关于高移动性干扰场景下混合IEEE 802.15.6无线人体局域网干扰缓解模型的研究论文

简介：
本文探讨了在高移动性环境下，针对IEEE 802.15.6标准的无线人体局域网络(WHAN)所面临的干扰问题，并提出了一种混合干扰缓解模型。该研究旨在优化WHAN系统性能和可靠性。 无线传感器网络（WSN）在无线体域网（WBAN）中的应用已经经历了显著的变化，这引起了研究人员和技术提供者的极大兴趣。WBAN通过在其内部或周围部署一些传感器节点来运行，在这些条件下，它们旨在实现高性能表现，包括延长的使用寿命、高吞吐量和数据可靠性、最小延迟以及低功耗。然而，由于大多数WBAN在2.4GHz通用工业科学医疗（ISM）窄带无线频段内工作，这导致了内部干扰和同信道干扰的问题，在密集区域或高度移动场景中尤为突出。此外，这些移动性效应也会使身体姿势发生变化。 本段落提出了一种混合的WBAN干扰缓解模型，该模型结合使用带有冲突避免机制的竞争窗口（CW）方法与用户优先级队列，并基于载波侦听多路访问（CSMA/CA）。通过Omnet++仿真，在站立、行走、坐着和躺着等不同姿势下对该混合模型进行了测试。研究结果表明，相较于IEEE 802.15.6标准的CSMA/CA协议，所提出的混合模型在各种移动状态下具有更高的网络吞吐量、带宽效率以及更低的网络延迟。