超直交畳み込み符号及び超広帯域無線を適用したWBANにおける数理的・実験的研究

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在宅医療や遠隔医療・治療システムを構築するための医療・ヘルスケアIoT（Internet of Medical Things: IoMT）に注目が集まっている．IoMTシステムを構築する上で，人体周辺で生体センサー及びセンサーを管理するハブにより構成される無線ボディエリアネットワーク (Wireless Body Area Network: WBAN) は重要技術の一つであると言える．WBANの通信チャネルは，人の動きやセンサー及びハブの位置関係により大きく変化する．WBANの動的チャネルモデルは，逆ガウス分布モデルが当てはまることが実験により知られているが，このチャネルモデルを適用した場合のWBANの性能評価は行われていなかった．本研究では，WBANの国際標準規格であるIEEE 802.15.6で選択可能な超広帯域無線 (UWB) 物理層に対し， 超低符号化率の誤り訂正符号を生成可能な超直交畳み込み符号 (SOCC) を適用した場合の 性能評価を行った．計算機シミュレーションによる性能評価の結果，センサー及びハブの位置に応じて性能が大きく変化することがわかった．具体的には，Low Dynamics (LD) のリンクでは最大再送回数を少なく設定しても良好な特性が得られた一方で，Medium Dynamics (MD)，High Dynamics (HD) のリンクでは最大再送回数を多く設定することに加えて，誤り訂正符号の符号化率を低く設定をしないと所望の性能が達成出来ないことがわかった．これらの結果により，動的度合いが異なるリンクに応じて誤り制御方式を変更すること，及びWBAN内でマルチホップ通信を行う際に性能劣化への影響の少ないリンクを選択することにより，センサーからの信頼性の高いデータを途切れることなく収集することが可能になることが期待される．