基于分布式压缩感知的体域网生物信道模型与功率优化研究

生命特征的感测是人类面临且急需解决的重大挑战之一，体域网（BAN）是实现生命感测新的重要手段，超低功耗是其显著特征。然而目前尚没有体域网生物信道模型及特征描述，缺乏有效的体域网节能控制与功率优化理论方法体系。本项目针对上述问题，重点研究体域网中生物信道模型和超低功耗设计与优化等基本理论与关键技术。内容包括生物信道模型建立、特性分析和评价系统构建，基于信号群的稀疏分解算法、观测矩阵设计和重构算法，基于分布式压缩感知理论的体域网功率优化算法和准则。.其创新性工作有：1）运用生物信道新概念，建立其模型并分析其特性，构建完整的生物信道模型评价系统；2）基于BAN信号群提出有效且快速的稀疏分解算法和稳定的、低复杂度的重构算法；3）揭示BAN信号群的相关性内在特征，确立BAN超低功率优化算法和准则。研究成果将形成我国独立知识产权的BAN超低功耗算法，为体域网的研究与应用奠定新的理论方法和工具支撑。

生命特征的感测是人类面临且急需解决的重大挑战之一，无线体域网（WBAN，Wireless Body Area Networks）是实现生命感测新的重要手段，其成果在医疗、保健和军事等领域均具有重要的应用价值，超低功耗是其显著特征。本项目针对WBAN的低功耗问题，从无线体域网理论、无线体域网应用以及无线通信理论等三个方面展开研究。首先，在无线体域网理论方面，提出了一种基于生物医学信号的体域网低功耗和低复杂度的数据融合算法；推导出无线体域网可靠性一般表达式并进行了系统分析；构建了基于WBAN网络中点到点生物信道传输模型；提出了一种平衡生存期和公平性新的调度协议以及延长网络生存期协议算法；提出了联合稀疏信号模型的重构算法和多重子空间追踪算法等7种关键新算法，有效地降低了无线体域网的功耗。其次，在无线体域网应用方面，建立了体域网网络系统节点数据传输冲突判断与处理方法，搭建了无线体域网验证平台，为无线体域网的理论推广奠定了良好的基础。最后，在无线通信理论方面，构建了基于多入多出正交频分复用（MIMO-OFDM，multi-input multi-output orthogonal frequency division multiplexing）系统的智能算法技术处理体系，建立了基于遗传算法的单用户和多用户MIMO-OFDM系统模型以及基于粒子群算法和复数神经网络的多用户检测等算法，为无线体域网的理论研究提供通信理论支撑。科研成果发表论文13篇，其中SCI收录3篇、EI收录6篇，申请专利1项，获软件著作权1项；培养研究生15人，其中8人已毕业并获得硕士学位、直博1人、在读6人。研究成果形成了我国独立知识产权的WBAN 超低功耗算法，为体域网的研究与应用奠定了新的理论方法和工具支撑。