1 绪 论
1.1 课题研究的背景及意义
在人口老龄化日益严重的社会现状下，关注老年人医疗健康显得尤为重要，面对越来越多的人们受到较大的工作和生活压力的社会现状，为了加强对自身健康程度的关注，通过医疗监测系统对人体生理参数和状态进行实时监测具有非常重要的意义。图 1-1 所示为一个无线体域网的系统结构图，无线体域网将人体作为中心，由传感器节点和控制节点两部分构成。采集到的信息数据通过人体上各个传感器节点发送到具有一定处理能力的控制节点（如 PAD、手机等个人电子设备），进而医院可以通过移动网络接受信息进行通信和数据同步。除了在医疗领域的典型应用外，无线体域网还在人们的日常生活中有着不可或缺的应用。例如盲人可以通过无线体域网来为自己指引路线，同时方便家人对其进行定位[1]。潜在的应用需求还有很多，记者将微型摄像头随身携带，这样就可以进行随时随地的采访，并将采集到各种数据传回到接收数据的报社或电视台[2]。在视频传输方面还有很多难题，例如如何进行压缩编码对数据进行融合、如何降低视频数据传输的功耗等。而且对于航天事业方面，将来也会有更加广阔的应用[3]。医学应用是无线体域网中最重要的应用领域，基于无线体域网的远程医疗监控则是其中的典型应用，无线体域网由电池供电，通常情况下，网络中大多数节点是静止的，每个节点的工作寿命直接对网络拓扑和生命周期产生影响，所以对网络能效问题的研究一直是近年来人们关注的焦点。根据之前相关的文献分析，这个核心问题要求我们把减少网络能耗、提高网络能效作为最终的目标。根据这一目标，我们希望它可以实现高效率和低能耗的功能，但它会影响通信过程中的数据信息的传输。所以在无线体域网中应用差错控制方案是很有必要的，在应用中，不仅要考虑节点传输的低效率高能耗的问题，还要最大限度的用最低成本的资源。关于无线体域网差错控制技术的能效研究论文将ARQ、FEC 两种常用的差错控制技术应用于无线体域网中，研究了在两种差错控制下的能效。2014 年哈尔滨工业大学周晓丽建立了无线体域网生命周期最大化模型，同时对传感器节点能量进行优化，通过转化使得模型变为一个几何规划问题，进而可以通过凸优化求解工具 CVX 求解出来，实现了网络生命周期的优化。本论文结合相关文献进一步研究能效优化的问题，在他们的基础上引入了凸优化理论，将凸优化理论及其求解工具运用到无线体域网的能效优化上，求出能效最优点，实现资源的优化分配。
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1.2 国内外研究现状
无线体域网属于一个交叉技术的范畴，它与传统的无线通信网络中很多领域有着很多交集。无线网络可以分为无线广域网（Wireless Wide Area Network,WWAN）、无线局域网（Wireless Local Area Network,WLAN）和无线个域网（Wireless Person AreaNetwork,WPAN）三类，其中 WBAN 是 WPAN 的一种延伸，这三种无线网络的覆盖范围如图 1-2 所示，WBAN 综合了无线个域网、无线传感器网络、无线短距离通信、传感器技术等各种技术[4-7]。作为无线网络中的重要组成部分，IEEE 802.15 委员会在 2006 年将 WBAN 列为未来无线技术（Wireless Next Generation,WNG）的重点发展方向之一[8]；2007 IEEE 成立了IEEE802.15 工作组，制定了无线体域网的 PHY 层和 MAC 层的新标准，2012 年建立了正式的 WBAN 标准草案 IEEE802.15.6；在进行数据收集、传输和处理的过程中，无线体域网的能量及其受限，能效也无法达到一个理想的状态，使得能效问题成为研究无线体域网的关键。首次给出能效定义的是美国乔治亚理工学院 Y.Sankarasubramaniam[9]的传感器网络课题组，该课题组在 2003 年发表了一篇关于 WSN 的差错控制技术论文，成为研究者研究 WSN 能效的模型基础；文献 Bart Braem[10]通过优化调度和功率控制的配置，构建了WSN 的跨层优化模型，将延长传感器网络生命周期、提高网络能效作为研究目标。该文献对无线体域网的能效优化研究提供了坚实的理论依据，但应在传感器网络与无线体域网的区别考虑下进行进一步研究。
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2 无线体域网的系统模型
2.1 无线体域网的概述
图 2-1 为 WBAN 的内部构成图，CU 为整个无线体域网的通信接口，连接了人体和外部网络之间的通信链路。当用户下达某些指令或外部网络传送相关信息时，CU 将指令或信息传送给本身存储的每个设备的 ID，激活与指令或信息相匹配的传感器设备[17]。在 IEEE802.15.6 标准中，定义了两种网络拓扑结构，分别是单跳星型和多跳树型拓扑结构。图 2-2 所示为一个典型的单跳星型网络拓扑结构，该结构是一种以协调器为中心的无线传感器形式，能够将数据远程发送到终端的协调器，可以直接接收到采集的生理数据，因此单跳星型拓扑结构中的传感器节点与协调器之间为单跳路由。通过体域网信道，传感器可以直接与协调器进行通信。协调器接收数据后将数据转发到外部网络。结构简单、路由复杂度低、网络延迟很小的特点，使得该拓扑结构便于维护。对于无线体域网，一般在人体中心的感知层采用星型构造，感知层以外常采用网状构造，这样形成混合拓扑架构[18]。无线体域网中的大概有两种信号，一种是生理信号，用来监测人体生理各项指标，另外一种是音频信号。本文以典型的医疗监测为应用背景，对人体的生理信息进行了研究和分析。对于人体生理数据来讲，它们都有着严格的实时性要求，且对于正常的人体生理数据来讲，其单位时间内的数据量基本可以确定，如体温为 8bit，心跳是 16bit，ECG为 1024bit 等[14]。如表 2-1 所示为人体健康监测应用中各类信号在单位时间内的数据量范围。
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2.2 无线体域网的频带选择
为了满足 WBAN 低功耗高能效的要求，WBAN 的频带选择主要对物理层以及 MAC层提出标准进行规范。针对 WBAN 的特殊性制定了 IEEE802.15.6 的协议标准。该标准是由 60 家厂商的工程师们共同努力得到的结果，很多研究人员都对此有着深厚的兴趣。该标准规定高频宽可支持视网膜植入装置的数据传输，低频宽可用于追踪压力数据。IEEE802.15.6 标准界定了能够高速传输，最远能够传输约 3 公尺的技术，它定义的最高传输的速率可达 10Mbps[20]。另外 IEEE802.15.6 对 MAC 层帧结构进行了规范。这个标准还定义 WBAN 信道模型，信道资源竞争机制等[21]。对于物理层的研究，不同的应用领域，工作频谱的频带范围也不同，这些应用从低频到高频依次为WBAN 可植入通信系统（Medical Implanted Communication System, MICS）频带；无线医疗遥测服务（Wireless Medical Telemetry Service, WMTS）频带；工业、科学、医疗（The Industrial, Scientific and Medical, ISM）频带；超宽带（Ultra Wide Band,UWB）频带[50]。每种物理层都有自己的工作频段及调制方式，我们应该根据工作需求选择相应的物理层，本文是在窄带通信技术上进行研究[22]。窄带物理层常用的协议数据单元（Physical layer Protocol Data Unit, PPDU）由三部分组成，分别为 PLCP 帧头、PHY 层汇聚协议（Physical Layer Convergence Procedure, PLCP）前导码以及 PHY 层服务数据单元（Presentation Service Data Unit, PSDU）。对于 MAC 层的研究，IEEE802.15.6 标准将超帧的界限设为等长的信标周期。MAC帧作为一种有序的数据段，既能从物理层接收信号，也能向物理层发送。MAC 帧头、帧体以及检错序列 FCS 构成了 MAC 帧，MAC 帧头及检错序列 FCS 是不变的，而 MAC 帧体长度是可以变化的，MAC 帧体的取值长度在 0~pMaxFrameBodyLength 范围内。表 2-3为 MAC 帧格式，表 2-4 位 MAC 帧头格式[23-24]。
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3 凸优化理论 ........ 15
3.1 凸优化问题的定义 .... 15
3.2 凸优化问题的求解方法 ..... 16
3.2.1 线性规划 ......... 16
3.2.2 几何规划 ......... 18
3.2.3 二次规划问题 .......... 19
3.2.4 二阶锥规划 ..... 19
3.3KKT 最优性条件 ........ 21
3.3.1 拉格朗日对偶方法 ........... 21
3.3.2 最优性条件 ..... 22
3.4 CVX 工具包...... 23
3.5 本章小结 ........... 24
4 无线体域网中的差错控制技术.... 25
4.1 差错控制技术概述 .... 25
4.2ARQ 技术........... 27
4.2.1ARQ 技术概述.......... 27
4.2.2 ARQ 技术能效分析.......... 28
4.3FEC 技术............ 31
4.4 本章小结 ........... 34
5 无线体域网中差错控制技术的能效最大化模型............ 36
5.1ARQ 能效凸优化模型......... 36
5.2 FEC 能效凸优化模型......... 42
5.3 本章小结 ........... 47
5 无线体域网中差错控制技术的能效最大化模型
无线体域网的收发数据的能量极其受限，因此对于无线体域网的研究，首先应符合IEEE802.15.6 标准的规范，在这个基础上最大限度的使能效达到最优。而要使网络的能效最优我们必须合理分配网络内的各类资源。本章节在保证 WBAN 的时延、功率以及数据量要求下，首先提出了一种对 WBAN 中 ARQ 和 FEC 技术下网络能效的优化方案，随着信噪比和通信距离的改变研究两种技术下的自适应，在此基础上对比 ARQ 和 FEC 技术下的最优能效。通过对这两种差错控制技术的数学建模以及求解，实现了资源的优化分配。
5.1ARQ 能效凸优化模型
从概率意义上来看，根据之前在不同数据包长度、通信距离、调制方式和、误码率的情况下，对 WBAN 下 ARQ差错控制技术能效的公式进行分析，重传策略存在与否以及重传次数都不会影响 ARQ 的能效，其能效仅与包长和通信距离有关。根据图 5-1，当通信距离比较近时，ARQ 技术的能效随着包长的增大而增加。因为此时信道环境比较好，信息传递过程中误包率低。当数据包较长时，ARQ 技术的能效主要取决于能耗的吞吐量，此时能效可以达到一个比较理想的状态。当通信距离增加，信道环境更加复杂，误码率增加，能效也逐渐减小。我们可以得到，ARQ 技术的能效主要受包长影响。包长为零时能耗吞吐量为零，传输的有效信息为零，ARQ 技术能效也为零。
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总结
WBAN 在医疗应用和娱乐领域中的研究是当前对无线体域网的研究热点，本文以典型的医疗应用为背景，分析研究了WBAN的网络拓扑结构、信道衰落模型以及工作模式。由于各节点能量极其有限，使得 WBAN 受无线信道影响很大，其传输可靠性因此变得更加脆弱，对于传感器节点既要要求低能耗，也要达到高能效。通过以往的相关研究可知，在通信系统中 ARQ 和 FEC 两种差错控制技术可以提高网络传输数据的可靠性，根据以往对 ARQ、FEC 技术的 WBAN 能效研究，通过对能效模型的数学分析，得出在 ARQ 技术下相同误码率条件下存在一个最优负载长度使得系统达到最优能效，在 FEC 技术下存在一个最优纠错方案使能效最大。根据 WBAN 自身特点和 IEEE802.15.6 通信协议标准要求，从能效的角度提出了凸优化方案，求出最优能效方案，具体可以归纳为以下几点：(1) 通过研究了 IEEE802.15.6 标准草案和信道损耗模型，结合本文研究工作，确定仿真系统参量和信道损耗参数。(2) 通过研究凸优化理论和求解工具包 CVX，将凸优化理论应用于 WBAN 的能效优化，熟练使用 CVX 解决实际问题。(3) 在 WBAN ARQ 和 FEC 能效分析的基础上，分析指出 WBAN ARQ 和 FEC 能效模型均可转化为凸优化问题，因此存在最优解。研究确定能效目标函数和约束条件，通过凸优化工具箱 CVX 对两种模型进行了求解。a.在 ARQ 技术下，可以求出各通信距离下的最优能效，通过信噪比的改变，最佳负载长度的变化可以实现 ARQ 差错控制技术自适应。b.对于 FEC 技术，利用凸优化理论及求解工具，仿真结果出最佳纠错方案，随着 FEC技术下通信距离的变化，最优纠错位发生变化，实现 FEC 差错控制的自适应，最终实现网络能效的最优。
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参考文献（略）
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