医疗泛在网终端网络分簇及传输优化

论文摘要

当前我国医疗卫生服务存在的服务水平低,尤其是服务公平性低的问题,已成为中国经济社会发展的瓶颈问题之一。医疗卫生服务水平提升,是构建和谐社会过程中至关重要的一环。医疗卫生服务水平低和公平性低,可归结为医疗卫生服务覆盖不足的问题。为解决这一问题,在技术层面应着力加强医疗信息化的推进,借此使医疗服务向全程覆盖、全面覆盖、全域覆盖的目标迈进。而在“感知中国”概念的背景下逐步发展完善的泛在网技术体系,具有“无所不在,无所不包,无所不能”的发展愿景与潜力,恰好与医疗服务全程覆盖、全面覆盖、全域覆盖的目标形成完美的契合。通用的泛在网架构分为感知层、网络层和应用层。服务于医疗应用的医疗泛在网,泛在网架构下的每一层都有众多问题需要深入研究。其中感知层是泛在医疗服务最基本的数据来源,因此感知层是泛在医疗服务的基础。而且当前在感知层设备的普及程度和应用水平上,我国与世界先进国家同样处于起步阶段。在这种情况下,加紧推广感知层的设备与技术,一方面能使我国医疗服务能够与国际同步,取得后发优势,另一方面新型医疗监护设备的推广,能够带动上下游相关产业,促进经济增长。鉴于此,医疗泛在网感知层技术应得到重视和发展。医疗泛在网的感知层又可细分为无线体域网(BSN)层级、无线传感器网络／无线局域网(WSN/WLAN)层级与无线接入网(WAN)层级,其中前两个层级与用户和应用环境监测联系最为紧密,称之为医疗泛在网终端网络。本文以医疗泛在网终端网络为目标,进行了系统的研究。首先明确了医疗泛在网终端网络的大系统本质,确立了大系统控制论的研究方法。在大系统控制论研究体系下,以大系统分析为目的,对医疗泛在网终端网络的应用场景进行了归纳和总结,提炼出了适合泛在网络结构特点的医疗泛在网终端网络变粒度模型。在该模型的框架下,以满足大系统宏观化分析需求为目标,对模型中各个层次的分簇方法进行了相应的研究,并提出优化算法。在BSN和WLAN层级上,进一步在微观层面研究了分簇条件下的传输优化的技术。本文所提出的分簇与传输优化方法具体包括：(1)在BSN层级,在BSN自然分簇的条件下,提出基于体表节点机会中继的体域网传输方案,以及在此基础上改进的基于体表中继的体域网协作传输方案。这两个方案均以提高植入式医疗设备的数据传输能效,延长设备能源更换周期为目标。(2)在WSN/WLAN层级,假设WSN节点均匀分布的情况下,提出利用智能天线方向性的混合定位算法及改进算法,在这些定位算法的基础上,实施基于位置的WSN分簇。(3)在WSN/WLAN层级,针对节点非均匀分布的大规模WSN,提出了一种位置分簇调整算法。(4)在WSN/WLAN层级,重要基础设施WiFi接入点在大规模部署中进行分簇的条件下,针对簇间共频干扰,提出一种基于模拟退火算法的干扰避免信道规划算法。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1. 研究背景
• 1.2. 医疗泛在网
• 1.2.1. 泛在网
• 1.2.2. 医疗泛在网
• 1.3. 选题依据及意义
• 1.4. 相关工作
• 1.5. 论文结构安排
• 1.6. 本文主要贡献
• 1.7. 本章参考文献
• 第二章 医疗泛在网研究基础理论与模型
• 2.1. 医疗泛在网研究方法论
• 2.1.1. 大系统与医疗泛在网
• 2.1.2. 大系统控制论与医疗泛在网研究
• 2.2 医疗泛在网大系统分析
• 2.2.1. 社区健康监测类应用场景
• 2.2.2. 灾难现场紧急救援应用场景
• 2.2.3. 突发公共卫生事件应用场景
• 2.2.4. 农村与偏远地区类应用场景
• 2.3. 医疗泛在网终端网络变粒度模型
• 2.3.1. 大系统广义模型化
• 2.3.2. 医疗泛在网终端网络的大系统变粒度模型
• 2.4. 本章参考文献
• 第三章 BSN层级分簇与优化传输
• 3.1. BSN概念及研究现状
• 3.2. BSN层级自然分簇原则
• 3.3. BSN簇的优化传输基础知识
• 3.3.1. BSN设备分类
• 3.3.2. BSN信道模型
• 3.3.3. 机会分集
• 3.4. 体表节点机会中继的BSN簇协作传输
• 3.4.1. Co-op BSN结构
• 3.4.2. Co-op BSN数据传输策略
• 3.4.3. Co-op BSN性能分析
• 3.4.4. Co-op BSN性能仿真
• 3.5. 改进的中继式BSN簇协作传输
• 3.5.1. R-Coop BSN结构
• 3.5.2. R-Coop BSN数据传输策略
• 3.5.3. R-Coop BSN中断概率分析
• 3.5.4. R-Coop BSN性能仿真
• 3.6. 本章参考文献
• 第四章 WSN层级优化位置分簇
• 4.1. 医疗泛在网终端网络WSN层级的分簇
• 4.2. WSN位置分簇与WSN节点自定位算法
• 4.3. 基于混合定位的蜂窝结构位置分簇
• 4.3.1. 算法整体流程
• 4.3.2. 混合定位算法
• 4.3.3. 分簇判决算法
• 4.3.4. 算法性能分析
• 4.3.5. 算法性能仿真
• 4.4. 优化混合定位的蜂窝结构位置分簇
• 4.4.1. 算法整体流程
• 4.4.2. 普通节点定位算法
• 4.4.3. 普通节点分簇判决算法
• 4.4.4. 均匀分布的WSN节点间距概率分布
• 4.4.5. 节点总数及增强节点数目的确定
• 4.4.6. 优化混合定位算法性能仿真
• 4.5. 本章参考文献
• 第五章 WSN层级位置分簇的优化调整
• 5.1. 博弈理论基础知识
• 5.2. 分簇调整算法优化目标分析
• 5.3. 基于博弈的分簇调整算法
• 5.4. 算法分析
• 5.5. 算法性能仿真
• 5.6. 本章参考文献
• 第六章 WLAN层级分簇及干扰避免
• 6.1. WLAN的医疗应用
• 6.2. WLAN层级工程分簇原则
• 6.3. 户外医疗监护网络架构
• 6.4. 户外医疗监护网络簇间共频干扰避免算法
• 6.4.1. 相邻AP的定义
• 6.4.2. 信道干扰级别矩阵
• 6.4.3. 共频干扰避免算法
• 6.5. 算法性能实验验证
• 6.6. 本章参考文献
• 第七章 结束语
• 7.1. 论文工作总结
• 7.2. 问题和展望
• 7.2.1. BSN层级分簇与协同传输新算法
• 7.2.2. WSN层级分簇新途径
• 7.2.3. WLAN层级分簇与干扰避免新方法
• 第八章 附录
• 第九章 致谢
• 第十章 攻读学位期间的主要研究成果