Ultra geniş bant (UGB) kablosuz sistemlerin vücut içi ortamlarda kullanımı ve mesafe ölçüm hatalarının modellenmesi
Ultra wide band (UWB) wireless systems in implant body area networks and modeling of the distance measurement error
Yazar: MEMDUH SUVEREN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MUZAFFER KANAAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Gelişen teknoloji ile birlikte Kablosuz vücut alan ağları (WBAN) hayatımızda yer almaya başlamıştır. WBAN'lar özellikle sağlık alanında; insanların uzaktan takibinde, sporcu aktivitelerinin izlenmesinde, kapsül endoskopisinde, elektronik ilaçları (electronic pills) vücut içinde hedeflenen yere taşımada (targeted drug delivery) vb. birçok uygulamada kullanılmaktadır. Bu ve benzeri implant uygulamalarında vücut içerisindeki implantın konumunun iyi bilinmesi uygulamaların sağlıklı bir şekilde gerçekleştirilmesi için çok önemlidir. Bu sebeple vücut içine yerleştirilmiş bir verici ile vücut yüzeyinde veya dışında bulunan bir alıcı arasındaki haberleşmede hassas mesafe ölçümüne (ranging) imkan tanıyabilen UGB (Ultra Geniş Bant) sinyaller kullanılmaktadır. Ancak vücut ortamının haberleşme için aşırı kayıplı olması sebebiyle mesafe ölçümünde hatalar meydana gelmektedir. 
Bu çalışmada vücut modeli içine yerleştirilmiş bir verici ile vücut yüzeyi arasındaki mesafe ölçüm hataları modellenmiştir. Bunu yapabilmek için 2 senaryo kullanılmıştır. İlk senaryoda verici ile alıcı arasındaki mesafe ikisi arasındaki UGB sinyalin gecikmesiyle yani ulaşma zamanı (ToA) yöntemiyle hesaplanmıştır. UGB sinyalin gecikmesi kanalın çoklu yol özelliklerini bulmakta kullanılan CLEAN algoritması vasıtasıyla bulunmuştur. Diğer senaryoda ise vücut dışındaki noktalarda frekans spektrumunda elde edilen sinyal gücü (RSS) yapay sinir ağlarına giriş olarak verilmiş ve farklı ağların eğitilmesiyle mesafe kestirimi yapılmıştır. Her iki senaryoda elde edilen mesafe ölçüm hataları istatistiksel olarak modellenmiştir. İstatistiksel modellemede istatistiksel dağılımların uygunluğu Kolmogorov-Smirnov (K-S) ve Anderson-Darling (A-D) hipotez testleriyle ortaya konulmuştur. Son olarak iki yöntemin karşılaştırılması yapılmış olumlu ve olumsuz yönleri irdelenmiştir. Böylelikle daha hassas implant konum tespiti için gelecekte yapılacak çalışmalara zemin hazırlanmıştır.

Abstract:
Wireless body area network (WBAN) is an important emerging area of wireless communication technologies. WBANs are used in healthcare applications, remote tracking of people, following sportsman activities, capsule endoscopy, transferring electronic pills to the targeted drug delivery location and so on. In this and other such applications a good knowledge of the location of the implant inside the body is very important. For this reason, ultra wide-band (UWB) signals allowing sensitive ranging are used in communication between a transmitter located inside the body and a receiver on the surface or outside the body. However because the body environment is lossy, errors occur in the distance measurement.  
In this study, distance measurement errors between a receiver on the body surface and a transmitter which is located inside the body, are modeled. To do this, two scenarios are considered. For the first scenario, distance between receiver and transmitter was computed by the time of arrival (ToA). Time delay of UWB signal was found using the CLEAN algorithm which can be leveraged to explore the channel impulse response characteristics. For the second scenario, received signal strength (RSS) at various frequencies was used to train a neural network and obtain the distance estimate and the distance measurement errors. The measurement errors were modelled statistically. In statistical modelling, consistency of the statistical distributions was tested by using Kolmogorov-Smirnov (K-S) and Anderson-Darling (A-D) hypothesis tests. Finally, the two methods were compared. The study presented in this thesis presents a foundation for future studies in accurate in-body localization.