Kablosuz Vücut Alan Ağları için Coğrafi Tabanlı Yönlendirme Algoritmasının Başarım Analizi

Yıl 2020, Cilt: 8 Sayı: 4, 2480 - 2490, 29.10.2020

Seda Savaşçı Şen , Murtaza Cicioğlu , Ali Çalhan

https://doi.org/10.29130/dubited.788321

Öz

Kablosuz iletişim teknolojilerindeki gelişmeler ve salgın hastalıklar ile pandemi süreçlerinin hayatımızın bir parçası haline gelmesi uzaktan sağlık izleme sistemlerinin önemini her geçen gün arttırmaktadır. Kablosuz Vücut Alan Ağları (KVAA) uzaktan sağlık izleme servislerinin başında gelmektedir. KVAA’lar çeşitli hayati bulguların algılayıcılar ile ölçülmesinden ve IEEE 802.15.6 protokolü sayesinde uzak birimlere kablosuz iletilmesinden sorumludur. Çalışmamızda geliştirilen coğrafik yönlendirme algoritması sayesinde açık alanlarda KVAA’lar arası bir kablosuz ağ iletişimi sağlanmış olup topluluk halinde bulunan insanların hayati verilerinin birbirleri üzerinden uzak birimlere iletilmesi ve bireylerin gereken durumlarda uyarılması amaçlanmıştır. Bu sayede birlikte hareket eden bireylerin hem sağlık durumları kontrol altında tutulup uzak birimlere de bu verilerin gönderilmesi sağlanmıştır hem de bireyleri ve çevresindekileri pandemi belirtisi bulunan kişilere karşı uyarma mekanizmasının alt yapısı oluşturulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Kablosuz Vücut Alan Ağları, Coğrafik Yönlendirme, Uzaktan Sağlık İzleme

Kaynakça

• [1] F. Niaz, M. Khalid, Z. Ullah, N. Aslam, M. Raza, and M. K. Priyan, “A bonded channel in cognitive wireless body area network based on IEEE 802.15.6 and internet of things,” Comput. Commun., 2020, doi: 10.1016/j.comcom.2019.11.016.
• [2] A. Choudhary, M. Nizamuddin, M. Zadoo, and V. K. Sachan, “Multi-objective optimization framework complying IEEE 802.15.6 communication standards for wireless body area networks,” Wirel. Networks, 2020, doi: 10.1007/s11276-020-02342-y.
• [3] A. K. Sagar, S. Singh, and A. Kumar, “Energy-Aware WBAN for Health Monitoring Using Critical Data Routing (CDR),” Wirel. Pers. Commun., 2020, doi: 10.1007/s11277-020-07026-6.
• [4] M. Cicioğlu and A. Çalhan, “IoT-based wireless body area networks for disaster cases,” Int. J. Commun. Syst., 2020, doi: 10.1002/dac.3864.
• [5] B. S. Kim, T. E. Sung, and K. Il Kim, “An NS-3 implementation and experimental performance analysis of IEEE 802.15.6 standard under different deployment scenarios,” Int. J. Environ. Res. Public Health, 2020, doi: 10.3390/ijerph17114007.
• [6] O. Alzamzami and I. Mahgoub, “Link utility aware geographic routing for urban VANETs using two-hop neighbor information,” Ad Hoc Networks, 2020, doi: 10.1016/j.adhoc.2020.102213.
• [7] E. Kranakis, H. Singh, and J. Urrutia, “Compass routing on geometric networks,” Proc. 11 Th Can. Conf. Comput. Geom., pp. 1–4, 1999, [Online]. Available: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.42.9931.
• [8] B. Karp and H. T. Kung, “GPSR: Greedy Perimeter Stateless Routing for wireless networks,” Proc. Annu. Int. Conf. Mob. Comput. Networking, MOBICOM, pp. 243–254, 2000.
• [9] L. Shu, Y. Zhang, L. T. Yang, Y. Wang, M. Hauswirth, and N. Xiong, “TPGF: Geographic routing in wireless multimedia sensor networks,” Telecommun. Syst., 2010, doi: 10.1007/s11235-009-9227-0.
• [10] G. Xing, C. Lu, R. Pless, and Q. Huang, “On greedy geographic routing algorithms in sensing-covered networks,” 2004, doi: 10.1145/989459.989465.
• [11] SteelCentral Riverbed Modeler Software, “SteelCentral,” 2020. .
• [12] F. Cadger, K. Curran, J. Santos, and S. Moffett, “A survey of geographical routing in wireless Ad-Hoc networks,” IEEE Commun. Surv. Tutorials, vol. 15, no. 2, pp. 621–653, 2013, doi: 10.1109/SURV.2012.062612.00109.