Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorMiramirkhani, Farshaden_US
dc.contributor.authorDönmez, Barışen_US
dc.contributor.otherIşık Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Elektrik - Elektronik Bölümü Yüksek Lisans Programıen_US
dc.date.accessioned2022-05-10T19:35:39Z
dc.date.available2022-05-10T19:35:39Z
dc.date.issued2022-01-10
dc.identifier.citationDönmez, B. (2022). Channel modelling and characterization for VLC-based medical body sensor networks. İstanbul: Işık Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/4274
dc.descriptionText in English ; Abstract: English and Turkishen_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves 67-79)en_US
dc.descriptionxii, 79 leavesen_US
dc.description.abstractOptical Wireless Communication (OWC) refers to transmission in unguided propagation media through the use of optical carriers, i.e., visible, Infrared (IR), and Ultraviolet (UV) bands. In this thesis, we focus on indoor Visible Light Communication (VLC)-based Medical Body Sensor Networks (MBSNs) which allow the Light Emitting Diodes (LEDs) to communicate between on-body sensors/subdermal implants and on-body central hubs/monitoring devices while also serving as a luminaire. Since the Quality-of-Service (QoS) of the communication systems depends heavily on realistic channel modeling and characterization, this thesis aims at presenting an up-to-date survey of works on channel modeling activities for MBSNs. After the introduction chapter, the second chapter presents the literature survey and the first section reviews existing IR-based MBSNs channel models based on which VLC channel models are derived. The final section of this chapter provides comprehensive details on existing VLC-based MBSNs channel models. Third chapter presents a realistic channel modeling approach called site-specific ray tracing that considers the skin tissue for the MBSNs channel modeling for realistic hospital scenarios. In addition, channel characteristics which are the channel DC gain and RMS delay spread values that are extracted from the sample Channel Impulse Responses (CIRs) among extensive amount of static channel modelling simulations are demonstrated. Fourth chapter proposes a random trajectory generator and implements it in mobile channel modelling and characterization for the two of the aforementioned real-life based scenarios. Then, the CIRs and channel characteristics are obtained then by utilizing the simulation results data, the spatial distribution of channel characteristics and curve fitting on histograms of these are illustrated with explanations.en_US
dc.description.abstractOptik Kablosuz iIletişim (OWC), optik taşıyıcılar vasıtasıyla Görünür Işık iletişimi (VLC), Kızılötesi(IR), Morötesi(UV) bantlarında gerçekleşen iletimi ifade etmektedir. Bu tezde, ortam aydınlatan Işık Yayan Diyotlar (LEDs) vasıtasıyla vücut üzerindeki/deri altındaki sensörler ile vücuttaki ana sensör/tıbbi ölçüm cihazları arasındaki iletişimin sağlandığı kapalı alan görünür ışık iletişimi (VLC) tabanlı medikal vücut sensör ağlarına (MBSNs) odaklanmaktayız. İletişim sistemlerinin Servis Kalitesi (QoS) ağırlıklı olarak gerçekçi kanal modellemeleri ve karakterizasyonuna bağlı olduğundan dolayı bu tez en güncel literatür taramasını barındırmaktadır. Giriş bölümünün ardından başlayan literatür taraması bölümünde, ilk olarak VLC tabanlı MBSNs sistemlerinin kanal modellerinin türediği IR tabanlı MBSNs sistemlerinin kanal modelleriyle ilgili çalışmalar ve ikinci kısımda ise ana konumuz olan VLC tabanlı MBSNs sistemleriyle ilgili mevcut çalışmalar oldukça kapsamlı olarak tartışılmıştır. Üçüncü bölümde ise, gerçeğe uygun hastahane senaryolarındaki VLC tabanlı MBSNs sistemlerinin gerçekçi kanal modellemelerinin yapılabilmesi için insan derisi de, mekana özgü ışın izleme metodunu kullanılarak kanal kabul edilerek modellenmiş ve kanal dürtü tepkileri (CIRs) sunulmuştur. Buna ilave olarak, bahsi geçen hastahane senaryolarından simülasyonlar sonucu elde edilen CIRs, Doğru Akım (DC) kanal kazancı ve Karekök Ortalama (RMS) gecikme yayılımı kanal karakterleri de sayıca çok olmasından dolayı tarafımızca seçilen örnekleriyle sunulup tartışılmıştır. Dördüncü bölümde ise, rastlantısal yörünge üreteci önerilmiş ve hastahane senaryolarından en uygun ikisi seçilerek hareketli kanal modellemesi ve karakterizyonu yapılmıştır. Bu simülasyon sonuçları kullanılarak bahsi geçen kanal karakteristiklerinin uzaysal dağılımları, çubuk grafikler üzerindeki eğri uydurmaları sunulmuş ve tartışılmıştır.en_US
dc.description.tableofcontentsIR-based MBSNs Channel Modelsen_US
dc.description.tableofcontentsVLC-based MBSNs Channel Modelsen_US
dc.description.tableofcontentsStatic Channel Modelsen_US
dc.description.tableofcontentsMobile Channel Modelsen_US
dc.description.tableofcontentsStatic Channel Modelling in Real-Life Based Hospital Scenariosen_US
dc.description.tableofcontentsSite-Specic MBSNs Channel Modelingen_US
dc.description.tableofcontentsOptical Characterization of Human Skinen_US
dc.description.tableofcontentsMethodologyen_US
dc.description.tableofcontentsReal-Life Based Hospital Scenariosen_US
dc.description.tableofcontentsICU Warden_US
dc.description.tableofcontentsClinicen_US
dc.description.tableofcontentsSemi-Private Patient Roomen_US
dc.description.tableofcontentsFamily-Centered Patient Roomen_US
dc.description.tableofcontentsMobile Channel Modelling in Real-Life Based Hospital Scenariosen_US
dc.description.tableofcontentsGeneration of The Random Trajectoriesen_US
dc.description.tableofcontentsReal-Life Based Hospital Scenariosen_US
dc.description.tableofcontentsICU Warden_US
dc.description.tableofcontentsFamily-Centered Patient Roomen_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherIşık Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectChannel modelingen_US
dc.subjectMedical body sensor networks (MBSNs)en_US
dc.subjectOptical communicationen_US
dc.subjectTransdermal communication (TC)en_US
dc.subjectVisible light communication (VLC)en_US
dc.subjectMobile channel modellingen_US
dc.subjectRandom trajectoryen_US
dc.subjectKanal modellemeen_US
dc.subjectMedikal vücut sensör ağlarıen_US
dc.subjectOptik iletişimen_US
dc.subjectDeri içinden geçen iletişimen_US
dc.subjectGörülür ışık iletişimien_US
dc.subjectHareketli kanal modellemesien_US
dc.subjectRastlantısal yörüngeen_US
dc.subject.lccTK5103.35 .D66 2022
dc.subject.lcshBody area networks (Electronics)en_US
dc.subject.lcshBiosensors.en_US
dc.subject.lcshMedical instruments and apparatus.en_US
dc.subject.lcshMedical electronics.en_US
dc.subject.lcshOptical communication.en_US
dc.subject.lcshWireless communications.en_US
dc.titleChannel modelling and characterization for VLC-based medical body sensor networksen_US
dc.title.alternativeGörünür ışık iletişimi tabanlı medikal vücut sensör ağları için kanal modellenmesi ve karakterizasyonuen_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.contributor.departmentIşık Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Elektrik - Elektronik Bölümü Yüksek Lisans Programıen_US
dc.contributor.authorID0000-0001-6408-9305
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.contributor.institutionauthorDönmez, Barışen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster

info:eu-repo/semantics/openAccess
Aksi belirtilmediği sürece bu öğenin lisansı: info:eu-repo/semantics/openAccess