Application specific energy performance enhancement in wireless body area networks

Abstract

Günümüzde çalışma alanları genişlemekte olan konuların başında uzaktan sağlık izleme ve mobil dünyadaki teknoloji sayesinde mobil sağlık uygulamaları gelmektedir. Bu tür uygulamalardaki amaç insanın gündelik hareketlerini kısıtlamadan vücuduna takılan giyilebilir donanım olan biyomedikal sensörlerden veri toplamak ve bu toplanan sinyallerden bazı çıkarımlarda bulunmaktır. Bu uygulamalarda kullanılan donanımlar düşük enerji tüketimi sağlayan yazılımlarla birleştirilmesine rağmen ticari açıdan çok az sayıda uygulama mevcuttur.Bu tür uygulamalarda kullanılan algılayıcılar yerel merkez ile kablosuz haberleşme teknolojisi ile veri gönderimi yapmaktadır. Bu durumda Kablosuz Algılayıcı Ağlar teknolojisi bu tür uygulamalar için gereken alt yapı desteğini sağlamaktadır. Üzerinde çalışılan bu sistemlerde kullanılan algılayıcıların sınırlı pil enerjileri vardır. Bu yüzden düzenli olarak şarj edilmeleri gerekmektedir. Algılayıcıların ve uygulamaların türüne göre şarj etme işlemi özellikle de yaşlılar tarafında kullanıldığı zaman bazı sıkıntılar yaşatabilir. İşte bu yüzden enerji veriminin artması, buna bağlı olarak sensor ömrünün uzatılması önem kazanmaktadır.Bu çalışmada giyilebilir sensörler üzerinde enerji veriminin arttırılması planlanmış, yeni bir yaklaşım ortaya konmuştur. Çalışma kapsamında ugulamaya özel gömülü veri işleme ve döngüsel haberleşme metodları kullanılmıştır. Önerilen yöntemleri uygulama üzerinde test etmek üzere birbirinden farklı olarak iki mobil sağlık uygulaması seçilmiştir: nabız ölçümü ve adımsayar. Bu kapsamda uygulamaya özel gömülü hesaplama yöntemleri ve algoritmaları geliştirilmiş, enerji kazancı ve verimi analiz edilmiş, grafikler olarak raporlanmıştır. İkinci uygulama olan adımsayara özel olarak dinamik uyku modellemesi gerçeklenmiş, gerek gerçek gerek yapay üretilen veriler üzerinde testler koşulmuştur. Test sonuçları incelendiğinde testlerde kullanılan algoritma parametrelerinin uygulama performansı, algılayıcı ömrü ve buna bağlı olarak enerji verimini direk olarak etkilediği gözlemlenmiştir. Ayrıca bu testler sonucunda yüksek algoritma performansı ve düşük enerji tüketimi sağlanan bölgeler belirlenmiştir.

In WSN, nodes are equipped with limited battery energy; therefore, they have to be recharged for the continuous operation. Therefore, increasing the energy efficiency of the nodes is necessary for increasing their functional lifetime which, in turn, means less frequent energy based maintenance operations. This fact is of critical importance as it directly affects the usability and acceptance of the monitoring system proposed as a whole.In this study, a novel approach based on deriving application specific information is employed: on board processing, duty cycle. To demonstrate the concepts proposed, two mobile health monitoring scenarios with different internal characteristics are chosen, namely the heart rate monitoring and the pedometer. Embedded algorithms specific to the applications are developed and the energy gain figures are reported. Specific to the pedometer case, dynamic sleep scheduling with parameters modeling the application is implemented. Experiments with both real and synthetic data are carried out. It has been shown that the algorithm parameters affect the monitoring performance and the energy performance differently and that operating regions where high quality monitoring achieved with less energy consumption indeed exists.To gain energy, to consume less and to conserve the application quality, a novel approach is utilized in this study. With the scenarios and chosen applications, different cases are observed and analyzed. By using on board processing, packet transfer between the sensor device and the local center decreases and with the sleep scheduling that makes the sensor sleep with a dynamically calculated duration, we obtain gain of energy and increase the lifetime of the node.