0

ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY CHO GIÁM SÁT SỨC KHỎE

9 45 1
  • ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY  CHO GIÁM SÁT SỨC KHỎE

Tài liệu liên quan

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 14/01/2021, 14:12

WSN trong các hệ thống theo dõi sức khỏe Hệ thống mạng cảm biến không dây giám sát sức khỏe bao gồm một loạt các cảm biến được gắn trên quần áo hoặc trên cơ thể bệnh nhân đ[r] (1)ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY CHO GIÁM SÁT SỨC KHỎE Trần Quang Huy*, Vũ Việt Dũng, Phạm Xuân Kiên Trường Đại học Công nghệ thông tin & Truyền thơng – ĐH Thái Ngun TĨM TẮT Mạng cảm biến không dây hay Wireless Sensor Network tập hợp nút cảm biến có khả tự trị, cố định di động thực nhiệm vụ khác Trong lĩnh vực y tế, mạng cảm biến không dây lựa chọn thay việc giám sát, theo dõi sức khỏe bệnh nhân từ xa mà không bị giới hạn kết nối có dây Bài báo tiến hành tìm hiểu hệ thống WSN phục vụ việc chăm sóc sức khỏe thực tế Nhóm tác giả thực phân tích, thiết kế hệ thống WSN phục vụ giám sát sức khỏe, đánh giá yếu tố ảnh hưởng đến hiệu WSN mơ hình giám sát sức khỏe Dựa kết phân tích, đánh giá, nhóm tác giả thực cài đặt mô NS-2 mô đun Mannasim để mô hệ thống WSN với phân bố xác suất tham số sức khỏe Từ đó, hàm mơ nút cảm biến thiết kế sử dụng nguồn sinh lưu lượng phân bố xác suất phân tích Nhằm đánh giá kết nghiên cứu, nhóm tác giả thực thử nghiệm kịch mơ phỏng, phân tích hiệu suất hệ thống mạng và đưa kết luận Từ khóa: Mạng WSN; Mạng cảm biến không dây; Công cụ mô phỏng mạng NS; Công cụ Mannasim; Hệ thống giám sát sức khỏe Ngày nhận bài: 26/02/2020; Ngày hoàn thiện: 10/5/2020; Ngày đăng: 11/5/2020 NETWORK PERFOMANCE ANALYSIS OF HEALTHCARE MONITOR WIRELESS SENSOR NETWORK Tran Quang Huy*, Vu Viet Dung, Pham Xuan Kien TNU - University of Information and Communication Technology ABSTRACT The Wireless Sensor Network is a set of autonomous sensor nodes that can be fixed or moved and performs various different tasks In the medical field, wireless sensor networks are an irreplaceable option for remote health monitoring and observing without being limited by wired connections This paper is to explore WSN systems for practical health care The authors performed the analysis and design of WSN system for health monitoring, assessing factors which are affecting the performance of WSN in the health monitoring model Based on the results of analysis and evaluation, the authors implemented the installation of NS-2 simulator and Mannasim module in order to simulate the WSN system with probability distribution of health parameters Since then, the sensor node simulation function is designed using a flow generation source as the probability distributions analyzed In order to evaluate the results of the study, the authors performed simulation experiments, analyzed the performance of the network and then came to a conclusion Keywords: WSN; Wireless Sensor Network; Network Simulator, Mannasim, Healthcare system Received: 26/02/2020; Revised: 10/5/2020; Published: 11/5/2020 (2)1 Giới thiệu Mạng cảm biến khơng dây có tên tiếng Anh Wireless Sensor Network Nó bắt đầu nghiên cứu phát triển vào khoảng năm 1980 Dự án phát triển DARPA – quan dự án phòng thủ tiên tiến quốc phòng Hoa Kỳ Ban đầu dự án có tên Distributed Sensor Networks (DSN) DSN ban đầu giả định mạng có nhiều nút cảm biến phân tán, có khả kết nối với hoạt động độc lập, thông tin nút cảm biến định tuyến tới nút mạng phạm vi Các thành phần DSN giới thiệu lần đầu vào năm 1978 bao gồm phận cảm biến, mô-đun xử lý liệu kết nối, phần mềm phân tán Ứng dụng DSN hệ thống theo dõi máy bay trực thăng phát triển học viện công nghệ Massachusetts WSN hệ thống mạng bao gồm node cảm biến có kết nối khơng dây khả tính tốn hình [1] Các node cảm biến thường sensor bao gồm thành phần như: vi xử lý, phận cảm biến, phận thu phát khơng dây, nguồn Hình Mạng cảm biến khơng dây Kích thước node cảm biến thay đổi tùy thuộc vào loại ứng dụng, chúng có chung đặc điểm sau: - Sử dụng phương pháp phát thông tin quảng bá phạm vi hẹp định tuyến đa chặng - Kích thước vật lý nhỏ, giá thành rẻ, chủ yếu sử dụng pin Do node cảm biến bị hạn chế khả xử lý dung lượng nhớ - Vị trí node mạng cảm biến phân bố ngẫu nhiên không cần xác định trước - Có thể xử lý liệu đơn giản - Hoạt động ổn định đáng tin cậy WSN có nhiều ứng dụng đời sống người Cụ thể [2]: Y tế: Mạng cảm biến sử dụng để theo dõi thông số sinh lý bệnh nhân nhịp tim, huyết áp, nhiệt độ thể từ xa Nơng nghiệp: Mạng cảm biến sử dụng để theo dõi điều kiện khí hậu diện tích canh tác lớn Tính tốn nhu cầu nước, hóa chất trồng đưa thông báo Quân sự: Mạng cảm biến không dây sử dụng để giám sát khu vực nguy hiểm mà khơng cần có mặt người Phát chuyển động hay vị trí đối phương, phát cơng hóa sinh dị tìm bom Mơi trường: Mạng cảm biến sử dụng để theo dõi biến đổi khí hậu, cảnh báo thiên tai… 2 Các thành phần hệ thống WSN 2.1 Sensor node Một hệ thống WSN tập hợp nhiền nút cảm biến phân tán khoảng diện tích rộng Mỗi nút cảm biến có khả thực số tác vụ cảm biến xử lý liệu độc lập Sau thực kết nối với nút lân cận để gửi liệu cảm biến xử lý trung tâm Thông thường nút cảm biến bao gồm thành phần hình 2, bao gồm: Bộ phận thu phát sóng, xử lý, nhớ, nhiều đơn vị cảm biến nguồn [1] Hình Cấu tạo nút cảm biến (3)dụng nhiều Ví dụ cảm biến Mica2 Mote sử dụng xử lý ATMega 128L microcontroller - Bộ thu phát tín hiệu: Chịu trách nhiệm cho việc thu phát tín hiệu khơng dây Có thể sử dụng sóng Radio, Laser hồng ngoại Sóng Radio sử dụng phổ biến phù hợp với yêu cầu hầu hết ứng dụng WSN Bộ thu phát tín hiệu có trạng thái như: Transmit, Receive, Idle Sleep - Bộ nhớ: Bao gồm chip nhớ flash RAM vi xử lý Có thể có thẻ nhớ ngồi Ví dụ chip ATMega 128L microcontroller Mica Mote sử dụng 128 Kbyte nhớ Kbyte RAM - Bộ nguồn: Trong nút cảm biến, hoạt động cảm ứng, xử lý truyền liệu tiêu thụ lượng Trong đó, việc truyền liệu tiêu thụ nhiều lượng so với hoạt động khác Pin nguồn lượng chủ yếu sử dụng nguồn cảm biến Ví dụ, cảm biến Mica2 Mote sử dụng viên pin AA Vì nguồn lượng bị giới hạn việc tiết kiệm lượng cho nút cảm biến mục tiêu quan tâm hàng đầu hoạt động WSN Đã có nhiều nghiên cứu đề xuất cải tiến nhằm tăng cường thời lượng pin nút cảm biến Người ta tính tốn đến việc sử dụng nguồn lượng tự nhiên ánh sáng mặt trời cho nút cảm biến - Nút cảm biến: Là thiết bị phần cứng có nhiệm vụ đo thơng số vật lý mơi trường xung quanh nhiệt độ, áp suất, độ ẩm, Dữ liệu tương tự cảm ứng cảm biến số hóa ADC, sau gửi cho xử lý để thực tác vụ Các cảm biến thiết bị vi điện tử, chúng có kích thước nhỏ tiêu thụ lượng Có thể có nhiều loại cảm biến gắn nút cảm biến 2.2 Hệ điều hành nút cảm biến Hệ điều hành mơi trường để chương trình ứng dụng thực cơng việc cách đơn giản hiệu mà giao tiếp với phần cứng Trong WSN vai trò hệ điều hành đơn giản so với hệ điều hành thơng thường Lí là giới hạn mặt phần cứng thiết bị yêu cầu phức tạp ứng dụng TinyOS hệ điều hành thiết kế dành cho hệ thống WSN hay cụ thể dành cho nút mạng Các thư viện bên TinyOS bao gồm: giao thức mạng, dịch vụ phân tán, trình điều khiển thiết bị công cụ thu thập liệu Không giống hầu hết hệ điều hành khác có khả chạy đa nhiệm TinyOS phát triển theo mơ hình lập trình hướng kiện Cả TinyOS chương trình ứng dụng viết cho TinyOS sử dụng loại ngơn ngữ lập trình đặc biệt có tên gọi nesC – phiên mở rộng ngơn ngữ lập trình C Một đại diện khác hệ điều hành dành cho WSN có tên gọi Contiki Contiki sử dụng cấu trúc kernel hướng kiện TinyOS, nhiên hệ điều hành hỗ trợ đa nhiệm với số ứng dụng Ngoài ra, Contiki hỗ trợ IPv4 IPv6 Rất nhiều chế cải tiến Contiki áp dụng rộng rãi 2.3 Nút Sink Là nút chịu trách nhiệm tương tác với nút cảm biến Các liệu từ nút cảm biến xử lý chuyển đến Base Station đến AP Nút Sink dựa vi xử lý có khả xử lý tín hiệu kỹ thuật số, bao gồm mô-đun khác ăng ten, thu phát, xử lý, nhớ flash, khối đầu vào, hình hiển thị pin với mạch sạc Các liệu nhận có điều kiện, tiếp tục xử lý để loại bỏ nhiễu tính tốn thơng số Dữ liệu y tế có đánh mốc thời gian, lưu trữ nhớ truyền đến trạm giám sát từ xa để phân tích thêm Nút Sink thường trang bị pin sạc cho thời gian hoạt động tối thiểu 8-12h (4)Hình Mạng cảm biến khơng dây người 3.1 Yêu cầu hệ thống theo dõi sức khỏe Để thực theo dõi sức khỏe người, việc sử dụng hệ thống mạng cảm biến không dây lựa chọn tối ưu Bởi kết nối cáp giới hạn chuyển động người ảnh hưởng đến tham số sinh lý theo dõi Một hệ thống mạng không dây theo dõi sức khỏe cần đảm bảo yếu tố sau [3]: - Độ tin cậy truyền liệu: Một mục tiêu hệ thống theo dõi sức khỏe có cảnh báo sớm xác thông số sinh lý thể người, để từ có chẩn đốn điều trị sớm Do vậy, thiết kế hệ thống mạng cần quan tâm đến tính xác cảm biến, chất lượng đường liên kết độ tin cậy giao thức định tuyến để tránh tình trạng mát lỗi gói tin gây sai lệch liệu - Dữ liệu thời gian thực: Bao gồm 03 khía cạnh: (1) thu thập liệu thời gian thực, độ nhạy cảm cảm biến phạm vi cảm biến; (2) truyền liệu thời gian thực, chủ yếu tập trung vào giao thức định tuyến; (3) xử lý liệu thời gian thực, tập trung vào xử lý liệu kịp thời - Xử lý liệu lớn: Thông thường để theo dõi sức khỏe cần 04 cảm biến sinh học thể So với hệ thống cảm biến mơi trường mạng cảm biến phục vụ theo dõi sức khỏe có nhu cầu băng thông cao Đặc biệt hệ thống thực thu thập liệu theo thời gian thực nên tạo lượng lớn liệu địi hỏi mạng phải có băng thông cao để chịu tải - Thay đổi topology: Hệ thống mạng cảm biến không dây theo dõi sức khỏe phải có khả thích ứng với thay đổi thường xuyên topology, chuyển động node mạng rời mạng, tham gia vào mạng 3.2 Các tham số sức khỏe theo dõi [4] - Nhịp tim: Theo thống kê số liệu nhịp tim từ trung tâm kiểm sốt phịng ngừa dịch bệnh hoa kỳ CDC Nhịp tim trung bình người nam giới trưởng thành 71 nhịp/phút nữ giới 74 nhịp/phút Các thông số nhịp tim thường phụ thuộc vào nhiều yếu tố độ tuổi, giới tính, màu da, khu vực sinh sống, trạng thái hoạt động… Nhìn chung nhịp tim cho bình thường rơi vào khoảng 60~100 nhịp/phút Tùy vào điều kiện thực tế thể trạng bệnh nhân mà nhịp tim tăng giảm thời gian ngắn Nhịp tim lớn 100 nhịp/phút coi nhanh mức lớn 120 nhịp/phút người bệnh trạng thái bình thường coi nguy hiểm Bảng mơ tả tham số trùng bình nhịp tim thể người Bảng Các tham sớ trung bình nhịp tim Tham số Giá trị Loại phân bố Phân bố chuẩn (Normal Distribution) Giá trị trung bình (Mean) 74 nhịp/phút Giá trị tối đa 190 nhịp/phút Độ lệch chuẩn (Standard Deviation) 5,0 ~ 15,0 - Huyết áp: Là số thể áp lực máu lên thành động mạch, đo đơn vị mi-li-mét thủy ngân (mm Hg) Huyết áp xác định hai số, thường viết dạng tỷ số Chỉ số “tâm thu” mức huyết áp cao mạch máu xảy tim co bóp Chỉ số “tâm trương” mức huyết áp thấp mạch máu xảy tim ngưng co bóp, thả lỏng Các tham số trung bình huyết áp thể bảng Bảng Các tham sớ trung bình huyết áp Tham số Giá trị (MEAN ± Standard Deviation) Tâm thu Tâm trương Giá trị trung bình 120 ± 10 mm Hg 80 ± 10 mm Hg Bệnh nhân cao huyết áp [18] 136,7 ± 16,4 mm Hg 76,5 ± 6,2 mm Hg Bệnh nhân huyết áp thấp < 90 mm Hg (5)huyết áp ổn định tốt cho tim mạch mức 105 mm Hg tâm thu 65 mm Hg tâm trương Các mức huyết áp tâm thu tâm trương bình thường có ý nghĩa đặc biệt quan trọng chức hiệu quan sinh tồn tim, não, thận, sức khỏe nói chung trạng thái khỏe mạnh Vì vậy, việc theo dõi số huyết áp đặc biệt quan trọng - Nhiệt độ thể: Giá trị trung bình nhiệt độ thể người 98,6ºF hay 37ºC Nhiệt độ thể người thay đổi tùy thuộc vào nhiều yếu tố Bao gồm vị trí đặt nhiệt kế Tuy nhiên, giá trị trung bình nhiệt độ phân chia theo bảng Bảng Các tham số thân nhiệt trung bình Trạng thái Giá trị Mất thân nhiệt < 35ºC Bình thường 36,5 ~ 37,5 ºC Sốt >37,5 ºC 38,3 ºC Thân nhiệt cao >37,5 ºC 38,3 ºC Thân nhiệt cao nguy hiểm >40,5 ºC 41,5 ºC 3.3 Một số hệ thống giám sát sức khỏe Nhìn chung hệ thống WSN cho giám sát sức khỏe phát triển theo kiểu cảm biến là: Cảm biến quần áo, cảm biến thiết bị đeo người, cảm biến dán trực tiếp lên thể Tuy nhiên, dự án phát triển hệ thống cảm biến cho giám sát sức khỏe thường chia thành loại: Loại 1: Hệ thống sử dụng bảng vi điều khiển (microcontroller board) làm tảng để cảm nhận liệu sinh học, sử dụng truyền dẫn có dây để truyền tín hiệu bảng xử lý Một đại diện tiêu biểu hệ thống dự án LiveNet phịng thí nghiệm MIT Loại 2: Hệ thống giám sát sức khỏe dựa cảm biến tích hợp vào quần áo giúp theo dõi, phân tích hoạt động, số sinh học thể bệnh nhân Qua đó, đưa cảnh báo chuẩn đốn sớm tình trạng bệnh lý Loại 3: Hệ thống giám sát sức khỏe dựa nút cảm biến gắn thể Hệ thống cịn có tên gọi WWBAN (wearable wireless body area network) Hệ thống bao gồm nút cảm biến có khả tự trị, sử dụng kết nối không dây để trao đổi liệu với trạm điều phối nút trung tâm Đại diện tiêu biểu loại dự án Code Blue nhà nghiên cứu đến từ đại học Havard Loại 4: Hệ thống giám sát sức khỏe sử dụng cảm biến kết nối bluetooth điện thoại di động Dự án có HealthGear tập đoàn MicroSoft Loại 5: Ngoài loại nhà nghiên cứu đưa cách tiếp cận khác cho mục đích khác giám sát sức khỏe Cụ thể với dự án AUBADE phát triển đại học Ioannina Hy Lạp, nhà nghiên cứu đưa đề xuất sử dụng mặt nạ có gắn cảm biến bên để giúp đánh giá trạng thái cảm xúc người Hay số hệ thống nhận dạng chuyển động sử dụng găng tay có gắn cảm biến vịng đeo ngực để đo nhịp tim Trên loại hệ thống cảm biến đeo người sử dụng để giám sát sức khỏe Và dự án phát triển Bảng đưa số chi tiết so sánh dự án phát triển Các thông tin so sánh bao gồm: Kiểu triển khai phần cứng, mơ-đun kết nối, loại tín hiệu cảm biến số ứng dụng y tế Bảng So sánh số hệ thống giám sát sức khỏe Tên dự án Phần cứng Kết nối Tín hiệu cảm nhận được Ứng dụng trong y học LiveNet/ MI Microcon troller board Có dây, radio GPRS ECG,BP, T,EMG, v.v Theo dõi bệnh phân parkinson, bệnh nhân động kinh WEALT HY/EU IST FP6 PDA, cảm biến gắn quần áo Blueto oth GPRS ECG, A,T Theo dõi sức khỏe người cao tuổi Code Blue/Harv ard University Sensor mote ZigBee ECG,Sp O2,A Theo dõi trạng thái sinh học theo thời gian thực Body area network/ Malta Univ Zigbee ZigBee, Wi-Fi, GPRS ECG, BP, R Phát dự đoán trạng thái sinh học HealthG ear/ Sensor and Cell-phone Blueto oth, GPRS HR, SpO2 Theo dõi giấc ngủ AUDAB E Mặt nạ, Găng tay, Vòng cảm biến Kết nối có dây, Bluetoot h, Wi-fi ECG, R, EMG, A (6)Các loại tín hiệu cảm biến bao gồm: ECG – electrocardiogram (điện tâm đồ), HR – heart rate (nhịp tim) , EMG - Electromyogram (điện đồ cơ), BP – blood pressure (huyết áp), T – temperature (nhiệt độ thể), A – activity (hoạt động)… 4 Mô đánh giá hiệu mạng 4.1 Giới thiệu công cụ mô Network Simulator -2 phần mềm mô mạng phát triển Trường Đại học UC Berkeley, cung cấp dạng mã nguồn mở chạy môi trường hệ điều hành Windows lẫn Linux NS-2 chương trình biên dịch mã Otcl liên kết tới thư viện viết C++ Các đối tượng sở NS-2 TCP, UDP, giao thức định tuyến xây dựng ngôn ngữ C++ Đầu vào NS-2 tập lệnh Otcl viết ngôn ngữ TCL ngôn ngữ kịch Kết mơ NS-2 kết xuất file text dạng nam để quan sát hình ảnh mơ tả trực quan với ứng dụng NAM (Network Animator), kết xuất file vết tr có dạng text để phân tích, kết xuất vẽ đồ thị theo yêu cầu người phân tích với cơng cụ Xgraph GnuPlot Sơ đồ thành phần NS-2 thể hình Hình Kiến trúc NS-2 Để thực mơ WSN báo tác giả có sử dụng thêm mô-đun MANNASIM [5] công cụ mở rộng cho NS-2 phục vụ cho việc mô hoạt động WSN MANNASIM sử dụng để hỗ trợ NS-2 người sử dụng việc cấu hình kịch mô phỏng, điều chỉnh thông số mạng như: số lượng node, vị trí phân bố node, diện tích khu vực thực mơ phỏng, kiểu đường liên kết Sau thực mơ mannasim sinh kết mơ tệp vết có đầy đủ thơng tin tình trạng hệ thống mạng Ví dụ tỉ lệ gói tin, độ trễ, mức lượng tiêu thụ… giúp cho người nghiên cứu dễ dàng kết xuất đồ thị đánh giá 4.2 Vấn đề nguồn sinh lưu lượng mô Trong báo này, tác giả xây dựng mơ hình WSN cho giám sát sức khỏe người với tham số sức khỏe là: Nhịp tim, nhiệt độ thể huyết áp Để đảm bảo tính xác độ tin cậy kết mô phỏng, công việc quan trọng phải tạo nguồn sinh lưu lượng có phân bố xác suất giống với liệu thực tế Đối với tham số sinh học thể người, liệu thu có phân bố giống với phân bố chuẩn (normal distribution) xác suất thống kê Cụ thể sau: Phân bố chuẩn (còn gọi normal distribution hay phân bố gauss) R với giá trị trung bình (kí hiệu µ) độ lệch chuẩn (kí hiệu σ) phân bố liên tục với hàm mật độ: Hình Phân phới chuẩn Đồ thị hàm mật độ phân bố chuẩn có hình chng, trung điểm độ cao chng Hình cho thấy hầu hết xác suất phân bố chuẩn nằm đoạn , có (7)phân bố chuẩn với tham số [µ,σ] có 99,7% khả giá trị X nằm đoạn Đây phân bố quan trọng xác suất thống kê Vì nhiều phân bố xác suất gặp thực tế có dáng điệu giống với phân bố chuẩn, ví dụ phân bố chiều cao đàn ông, phân bố số IQ, giá chứng khốn So sánh hình hình cho thấy tương đồng mặt đồ thị Hình Thớng kê nhịp tim người trưởng thành Chính báo này, tác giả sử dụng hàm sinh lưu lượng tn theo phân bố chuẩn tích hợp cơng cụ NS-2 mô-đun Mannasim để mô việc cảm biến thông số nhiệt độ, nhịp tim huyết áp thể người Các tham số giá trị trung bình (MEAN), độ lệch chuẩn (Standard Deviation) lấy từ tài liệu tham khảo trình bày phần 3.2 4.3 Thiết lập topo mạng kịch mô Trong phần này, tác giả trình bày việc thiết kế topo mạng lựa chọn tham số, chuẩn cơng nghệ triển khai cho mơ hình mạng cảm biến không dây phục vụ giám sát sức khỏe Hình mơ tả topo WSN giám sát sức khỏe cho bệnh nhân phòng bệnh Các nút n1 n2 n3 n4 đóng vai trị cảm biến nhiệt độ thể, nút n5 n6 n7 n8 đóng vai trò cảm biến nhịp tim, nút n9 n10 n11 n12 đóng vai trị cảm biến huyết áp Nút n0 đóng vai trị nút sink access point Hình Topo mạng giám sát sức khỏe Các tham số cài đặt phần mềm mô tuân theo bảng Bảng Các tham số mô phỏng Tham số Giá trị Diện tích 5m x 5m Tổng số nút 12 Số nút sink 01 Số nút access point 01 Giao thức MAC Mac/802_11 Kiểu hàng đợi Queue/DropTail/PriQueue Độ dài hàng đợi 200 Giao thức định tuyến DumbAgent Chế độ lượng Battery Mannasim cung cấp phương thức cảm biến cảm biến theo định kỳ, cảm biến liên tục (continous), cảm biến kiện (event driven) cảm biến theo yêu cầu (on demand) Trong báo tác giả mô sử dụng 02 phương thức cảm biến 1-continous, 3-event driven Với tham số mô tuân theo kịch sau Kịch 1: Sử dụng phương thức cảm biến liên tục, tham số sử dụng bảng Khoảng cảm biến: 0,01s Kiểu cảm biến: Cảm biến liên tục Bảng Kịch bản mô phỏng Tham số Giá trị trung bình (Avg) Độ lệch chuẩn (Std) Nhiệt độ thể 37,5 1,0 Nhịp tim 74,0 5,0 Huyết áp 120,0 10,0 Kịch 2: Sử dụng phương thức cảm biến kiện Theo đặc điểm mạng WSN giám sát sức khỏe Yếu tố nhận biết thay đổi tham số theo thời gian thực quan trọng Vì vậy, tác giả thử nghiệm số thay đổi giá trị trung bình độ lệch chuẩn tín hiệu theo trường hợp đặc biệt Các giá trị trung bình độ lệch chuẩn thay đổi giá trị trích từ số liệu thống kê Ngoài ra, tác giả đưa thêm vào giá trị ngưỡng cảnh báo liệu Tác giả đánh giá khả phản ứng mạng cảm biến việc cảm nhận kiện thăng giáng vượt ngưỡng Các tham số cụ thể thể bảng (8)Bảng Kịch bản mô phỏng 2 Tham số Giá trị trung bình (Avg) Độ lệch chuẩn (Std) Ngưỡng cảnh báo (Max Allowed) Nhiệt độ thể 37,5 5,0 40,0 Nhịp tim 74,0 15,0 90,0 Huyết áp 136,7 16,4 146,0 4.4 Thực mô Trong phần này, tác giả thực chạy mô Ns-2 Sau kết xuất thơng tin để vẽ đồ thị GnuPlot, sử dụng ngơn ngữ lập trình Perl để phân tích tệp vết đưa đánh giá, phân tích hiệu Các script đánh giá hiệu viết dựa script đánh giá hiệu mạng tài liệu Đối với kịch sau thực chạy mô phỏng, kết sinh tệp vết có dạng hình Hình Kết quả mơ phỏng Ta sử dụng liệu để vẽ đồ thị hình 10 Hình Biểu đồ liệu cảm biến Hình 10 Biểu đồ trễ truyền tin Hoặc sử dụng perl script để tính tốn giá trị độ trễ truyền tin mức độ suy hao lượng Ngoài ra, ta tính tốn mức tiêu hao lượng Đây mơ hình cơng cụ Mannasim giả lập mô lại hoạt động viên pin thực tế Độ tiêu thụ pin tính công suất cảm biến nhân với thời gian cảm biến Trong kịch mức tiêu hao pin thể hình 11: Hình 11 Mức tiêu hao pin Độ trễ trung bình gửi tin hình 12: Hình 12 Độ trễ trung bình Thực tương tự kịch 2: Trong kịch hệ thống kiểm tra liên tục số liệu cảm biến thu nhận so sánh với ngưỡng đưa vào từ kịch Chỉ số liệu có giá trị vượt ngưỡng có cảnh báo gửi Access Point Do vậy, số lượng gói tin gửi đến Access Point giảm đáng kể Điều giúp giảm độ trễ truyền tin mức tiêu hao lượng nút mạng Trường hợp này, nhóm tác giả kết xuất vẽ đồ thị biểu diễn giá trị cảm biến vượt ngưỡng hình 13 (9)4.5 Một vài đánh giá hiệu Nhìn vào kết liệu tệp vết đồ thị nhận được, tác giả đưa nhận xét sau: - Trong trường hợp sử dụng cảm biến chế độ liên tục, với số lượng 12 node cảm biến gửi khoảng 42000 tin cập nhật đến nút sink cho loại cảm biến khoản thời gian 120s Tuy nhiên, độ trễ truyền tin nằm mức chấp nhận khoảng 4,5s Như theo quan điểm cá nhân, tác giả cho hệ thống đáp ứng nhu cầu mơ hình giám sát sức khỏe với số lượng 12 nút cảm biến Hình 14 Biểu đồ trễ truyền tin Mức tiêu hao pin kịch Hình 15 Mức tiêu hao pin - Phương thức mô hướng kiện cho thấy tối ưu việc sử dụng WSN giám sát sức khỏe cho người Với điều kiện lí tưởng, độ trễ truyền tin khoảng 2ms hình 14, mức tiêu thụ lượng khoảng 0,3% dung lượng pin/1 phút cảm biến hình 15 WSN với phương thức cảm biến hướng kiện thích hợp cho việc theo dõi, giám sát cảnh báo kịp thời biến động sức khỏe người, vừa tạo thuận tiện, thoải mái 5 Kết luận Trong khn khổ báo này, nhóm tác giả thực mô đánh giá hiệu hệ thống WSN cho giám sát sức khỏe sử dụng phần mềm mô NS-2 công cụ Mannasim Các kết tính tốn cho thấy hệ thống WSN sử dụng chuẩn 802.11 có khả đáp ứng yêu cầu hiệu mạng Những kiện cảm biến thu nhận được gửi nút trung tâm với độ trễ nhỏ Các kiện thăng giáng vượt ngưỡng cho trước cảnh bảo kịp thời Như vậy, nhóm tác giả nhận định, việc triển khai hệ thống WSN cho giám sát sức khỏe thực tế khả thi Hệ thống đem lại tiện lợi cho người bệnh không bị giới hạn kết nối vật lý Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu đánh giá thêm yếu tố ảnh hưởng đến hiệu hệ thống, ví dụ trạng thái di chuyển người bệnh vấn đề liên quan đến nguồn lượng TÀI LIỆU THAM KHẢO/ REFERENCES [1] I B Q Wang, "Wireless Sensor Networks: An Introduction," in Wireless Sensor Networks: Application - Centric Design, Yen Kheng Tan (Ed.), InTech, pp 1-14, 2010 [2] B Paolo et al., "Wireless sensor networks: A survey on the state of the art and the 802.15 and ZigBee standards," Computer communications, vol 30, no 7, pp 1655-1695, 2007 [3] Z Lincong, and W Zhang, “Network Design and Performance Analysis of Wearable Wireless Sensor Network,” 2015 6th International Conference on Manufacturing Science and Engineering Atlantis Press, 2015 [4] M Aminian, and H R Naji, "A hospital healthcare monitoring system using wireless sensor networks," J Health Med Inform, vol 4, no 02, p 121, 2013
- Xem thêm -

Xem thêm: ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY CHO GIÁM SÁT SỨC KHỎE, ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY CHO GIÁM SÁT SỨC KHỎE

Hình ảnh liên quan

Hình 1. Mạng cảm biến không dây - ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY  CHO GIÁM SÁT SỨC KHỎE

Hình 1..

Mạng cảm biến không dây Xem tại trang 2 của tài liệu.
Hình 2. Cấu tạo của một nút cảm biến - ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY  CHO GIÁM SÁT SỨC KHỎE

Hình 2..

Cấu tạo của một nút cảm biến Xem tại trang 2 của tài liệu.
Hình 3. Mạng cảm biến không dây trên người - ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY  CHO GIÁM SÁT SỨC KHỎE

Hình 3..

Mạng cảm biến không dây trên người Xem tại trang 4 của tài liệu.
Bảng 3. Các tham số thân nhiệt trung bình - ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY  CHO GIÁM SÁT SỨC KHỎE

Bảng 3..

Các tham số thân nhiệt trung bình Xem tại trang 5 của tài liệu.
Hình 4. Kiến trúc của NS-2 - ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY  CHO GIÁM SÁT SỨC KHỎE

Hình 4..

Kiến trúc của NS-2 Xem tại trang 6 của tài liệu.
Hình 5. Phân phối chuẩn - ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY  CHO GIÁM SÁT SỨC KHỎE

Hình 5..

Phân phối chuẩn Xem tại trang 6 của tài liệu.
Hình 6. Thống kê nhịp tim người trưởng thành - ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY  CHO GIÁM SÁT SỨC KHỎE

Hình 6..

Thống kê nhịp tim người trưởng thành Xem tại trang 7 của tài liệu.
Hình 7. Topo mạng giám sát sức khỏe - ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY  CHO GIÁM SÁT SỨC KHỎE

Hình 7..

Topo mạng giám sát sức khỏe Xem tại trang 7 của tài liệu.
Hình 14. Biểu đồ trễ truyền tin - ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY  CHO GIÁM SÁT SỨC KHỎE

Hình 14..

Biểu đồ trễ truyền tin Xem tại trang 9 của tài liệu.

Từ khóa liên quan