一种自适应生理监测与智能调度定位系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种自适应生理监测与智能调度定位系统及方法，其系统包括生理数据监测模块与救援模块；生理数据监测模块通过利用体感网对人体的生理数据进行采集，通过RM

【技术实现步骤摘要】
一种自适应生理监测与智能调度定位系统及方法


[0001]本专利技术涉及生理监测与行人轨迹预测
，尤其涉及一种自适应生理监测与智能调度定位系统及方法。

技术介绍

[0002]随着无线可穿戴生物传感器的发展，更多的异构无线可穿戴生物传感器被组合使用，以识别和监测人体复杂的生理状态，这些组合被称为低功率和低成本的无线体域网络(WBANs)。WBSNs有多个应用领域，如医疗保健、军事、娱乐和体育。目前，WBANs的应用领域主要健康监测为主。随着对高性能WBANs的要求的提升，导致了IEEE 802.15.6的诞生，这是一个专门为WBANs设计的通信标准。学者们基于IEEE802.15.6标准设计了许多具有先进性能的算法和通信协议，以进一步提高WBAN的网络寿命(NL)和服务质量(QoS)。虽然大多数学者将正常和高度异常之间的数据作为一个单独的类别，但是这类数据的规模很大，传统的路由协议容易造成更重要、更有价值的数据的丢失。此外，WBAN在医疗监测和诊断方面发展迅速，但大多数学者没有考虑在检测到紧急事件时采取相应的应急救援措施。然而，相应的应急救援措施是必要的。因此，我们创新性地利用无线传感器网络(WSN)室内定位技术和深度学习行人轨迹预测技术，设计了一个室内救援模块(IRM)。但基于WSN的室内定位方案也存在能量有限且补给困难等问题，而现存延长WSN网络寿命的最常见的方法是睡眠调度，在保证被监测区域覆盖率的情况下使部分冗余节点进入休眠状态，然后通过唤醒算法更新节点状态。然而，该方法有可能会使定位跟踪的精度降低。在定位精度不足的情况下实施救援工作是非常困难的，甚至还有可能错过病人的最佳救援时间。
[0003]因此，如何提供一种高效能、高智能化、在突发情况能给与病人更及时、更高生命保障、给医护人员提供更加精确救援信息的自适应生理监测与智能调度定位系统APMISPS，是本领域技术人员亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]为解决现有技术所存在的技术问题，本专利技术提供一种自适应生理监测与智能调度定位系统及方法，将深度学习目标轨迹预测技术应用于室内救援模块，通过轨迹预测提前对位置跟踪节点进行高性能调度，保证感知跟踪精度的同时，降低了网络能耗，当系统监测到可能危及病人生命的异常生理数据时，救援模块可以实施有效和快速的位置救援以避免风险。
[0005]本专利技术系统采用以下技术方案来实现：一种自适应生理监测与智能调度定位系统，包括生理数据监测模块与救援模块，其中：
[0006]生理数据监测模块通过利用体感网对人体的生理数据进行采集，再通过RM
‑
MAC改进协议划分数据的优先等级，最后通过RS算法进行自适应传输；
[0007]救援模块用于当用户的生理数据异常时利用多源异构室内感知定位及感知节点超前调度技术协助医护人员高效定位患者，使患者得到及时的救援的同时节省室内异构感
知定位网络的能耗。
[0008]本专利技术方法采用以下技术方案来实现：一种自适应生理监测与智能调度定位方法，包括以下步骤：
[0009]S1、利用体感网对人体的生理数据进行采集，若采集数据的数据类型为11，则进入救援模块，体感网进入持续感知状态，并给用户分配独立的通信信道；否则进入步骤S2；
[0010]S2、若采集数据的数据类型为10，则直接将采集数据传输到汇聚节点；否则进入步骤S3；
[0011]S3、若采集数据的数据类型为01，则进行初步判断监测数据的优先等级，体感网向汇聚节点发送传输请求，获取所有相邻节点的信息，汇聚节点采用RS算法计算其相邻节点的RS值，再选择具有最大RS值的节点作为其转发中继节点，中继节点将数据传输到汇聚节点；
[0012]S4、若汇聚节点检查自身剩余能量低于设定的阈值，则结束工作，否则进入下一个感知周期。
[0013]本专利技术与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
[0014]1、本专利技术通过利用RM
‑
MAC改进协议将基于室内定位的紧急救援功能纳入到传统的生理监测系统中，通过利用RS算法，根据生理数据的重要性来选择合适的中继转发，从而保证更重要的监测数据的优先传输。
[0015]2、本专利技术将深度学习目标轨迹预测技术应用于室内救援模块，通过轨迹预测提前对位置跟踪节点进行高性能调度，保证感知跟踪精度的同时，降低了网络能耗，当系统监测到可能危及病人生命的异常生理数据时，救援模块可以实施有效和快速的位置救援以避免风险。
附图说明
[0016]图1是本专利技术系统方框图；
[0017]图2是本专利技术RM
‑
MAC改进协议框架结构图；
[0018]图3是本专利技术基于轨迹预测的节点预调度示意图；
[0019]图4为IRM模块的框架示意图；
[0020]图5(a)为协议算法的网络寿命比较示意图；
[0021]图5(b)为协议算法的数据传输时延比较示意图；
[0022]图5(c)为协议算法的网络吞吐量比较示意图；
[0023]图6(a)为基于优先级的RS算法网络寿命性能比较示意图；
[0024]图6(b)为基于优先级的RS算法数据传输时延性能比较示意图；
[0025]图6(c)为基于优先级的RS算法数据网络吞吐量性能比较示意图；
[0026]图7(a)为协议算法在不同节点密度下网络寿命对比示意图；
[0027]图7(b)为协议算法在不同节点密度下数据传输时延对比示意图；
[0028]图7(c)为协议算法在不同节点密度下吞吐量对比示意图；
[0029]图8(a)为ETH数据集的传感节点的预测调度情况示意图；
[0030]图8(b)为HOTEL数据集的传感节点的预测调度情况示意图；
[0031]图8(c)为ZARA1数据集的传感节点的预测调度情况示意图；
[0032]图8(d)为ZARA2数据集的传感节点的预测调度情况示意图；
[0033]图8(e)为UNIV数据集的传感节点的预测调度情况示意图；
[0034]图9为无线传感节点超前调度性能总结示意图；
[0035]图10为本专利技术的方法流程图。
具体实施方式
[0036]下面结合实施例及附图对本专利技术作进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不限于此。
[0037]实施例
[0038]如图1所示，本实施例一种自适应生理监测与智能调度定位系统，包括生理数据监测模块与救援模块，其中：
[0039]生理数据监测模块通过利用体感网对人体的生理数据进行采集，再通过RM
‑
MAC改进协议划分数据的优先等级，最后通过RS算法进行自适应传输；
[0040]救援模块用于当用户的生理数据异常甚至危及生命时利用多源异构室内感知定位及感知节点超前调度技术协助医护人员高效定位患者，使患者得到及时的救援的同时节省室内异构感知定位网络的能耗。
[0041]具体地，本实施例中，RM
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自适应生理监测与智能调度定位系统，其特征在于，包括生理数据监测模块与救援模块，其中：生理数据监测模块通过利用体感网对人体的生理数据进行采集，再通过RM
‑
MAC改进协议划分数据的优先等级，最后通过RS算法进行自适应传输；救援模块用于当用户的生理数据异常时利用多源异构室内感知定位及感知节点超前调度技术协助医护人员高效定位患者，使患者得到及时的救援的同时节省室内异构感知定位网络的能耗。2.根据权利要求1所述的一种自适应生理监测与智能调度定位系统，其特征在于，RM
‑
MAC改进协议通过在MAC协议的超帧结构中增加救援类型数据包，将室内定位救援功能融入到生理监测系统中；RS算法是为RM
‑
MAC改进协议设计的中继节点选择算法，该算法用于根据数据的优先等级自适应地选择合适的数据转发中继节点。3.根据权利要求2所述的一种自适应生理监测与智能调度定位系统，其特征在于，感知节点超前调度技术是利用深度学习行人轨迹预测技术对行人的轨迹进行预测，然后利用预测的轨迹与自适应调度半径ACR相结合对传感节点进行提前调度；自适应调度半径ACR是通过概率分析技术对预测轨迹与真实轨迹的误差进行分析获取的置信区间的大小与实现预测轨迹坐标定位所需的最小距离之和；生理数据监测模块与救援模块中所有的技术与算法都在生理监测中进行信息交互与运作。4.根据权利要求3所述的一种自适应生理监测与智能调度定位系统，其特征在于，生理数据监测模块是通过由多种可穿戴式无线生物传感器组成的WBANs、RM
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MAC改进协议及RS算法组成。5.根据权利要求2所述的一种自适应生理监测与智能调度定位系统，其特征在于，RM
‑
MAC改进协议的帧头增加数据类型字段，并将该字段扩展为四类，包括正常数据ND、高正常数据HD、关键数据CD和救援数据RD；其中，正常数据ND不发送，高正常数据HD使用RS算法选择中继节点转发，关键数据CD直接发送给汇聚节点，救援数据RD使用独立信道发送。6.根据权利要求2所述的一种自适应生理监测与智能调度定位系统，其特征在于，RS算法的定...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢旭，陈可洲，刘军，
申请(专利权)人：广东技术师范大学，
类型：发明
国别省市：