufgrund seiner geringen Kosten zu einer attraktiven Option gemacht. Die Sensoren im WBAN können über ein drahtloses Medium kommunizieren, da sie klein, stromsparend und leicht sind. Herzfrequenz, Atemfrequenz und andere physiologische Faktoren des Menschen können mit Hilfe von WBANs quantifiziert werden. Dank der kontinuierlichen und ferngesteuerten Gesundheitsüberwachung müssen die Patienten nicht mehr häufig zur Kontrolle ins Krankenhaus gehen. So ermöglicht WBAN seinen Kunden, den Ort ihrer Wahl zu wählen und gleichzeitig Kosten im Gesundheitswesen zu sparen.
Aufgrund der begrenzten Aufladekapazität der Sensoren, der veränderlichen Netzwerktopologie, der strengen QoS-Anforderungen und der schwankenden Datenerzeugungs- und -speicherraten steht die WBAN-Technologie vor zahlreichen Herausforderungen. Die Lebensdauer von WBANs hängt vom Energieverbrauch ab, was sie zu einem der häufigsten Probleme im Netz macht. Daher ist die Lösung dieser Probleme für eine adäquate WBAN-Implementierung unerlässlich.
Es gibt viele verschiedene Ansätze, um die Leistung eines Netzwerks über andere Netzwerkdomänen hinweg zu optimieren. Netzwerkadministratoren können Netzwerkoptimierungstechniken einsetzen, um wichtige Leistungsindikatoren zu überwachen, zu verwalten und zu verbessern, damit alle Netzwerkbenutzer davon profitieren. Durch die optimale Nutzung der Netzwerksystemressourcen ermöglicht die Optimierung einen ungehinderten Datenfluss. Die Netzwerkoptimierung verfolgt die wichtigsten Leistungsindikatoren. Durch den Einsatz der Optimierung können Netzwerkmanager die Auswirkungen von Architekturänderungen auf das Netzwerk vor der Implementierung vorhersehen. Letztlich führen all diese Vorteile zueiner verbesserten Netzleistung.
Die in den Vitaldaten einer Person enthaltenen Informationen sind streng vertraulich. Daher sind Mechanismen zur Gewährleistung von Sicherheit und Datenschutz im WBAN von entscheidender Bedeutung. Die Vertraulichkeit und Authentizität der Datenpakete hängt von den in die Routing-Protokolle integrierten Sicherheits- und Datenschutzmechanismen ab.
Im Gegensatz dazu wird das Fading bei einer TDMA-Strategie (Time Division Multiple Access) zur primären Quelle der Unzuverlässigkeit, da die Knoten nach einem vorbestimmten Zeitplan arbeiten können, der einem konkurrenzfreien Kanalzugang folgt. Bei TDMA-basierter Netzwerkkonnektivität helfen die geplanten Arbeitszyklen der Knoten bei der Vorhersage des Kanalzustands, während gleichzeitig Energie gespart wird.
In der Vergangenheit wurden verschiedene drahtlose Körperbereichsnetzwerke offengelegt, darunter CN104301973B , US9826561B2 und US9936877B2 .
Sun et al. schlugen eine intelligente, auf der Dienstqualität basierende Energieeffizienzmethode (IQoS-EE) vor, um die Netzwerkleistung, Merkmale wie pünktliche und budgetgerechte Zustellung und Effizienz zu verbessern. Die Abtastfrequenz, die Expositionszeit und die hohe Bandbreite werden bei der Bestimmung des abgetasteten Zeitschlitzes berücksichtigt. Die Ergebnisse zeigen quantitativ, dass die Größe des Datenrahmens die Gesamtwahrscheinlichkeit der Zustellung beeinflusst, wobei die Kanalbedingungen des Knotens berücksichtigt werden. Das System verbessert die Netzwerkleistung sowie die Zustellungswahrscheinlichkeit und -zeit.
Nach einem anderen Forscher, Ahmed et al. konzentrierte sich auf die Entwicklung einer effizient optimalen Staukontrolle. Die temperaturbewusste Routing-Technik, bei der die Größe des Datenrahmens die Gesamtzustellungswahrscheinlichkeit beeinflusst(EOCC-TARA), verfügt über eine integrierte Überlastungssteuerung für maximale Effizienz. Bei der vorgeschlagenen EOCC-TARA-Routing- Technik wird energie- und temperaturarmen Knoten für die Routenbildung Vorrang eingeräumt. Für EMSMO-basierte Netze werden die besten Routing-Pfade anhand eines Kostenmodells ermittelt, das Restenergie mit Verbindungszuverlässigkeit, Pfadverlust und Warteschlangenlänge berücksichtigt. Laut Forschung gibt es Hinweise darauf, dass der vorgeschlagene EOCC-TARA-Routing-Algorithmus in Simulationen traditionellere Modelle für SDN-basiertes WBAN übertrifft.
Einem anderen Forscher zufolge schlugen Wang et al. Ressourcenzuweisungsschemata für die Lösung von ECM-TH-Problemen (energy congestion method based on time handling) vor. In Ermangelung einer Energiequelle wurde ein neuartiges GD/BS- Hybridverfahren vorgeschlagen, das die gleiche Leistung wie die Innere-Punkte-Technik erbringt, aber deutlich weniger Rechenaufwand erfordert. Nicht-konvexe ECM-TH-Probleme werden zunächst in konvexe umgewandelt, und dann wurde der Batterie-Lagrange-Dual- Subgradient-Ansatz verwendet, um das Problem zu lösen. Es ist weniger wahrscheinlich, dass ein batteriegestütztes System ausfällt als ein System, das keine Batterien verwendet.
Einem anderen Forscher zufolge formulierten Amjad et al. eine optimale Lösung für ein Netz mit EE-Maximierung und suboptimaler Lösung (EEMSSN); die Maximierung der effizienten Nutzung von energiekritischen Knoten wird durch EE ermöglicht. Es wurde eine suboptimale Lösung vorgeschlagen, die der optimalen Lösung nahe kommt, aber weniger Probleme erfordert. Die Modellierungsergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagenen Lösungen funktionieren und dass die Energieeffizienz des Netzes besser ist.
Einem anderen Forscher zufolge haben Bhatia et al. einen IoT- basierten, vom Quantencomputing inspirierten Optimierungsmechanismus (IoT-QCiO) beschrieben, um den verfügbaren Platz sofort zu verringern. Die Forscher haben zwei Ansätze spezifiziert: basierend auf den Parametern von Sensor in Vicinity (SIV) und Optimal Sensor Space (OSS).
Einem anderen Forscher zufolge haben Hasan et al. eine detaillierte Übersicht über WBAN vorgelegt, in der die aktuellen Forschungen und Herausforderungen im Bereich WBAN untersucht werden. Es wurden verschiedene WBAN-Technologien untersucht und ihre Merkmale hervorgehoben. Die Ergebnisse der Umfrage zeigen, dass WBAN durch die Einbeziehung neuer Technologien wie SDN, EH und Blockchain das Gesundheitswesen verändern kann.
Aus dem Stand der Technik geht hervor, dass die Einrichtung von WBAN mit vielen Herausforderungen wie mangelnder Zuverlässigkeit, Energieeffizienz, Implementierungskosten und vielem mehr konfrontiertist.
Daher besteht die Notwendigkeit, ein energieeffizientes, nachhaltiges Wireless Body Area Network zu entwickeln, das energieeffizienter, sicherer und zuverlässiger ist und einen durchsatzmaximierenden Ansatz für die Routenauswahl bietet.
Der technische Fortschritt, der durch die vorliegende Erfindung offenbart wird, überwindet die Einschränkungen und Nachteile bestehender und konventioneller Systeme und Methoden.
ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung bezieht sich allgemein auf ein Netzwerk-Optimierungssystem für ein drahtloses Body Area Network.
Ein Ziel der vorliegenden Erfindung ist es, ein energieeffizientes, nachhaltiges Netzwerk zu entwerfen, das die Technik der Netzwerkoptimierung (EES-NOT) nutzt, um die Energieeffizienz und die Leistung des Body Area Network zu verbessern.
Ein weiteres Ziel der vorliegenden Erfindung ist die Bewertung der Netzleistung auf der Grundlage der EES-NOT-Technik; und
Ein weiteres Ziel der vorliegenden Erfindung ist es, die Ergebnisse des vorgeschlagenen Systems zu analysieren.
In einer Ausführungsform ein Netzoptimierungssystem für ein drahtloses Körperbereichsnetz, wobei das System Folgendes umfasst:

eine Vielzahl von Sensoren, die mit einem Patienten verbunden sind,um physiologische Daten von dem Patienten zu sammeln, wobei jeder der Vielzahl von Sensoren einen Sender und einen Empfänger umfasst; ein Initialisierungsmodul, das mit der Vielzahl von Sensoren verbunden ist, indem es „Hallo“-Pakete an die Vielzahl von Sensoren sendet, wobei der Empfänger das „Hallo“-Paket empfängt und eine Verbindung zwischen der Vielzahl von Sensoren zur Übertragung von Daten herstellt; ein Datenkompressionsmodul, das mit dem Initialisierungsmodul verbunden ist, um die übertragenen Daten unter Verwendung einer Kompressionstechnik und einer Datenverschlüsselung unter Verwendung einer asymmetrischen kryptographischen Verschlüsselungstechnik zu komprimieren, wobei das Datenkompressionsmodul Daten mit einer kleineren Paketgrößeüberträgt; und ein Routenauswahlmodul, das mit dem Datenkompressionsmodul verbunden ist, um eine energieeffiziente Route zum Senden von Datenpaketen zu bestimmen, während ein hoher Durchsatz beibehalten wird, wobei die Entfernung von der Quelle zum Ziel (DS,D) unter Berücksichtigung von Quell- und Zielkoordinaten zusammen mit der übertragenen Energie und der empfangenen Energie berechnet wird.

In einer Ausführungsform werden die von mehreren Sensoren gesammelten Daten zu Aufzeichnungszwecken an einen medizinischen Server übertragen, und eine Kopie der gesammelten Daten wird zusammen mit der Krankengeschichte an den Arzt des Patienten gesendet, damit dieser die notwendigen medizinischen Entscheidungen treffen kann.
In einer Ausführungsform ist der Vielzahl von Sensoren ein Kommunikationsmodul zugeordnet, das eine Verbindung zwischen dem Arzt und dem Patienten herstellt, um medizinische Fernhilfe zu leisten.
In einer Ausführungsform ist ein Benachrichtigungsmodul mit dem Kommunikationsmodul verbunden, um eine Warnmeldung an den Arzt zu erzeugen, damit dieser den Patienten benachrichtigt.
In einer Ausführungsform sendet mindestens einer der mehreren Sensoren, die mit dem Initialisierungsmodul verbunden sind, in regelmäßigen Abständen ein erstes Hallo-Paket zur Initialisierung, und die übrigen der mehreren Sensoren (Nnode) antworten mit einem zweiten Hallo-Paket nach dem Empfang der ersten Hallo-Pakete.
In einer Ausführungsform wird die Entfernung zwischen dem ersten Hallo-Paket und dem zweiten Hallo-Paket zwischen dem Quellknoten und dem Zielknoten berechnet, wobei, wenn die Entfernung zwischen dem Zielknoten größer ist, die Routentabelle für den N-Knoten aktualisiert wird, wobei, wenn die Entfernung zwischen dem Zielknoten kleiner ist, die Routentabelle des Zielknotens aktualisiert wird.
In einer Ausführungsform werden die Mindestkosten von einem Berechnungsmodul berechnet, das mit dem Routenauswahlmodul bei der Aktualisierung der Routentabelle verbunden ist.
In einer Ausführungsform ist die Kompressionstechnik eine Huffman-Kompressionstechnik, die große Datenmengen effizient komprimiert, wobei die Verschlüsselungstechnik die Daten verschlüsselt, um die Netzwerksicherheit zu verbessern.
In einer Ausführungsform minimiert eine Schlafdauer der mehreren Knoten den Energieverbrauch, wobei ein Schwellenwert zufällig erzeugt wird, um ein wiederholtes Umschalten zwischen dem aktiven und dem Schlafzustand zu verhindern und so Energie zu sparen.
In einer Ausführungsform sendet der Knoten, der die Daten bereithält, zuerst die Anforderung der Daten, je nach Länge der Daten weist das Initialisierungsmodul einen Zeitschlitz zu, wobei der Sensor mit Daten mit Schusslänge und kritischen Daten zuerst Zugang erhält, indem er einen aktuellen Schlüssel freigibt.
Um die Vorteile und Merkmale der vorliegenden Erfindung weiter zu verdeutlichen, wird eine genauere Beschreibung der Erfindung durch Bezugnahme auf spezifische Ausführungsformen davon, die in den beigefügten Figuren dargestellt ist, gemacht werden. Es wird davon ausgegangen, dass diese Figuren nur typische Ausführungsformen der Erfindung darstellen und daher nicht als Einschränkung ihres Umfangs zu betrachten sind. Die Erfindung wird mit zusätzlicher Spezifität und Detail mit den beigefügten Figuren beschrieben und erläutert werden.
Figurenliste
Diese und andere Merkmale, Aspekte und Vorteile der vorliegenden Erfindung werden besser verstanden, wenn die folgende detaillierte Beschreibung unter Bezugnahme auf die beigefügten Figuren gelesen wird, in denen gleiche Zeichen gleiche Teile in den Figurendarstellen, wobei:

1 ein Blockdiagramm eines Netzoptimierungssystems für ein drahtloses Body Area Network zeigt,
2 eine grafische Darstellung der Simulationsergebnisse für die Variation des Energieverbrauchsverhältnisses bei konstanter Zunahme der Knotenpunkte zeigt,
3 eine grafische Darstellung der Variationen der Hop Count Ratio mit der Veränderung der Anzahl der Knotenpunkte zeigt,
4 eine grafische Darstellung der Analyse des Paketverzögerungsverhältnisses zeigt,
5 eine grafische Darstellung der Analyse der Netzwerkzuverlässigkeit und der Lebensdauer zeigt, und
6 eine grafische Darstellung der Durchsatzanalyse zeigt.

Der Fachmann wird verstehen, dass die Elemente in den Figuren der Einfachheit halber dargestellt sind und nicht unbedingt maßstabsgetreu gezeichnet wurden. Die Flussdiagramme veranschaulichen beispielsweise das Verfahren anhand der wichtigsten Schritte, um das Verständnis der Aspekte der vorliegenden Offenbarungzu verbessern. Darüber hinaus kann es sein, dass eine oder mehrere Komponenten der Vorrichtung in den Figuren durch herkömmlicheSymbole dargestellt sind, und dass die Figuren nur die spezifischen Details zeigen, die für das Verständnis der Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung relevant sind, um die Figuren nicht mit Details zu überfrachten, die für Fachleute, die mit der vorliegenden Beschreibung vertraut sind, leicht erkennbar sind.
DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
Um das Verständnis der Erfindung zu fördern, wird nun auf die in den Figuren dargestellte Ausführungsform Bezug genommen und diese mit bestimmten Worten beschrieben. Es versteht sich jedoch von selbst, dass damit keine Einschränkung des Umfangs der Erfindung beabsichtigt ist, wobei solche Änderungen und weitere Modifikationen des dargestellten Systems und solche weiteren Anwendungen der darin dargestellten Grundsätze der Erfindung in Betracht gezogen werden, wie sie einem Fachmann auf dem Gebiet der Erfindung normalerweise einfallen würden.
Es versteht sich für den Fachmann von selbst, dass die vorstehende allgemeine Beschreibung und die folgende detaillierte Beschreibung beispielhaft und erläuternd für die Erfindung sind und diese nicht einschränken sollen.
Wenn in dieser Beschreibung von „einem Aspekt“, „einem anderenAspekt“ oder ähnlichem die Rede ist, bedeutet dies, dass ein bestimmtes Merkmal, eine bestimmte Struktur oder eine bestimmte Eigenschaft, die im Zusammenhang mit der Ausführungsform beschrieben wird, in mindestens einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung enthalten ist. Daher können sich die Ausdrücke „in einer Ausführungsform“, „in einer anderen Ausführungsform“ und ähnliche Ausdrücke in dieser Beschreibung alle auf dieselbe Ausführungsform beziehen, müssen es aber nicht.
Die Ausdrücke „umfasst“, „enthaltend“ oder andere Variationen davon sollen eine nicht ausschließliche Einbeziehung abdecken, so dass ein Verfahren oder eine Methode, die eine Liste von Schritten umfasst, nicht nur diese Schritte umfasst, sondern auch andere Schritte enthalten kann, die nicht ausdrücklich aufgeführt sind oder zu einem solchen Verfahren oder einer solchen Methode gehören. Ebenso schließen eine oder mehrere Vorrichtungen oder Teilsysteme oder Elemente oder Strukturen oder Komponenten, die mit „umfasst...a“ eingeleitet werden, nicht ohne weitere Einschränkungen die Existenz anderer Vorrichtungen oder anderer Teilsysteme oder anderer Elemente oder anderer Strukturen oder anderer Komponenten oder zusätzlicher Vorrichtungen oder zusätzlicher Teilsysteme oder zusätzlicher Elemente oder zusätzlicher Strukturen oder zusätzlicher Komponenten aus.
Sofern nicht anders definiert, haben alle hierin verwendeten technischen und wissenschaftlichen Begriffe die gleiche Bedeutung, wie sie von einem Fachmann auf dem Gebiet, zu dem diese Erfindung gehört, allgemein verstanden wird. Das System, die Methoden und die Beispiele, die hier angegeben werden, dienen nur der Veranschaulichung und sind nicht als Einschränkung gedacht.
Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung werden im Folgenden unter Bezugnahme auf die beigefügten Figuren im Detailbeschrieben.
1 zeigt ein Blockdiagramm eines Netzwerkoptimierungssystems (100) für ein drahtloses Körperbereichsnetzwerk, wobei das System (100) Folgendes umfasst: eine Vielzahl von Sensoren (102), ein Initialisierungsmodul (104), ein Datenkompressionsmodul (106), ein Routenauswahlmodul (108), ein Kommunikationsmodul (110), ein Benachrichtigungsmodul (112) und ein Berechnungsmodul (114).
Die Vielzahl von Sensoren (102) ist mit einem Patienten verbunden, um physiologische Daten des Patienten zu sammeln, wobei jeder der Vielzahl von Sensoren einen Sender und einen Empfänger umfasst. Die von der Vielzahl der Sensoren (102) gesammelten Daten werden zu Aufzeichnungszwecken an einen medizinischen Server übertragen, und eine Kopie der gesammelten Daten wird zusammen mit der Krankengeschichte an den Arzt des Patienten gesendet, damit dieser die notwendigen medizinischen Entscheidungen treffen kann. Die Schlafdauer der mehreren Sensorknoten minimiert den Energieverbrauch, wobei ein Schwellenwert zufällig generiert wird, um ein wiederholtes Umschalten zwischen Aktiv- und Schlafzustand zuverhindern und so Energie zu sparen.
Das Initialisierungsmodul (104) ist mit der Vielzahl von Sensoren (102) verbunden, indem es „Hallo“-Pakete an die Vielzahl von Sensoren sendet, wobei der Empfänger das „Hallo“-Paket empfängt und eine Verbindung zwischen der Vielzahl von Sensoren zur Datenübertragung herstellt. Die mehreren Sensoren (102), die dem Initialisierungsmodul (104) zugeordnet sind, senden in regelmäßigen Abständen ein erstes Hallo-Paket zur Initialisierung, und die übrigen der mehreren Sensoren (Nknoten) antworten mit einem zweiten Hallo-Paket nach dem Empfangder ersten Hallo-Pakete.
Das Datenkompressionsmodul (106) ist mit dem Initialisierungsmodul (104) verbunden, um die übertragenen Daten unter Verwendung einer Kompressionstechnik zu komprimieren und die Daten unter Verwendung einer asymmetrischen kryptographischen Verschlüsselungstechnik zu verschlüsseln, wobei das Datenkompressionsmodul Daten mit einer kleineren Paketgröße überträgt. Die Kompressionstechnik ist eine Huffman-Kompressionstechnik, die große Datenmengen effizient komprimiert, wobei die Verschlüsselungstechnik die Daten verschlüsselt, um die Netzwerksicherheit zu verbessern.
Das Routenauswahlmodul (108) ist mit dem Datenkompressionsmodul (106) verbunden, um eine energieeffiziente Route zum Senden von Datenpaketen unter Beibehaltung eines hohen Durchsatzes zu bestimmen, wobei die Entfernung von der Quelle zum Ziel (DS,D) unter Berücksichtigung der Quell- und Zielkoordinaten zusammen mit der übertragenen Energie und der empfangenen Energie berechnet wird. Der Abstand zwischen dem ersten Hallo-Paket und dem zweiten Hallo- Paket wird zwischen dem Quellknoten und dem Zielknoten berechnet, wobei, wenn der Abstand zwischen dem Zielknoten größer ist, dieRoutentabelle für den N-Knoten aktualisiert wird, wobei, wenn der Abstand zwischen dem Zielknoten kleiner ist, die Routentabelle des Zielknotens aktualisiert wird.
Die minimalen Kosten werden von einem Berechnungsmodul (114), das mit dem Routenauswahlmodul (108) verbunden ist, bei der Aktualisierung der Routentabelle berechnet.
Das Kommunikationsmodul (110) ist mit der Vielzahl von Sensoren (102) verbunden, um eine Verbindung zwischen dem Arzt und dem Patienten herzustellen und medizinische Fernhilfe zu leisten. Das Benachrichtigungsmodul (112), das mit dem Kommunikationsmodul (110) verbunden ist, um eine Warnmeldung an den Arzt zu erzeugen und den Patienten zu benachrichtigen.
Der datenbereite Knoten sendet zuerst die Anforderung der Daten, je nach Länge der Daten weist das Initialisierungsmodul einen Zeitschlitz zu, wobei der Sensor mit Schusslängendaten und kritischen Daten durch Freigabe eines aktuellen Schlüssels zuerst Zugriff erhält.
Gemäß einer Ausführungsform ist das Kommunikationsmodul ein persönlicher Geräteassistent (PDA).
Gemäß einer Ausführungsform überträgt das Datenkompressionsmodul (106) Daten mit einer geringeren Paketgröße, da es weniger Bits verwendet. Mehr Bits bedeuten weniger Energieverbrauch und weniger Speicherplatz in den Sensorknoten. Dadurch werden die Übertragungsgeschwindigkeiten von Datenpaketen erhöht, redundante Sensordaten beseitigt, Platz- und Zeitverluste vermieden und die Kosten für Speicherhardware reduziert, während gleichzeitig die Netzwerkkapazität erhöht wird.1 Die Effizienz der Kompression wird nach Gleichung (1) berechnet: $\begin{matrix} η = \frac{H (z)}{L (z)} \times 100 & 0 \leq η \leq 100 \end{matrix}$
wobei H(z) die nach der folgenden Gleichung berechnete Entropie (S)ist: $H (z) = - \sum_{i - 1}^{n} P (m_{i}) log P (m_{i})$
$L (z) = \sum_{i - 1}^{n} P (m_{i}) L (m_{i})$
Dabei steht P(m_i) für die Wahrscheinlichkeit der Sensordaten und L(m_i) für die Länge der Daten.
Die verschlüsselten Daten sind gegeben durch: $E_{D a t e n} = P^{e} m o d m$
Die entschlüsselten Daten werden durch gegeben: $P_{D a t e n} = E^{d} m o d m$
Dabei sind E_Daten= zu übertragende verschlüsselte Daten, P_Daten= vom Sensor erfasste Patientendaten, (m,e) = öffentlicher RSA-Schlüssel, d= privater Schlüssel, gegeben durch: $e d = 1 m o d (p - 1) (q - 1), w h e r e p * q = m$
Die minimalen Kosten (MCh) für den Next-Hop sind gegeben durch: $M C_{h} = w_{1} | \frac{D_{S, N}}{D_{S, D}} | + w_{2} | \frac{L_{P d a t a} - L_{E d a t a}}{L_{P d a t a}} | + w_{3} | \frac{E_{0} - R E_{N}}{E_{0}} |$
ie Entfernung von der Quelle zum Ziel (DS,D) wird berechnet durch: $D_{S, D} = \sqrt{{(x_{D} - x_{S})}^{2} - {(y_{D} - y_{S})}^{2}}$
Dabei sind x_D, x die x-Koordinaten von Quelle und Ziel y_D, y_S sind die y-Koordinaten von Ursprung und Ziel.
Die gesendete Energie und die empfangene Energie werden wie folgt berechnet: $T E = k E_{T x b} + k E_{a m p} D_{i, j}$
$R E = k E_{R x b}$
Gemäß einer Ausführungsform wird die Schlafdauer der Knoten verkürzt, um die Energieverschwendung beim Umschalten zu verringern, wenn das Verkehrsaufkommen im Netz zunimmt. Das System verringert die Wahrscheinlichkeit von Paketkollisionen und reduziert gleichzeitig den Zeitaufwand für die Überwachung und Kontrolle der Netzaktivitäten. Mit dieser fortschrittlichen Technik können die durch aktive und inaktive Knoten verursachten Schwierigkeiten auf ein Minimum reduziert werden.
Das vorgeschlagene System arbeitet auf der Grundlage einer Anforderungs- und Bewilligungspolitik. Wenn alle Knoten gleichzeitig aktiv sind, verbraucht dies möglicherweise mehr Strom, und wenn der inaktive Knoten im Schlafmodus bleibt, führt dies zu einem tiefen Fading. Daher fungiert der Body-Koordinator als zentraler Knoten, der die Anfragen der anderen Knoten bearbeitet.
Die Knoten des Netzes sind zufällig auf die Gesamtzahl N verteilt. Die Knoten können andere Knoten in ihrem Kommunikationsbereich dank der einheitlichen Übertragungsreichweite (Tr) identifizieren. G = (V,E), wobei E die Entfernung (Kanten) und V die Sammlung der Knoten (Scheitelpunkte) darstellt. Solange der Abstand zwischen zwei Knoten kleiner ist als der euklidische Abstand, werden sie als nahe beieinander liegend betrachtet. Der Abstand zwischen zwei Knoten wird durch ihre Nähe zueinander und ihre Nähe zu Tr bestimmt.
Wenn sich die Verkehrslast ändert, passt das vorgeschlagene System die Schlafdauer der Knoten an, um den Energieverbrauch zu minimieren. Um den Energieverbrauch zu senken, wird ein Grenzwert auf der Grundlage verschiedener Faktoren geändert, um häufige Übergänge zu vermeiden. Die Schlafdauer der Knoten wird verkürzt,um die Energieverschwendung beim Umschalten zu verringern, wenn die Verkehrslast im Netz zunimmt. Das System verringert die Wahrscheinlichkeit von Paketkollisionen und reduziert gleichzeitig den Zeitaufwand für die Überwachung und Kontrolle der Netzaktivitäten. Mit der vorgeschlagenen Technik können die durch aktive und inaktive Knoten verursachten Schwierigkeiten auf ein Minimum reduziert werden.
Die Knoten des Netzes sind zufällig auf die Gesamtzahl N verteilt. Alle Knoten haben die gleiche Übertragungsreichweite (Tr), so dass es einfach ist, die anderen Knoten in ihrer Kommunikationsreichweite zu identifizieren.
G = (V,E) wobei E = {d1,d2,d3,d4, ..., dn}, die Entfernung (Kanten) darstellt und V = {v1, v2, v3, v4, ..., vn} das Netz der Verbindungen verdeutlicht. Solange der Abstand zwischen den Knoten u und v kleinerist als der euklidische Abstand, werden sie als nahe gelegene Knoten in Gleichung wo die Rand e = (N1, N2) ε E, v = (N1, N2) ε V. $E = {(N 1, N 2) \in V . V ⌈ D_{E U} (N 1, N 2) \leq Tr ⌉}$
Wenn sowohl N1 als auch N2 eine direkte Verbindung haben, dann haben die Knoten N1 und N2 einen einzigen Hop (H1)) zueinander. Die Beziehung zwischen (N1, N2) und E kann in Gleichung (E H1) gesehen werden: $τ_{u, v}^{w} \leq \sum_{i = 0}^{n} (τ_{t}^{i} + τ_{a c k}^{i})$
wobei τ ⁱt die Sendezeit und τⁱ die _ack Bestätigungszeit des i-ten Pakets ist.
N1 und N2 werden als in einer Zwei-Hop-Nachbarschaft (H2) befindlich betrachtet, wenn sie keine direkte Verbindung (N1, N2)E zwischen sich haben, sondern eine Verbindung (N1, N3), (N3, N2)E. N1 und N2 sind gleich E H2. es gibt eine Verbindung Wenn n größer oder gleich drei ist.
Die Sprungzeit wird mit der Gleichung berechnet: $Hop - V e r z \ddot{o} g e r u n g_{e i n H o p} = (r^{N 3}_{N 1, N 2} + r_{d a t e n})$
r_s tastet jeden Kanal ab, nachdem die Ruhephase beendet ist. Um dies zu verhindern, wird der Knoten nach dem Empfang eines unbeabsichtigten Pakets für eine Weile erneut in den Ruhezustandversetzt, r_a
Die Anpassungsschlafzeit wird wie folgt berechnet: $r_{t} = r_{1} * n$
Wenn n die Gesamtzahl der empfangenen Pakete angibt und τ₁ die Empfangszeit für ein einzelnes Datenpaket darstellt, gibt τ_t an, wie viel Zeit seit Beginn des Programms vergangen ist.
Die maximale Schlafdauer r_s = r^M _schlafen
Durch die effiziente Nutzung von Systemressourcen und die gemeinsame Nutzung von Planungsinformationen kann das System die Kontrollkosten senken. Mit dem vorgeschlagenen Ansatz können Knoten gleichzeitig einen Slot reservieren, ohne dass ein zusätzlicher Kontroll-Overhead in einem dynamischen Kontext entsteht. Das System ändert automatisch die Ruhezeit der Knoten in Abhängigkeit von der Netzauslastung.
Die vorgeschlagene EES-NOT-Technik ist effizient gestaltet. Es reduziert effizient den Energieverbrauch bei geringer Sendeleistung und bietet hohe Sicherheit und Genauigkeit bei geringer Latenz und hoher Paketauslieferungsrate.
Das vorgeschlagene EES-NOT für Wireless Body Area Network wird modelliert und mit dem empfohlenen Versuchsaufbau bewertet. Die Leistung des vorgeschlagenen EES-NOT wird mit den bestehenden Methoden wie IQoS-EE, EOCC TARA, ECM-TH und EEMSSN verglichen. Es wird ermittelt, wie gut das Netzwerk auf der Grundlage von Parametern wie Energieverbrauch, Hop Count, Packet Delay Ratio, Network Lifetime Ratio, Übertragungsrate und Durchsatz abschneidet.
2 zeigt eine grafische Darstellung der Simulationsergebnisse für die Variation des Energieverbrauchsverhältnisses bei konstanter Zunahme der Knotenpunkte.
Das vorgeschlagene System verwendet eine Optimierungsmethode, um den Next-Hop-Knoten auszuwählen. Das Routing verbraucht Energie, und daher werden die minimalen Kosten als Energieverbrauchsverhältnis berechnet. Die Grafik zeigt, dass die neue Technik EES-NOT mit zunehmender Anzahl von Sensorknoten einen erheblichen Rückgang des Energieverbrauchs aufweist.
3 zeigt eine grafische Darstellung der Variationen der Hop Count Ratio mit der Veränderung der Anzahl der Knotenpunkte.
Das Zählen der Netzwerkgeräte, die die Daten bis zu ihrem endgültigen Ziel durchlaufen, wird als Hop Count bezeichnet. Das Hauptziel des Systems besteht darin, die Strecke mit den geringsten Kosten vom Kurs zum Ziel zu finden, wodurch der Energieverbrauch beim Erreichen des Ziels mit dem verfügbaren Pfad reduziert werden kann. Aus dem Diagramm lässt sich ableiten, dass die Integration des neu vorgeschlagenen Protokolls die Anzahl der Sprünge mit einem effizienten Routenauswahlverfahren im Vergleich zu den bestehenden Techniken reduziert.
4 zeigt eine grafische Darstellung der Analyse des Paketverzögerungsverhältnisses.
Die Netzwerklatenz bezieht sich auf jede Verzögerung bei der Datenkommunikation über ein Netzwerk und ist als Paketverzögerung bekannt. Die Abweichung im Diagramm zeigt, dass das neu entwickelte System die Verzögerung bei der Paketzustellung von der Quelle zum Ziel reduziert hat, da es den kürzesten Weg mit dem System nimmt.
5 zeigt eine grafische Darstellung der Analyse der Netzzuverlässigkeit im Verhältnis zur Lebenszeit. Die Netzwerklebensdauer gibt an, wie lange die in einem Netzwerk eingesetzten Sensoren die interessierenden Phänomene beobachten können. Die Ergebnisse zeigen, dass das in der Forschung eingesetzte ASPEE die Lebensdauer des Netzwerks mit Knoten erhöht hat.
In 6 ist eine grafische Darstellung der Durchsatzanalyse zusehen. Die Anzahl der Pakete, die pro Zeiteinheit erfolgreich am Zielknoten empfangen werden, wird als Durchsatz bezeichnet.Die Patientendaten sind mit größter Sorgfalt zu analysieren; sie können auf Notfallsituationen hinweisen. Das vorgeschlagene System zeichnet sich im Vergleich zu den anderen Protokollen durch einen hohen Durchsatz aus, der durch die Kompressionstechnik und die optimale Kostenberechnung erreicht wird. Die figur zeigt dieDurchsatzvariationen mit einer Erhöhung der Anzahl der Pakete.
Die Ergebnisanalyse zeigt, dass der vorgeschlagene EES-NOT-Entwurf für WBAN die Gesamtleistung des Netzwerks verbessert, indem er den Durchsatz, die Paketübertragungsrate und die Lebensdauer desNetzwerks erhöht und den Energieverbrauch, die Latenzzeit und die Anzahl der Sprünge (Hop Count) im Vergleich zu den bestehenden Techniken IQos-EE, EOCC-TARA, ECM-TH und EEMSSN um 96.3 % reduziert.
Daher wurde der Schluss gezogen, dass ein energieeffizientes, nachhaltiges Netzwerk mit Netzwerk-Optimierungstechnik (EES-NOT), das auf WBAN basiert, die Leistung und Energieeffizienz des Netzwerks verbessert. Um dieses Ziel zu erreichen, werden zwei neue Protokolle, SRPEE und ASPEE, eingeführt. Das Secured Routing Protocol for Energy Efficiency (SRPEE) komprimiert und verschlüsselt die gesammelten Daten und wählt den optimalen Next-Hop-Knoten aus, der eine hohe Datensicherheit und eine geringere Netzüberlastung gewährleistet. Das Adaptive Scheduling Protocol for Energy Efficiency (ASPEE) weist den Knoten dynamisch Slots zu und vermeidet so das Fading eines Knotens aus dem Netzwerk. Die Wirksamkeit der neuen Verfahren wurde bewertet und mit der der derzeitigen Verfahren verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass das neue System eine hohe Netzwerkleistung, eine erhöhte Energieeffizienz, einen höheren Durchsatz, eine höhere Übertragungsrate und eine verringerte Paketausfallrate und Latenzzeit erreicht.
Gemäß alternativen Ausführungsformen wird die Netzwerkleistung des Systems durch die Einbeziehung neuer Technologien wie Big-Data-Analytik, maschinelles Lernen, Deep Learning und Blockchain-Technologie verbessert, um das System interaktiv zu machen.
Die Figuren und die vorangehende Beschreibung geben Beispiele für Ausführungsformen. Der Fachmann wird verstehen, dass eines oder mehrere der beschriebenen Elemente durchaus zu einem einzigen Funktionselement kombiniert werden können. Alternativ dazu können bestimmte Elemente in mehrere Funktionselemente aufgeteilt werden. Elemente aus einer Ausführungsform können einer anderen Ausführungsform hinzugefügt werden. So kann beispielsweise die Reihenfolge der hier beschriebenen Prozesse geändert werden und ist nicht auf die hier beschriebene Weise beschränkt. Darüber hinaus müssen die Aktionen eines Flussdiagramms nicht in der gezeigten Reihenfolge ausgeführt werden; auch müssen nicht unbedingt alle Aktionen durchgeführt werden. Auch können diejenigen Handlungen, die nicht von anderen Handlungen abhängig sind, parallel zu den anderen Handlungen ausgeführt werden. Der Umfang der Ausführungsformen ist durch diese spezifischen Beispiele keineswegs begrenzt. Zahlreiche Variationen sind möglich, unabhängig davon, obsie in der Beschreibung explizit aufgeführt sind oder nicht, wie z. B. Unterschiede in der Struktur, den Abmessungen und der Verwendung von Materialien. Der Umfang der Ausführungsformen ist mindestens so groß wie in den folgenden Ansprüchen angegeben.
Vorteile, andere Vorzüge und Problemlösungen wurden oben im Hinblick auf bestimmte Ausführungsformen beschrieben. Die Vorteile, Vorzüge, Problemlösungen und Komponenten, die dazu führen können, dass ein Vorteil, ein Nutzen oder eine Lösung auftritt oder ausgeprägter wird, sind jedoch nicht als kritisches, erforderliches oder wesentliches Merkmal oder Komponente eines oder aller Ansprüche zu verstehen.
Bezugszeichenliste

100: Ein Netzwerkoptimierungssystem (100) für ein drahtloses Körpernetzwerk.
102: Eine Vielzahl von Sensoren
104: Initialisierungsmodul
106: Datenkompressionsmodul
108: Modul für die Routenauswahl
110: Kommunikationsmodul
112: Benachrichtigungsmodul
114: Berechnungsmodul

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

CN 104301973 B [0008]
US 9826561 B2 [0008]
US 9936877 B2 [0008]

Claims

Ein Netzwerkoptimierungssystem (100) für ein drahtloses Körperbereichsnetz, wobei das System (100) Folgendes umfasst: eine Vielzahl von Sensoren (102), die mit einem Patienten verbunden sind, um physiologische Daten von dem Patienten zu sammeln, wobei jeder der Vielzahl von Sensoren einen Sender und einen Empfänger umfasst; ein Initialisierungsmodul (104), das mit der Vielzahl von Sensoren (102) verbunden ist, indem es Hallo-Pakete an die Vielzahl von Sensoren sendet, wobei der Empfänger das Hallo-Paket empfängt und eine Verbindung zwischen der Vielzahl von Sensoren zur Übertragung von Daten herstellt; ein Datenkompressionsmodul (106), das mit dem Initialisierungsmodul (104) verbunden ist, zum Komprimieren der übertragenen Daten unter Verwendung einer Kompressionstechnik und einer Datenverschlüsselung unter Verwendung einer asymmetrischen kryptographischen Verschlüsselungstechnik, wobei das Datenkompressionsmodul Daten mit einer kleineren Paketgröße überträgt; und ein Routenauswahlmodul (108), das mit dem Datenkompressionsmodul (106) verbunden ist, um eine energieeffiziente Route zum Senden von Datenpaketen zu bestimmen, während ein hoher Durchsatz beibehalten wird, wobei die Entfernung von der Quelle zum Ziel (DS, D) unter Berücksichtigung von Quell- und Zielkoordinaten zusammen mit gesendeter Energie und empfangener Energie berechnet wird.
System nach Anspruch 1, wobei die von den mehreren Sensoren gesammelten Daten zu Aufzeichnungszwecken an einen medizinischen Server übertragen werden und eine Kopie der gesammelten Daten zusammen mit der Krankengeschichte an den Arzt des Patienten gesendetwird, damit dieser die notwendigen medizinischen Entscheidungen treffen kann.
System nach Anspruch 1, bei dem ein Kommunikationsmodul (110) mit der Vielzahl von Sensoren (102) verbunden ist, um eine Verbindung zwischen dem Arzt und dem Patienten herzustellen, um medizinische Fernhilfe zu leisten.
System nach Anspruch 3, wobei ein Benachrichtigungsmodul (112) mit dem Kommunikationsmodul (110) verbunden ist, um eine Warnmeldung an den Arzt zu erzeugen, um den Patienten zu informieren.
System nach Anspruch 1, wobei mindestens einer der mehreren Sensoren (102), die dem Initialisierungsmodul (104) zugeordnet sind, in regelmäßigen Abständen ein erstes Hallo-Paket zur Initialisierung sendet, und die übrigen der mehreren Sensoren (Nnode) nach dem Empfang der ersten Hallo-Pakete mit einem zweiten Hallo-Paket antworten.
System nach Anspruch 1, wobei die Entfernung zwischen dem ersten Hallo-Paket und dem zweiten Hallo-Paket zwischen dem Quellknoten und dem Zielknoten berechnet wird, wobei, wenn die Entfernung zwischen dem Zielknoten größer ist, die Routentabelle für den N-Knoten aktualisiert wird, wobei, wenn die Entfernung zwischen dem Zielknoten kleiner ist, die Routentabelle des Zielknotens aktualisiert wird.
System nach Anspruch 1, wobei die minimalen Kosten von einem Berechnungsmodul (114) berechnet werden, das mit dem Routenauswahlmodul (108) bei der Aktualisierung der Routentabelle verbunden ist.
System nach Anspruch 1, wobei die Kompressionstechnik eine Huffman-Kompressionstechnik ist, die große Datenmengen effizient komprimiert, wobei die Verschlüsselungstechnik die Daten verschlüsselt,um die Netzwerksicherheit zu verbessern.
System nach Anspruch 1, wobei eine Schlafdauer der mehreren Knoten den Energieverbrauch minimiert, wobei ein Schwellenwert zufällig erzeugt wird, um ein wiederholtes Umschalten zwischen Aktiv- und Schlafzustand zu verhindern, um Energie zu sparen.
System nach Anspruch 1, wobei der Knoten, der die Daten bereithält, zuerst die Anforderung der Daten sendet, das Initialisierungsmodul abhängig von der Länge der Daten einen Zeitschlitz zuweist, wobei der Sensor mit Schusslängendaten und kritischen Daten zuerst Zugang erhält, indem er einen aktuellen Schlüssel freigibt.