Cross-Layer design for IoT dedicated Healthcare
Conception multicouche pour les soins de santé dédiés à l'IoT
Résumé
Wireless Body Area Networks (WBANs) are wireless sensor networks that consist of
small, low-power wearable or implantable devices placed on or inside the human body
to monitor physiological signals such as heart rate, blood pressure, and body temperature. WBANs have emerged as a potentially transformative technology in healthcare,
enabling the continuous monitoring of patient health, remote diagnosis and treatment,
and personalized healthcare services. WBANs in IoT healthcare offer several advantages,
including noninvasive monitoring, real-time data transmission, and integration with other
IoT devices for data analytics and machine learning. However, designing WBANs for
IoT healthcare systems presents challenges such as ensuring reliable and energy-efficient
data transmission. A cross-layer design is an approach that has been proposed to address
these challenges by enabling the cooperation of different layers of the network protocol
stack to optimize network performance.
This dissertation aimed to enhance IoT healthcare by implementing and developing a
new PHY/MAC protocol within the IEEE 802.11ah framework. This protocol aims to improve the network efficiency, extend the sensor life, and ensure the quality and reliability of data transmission. It adapts to varying data types by modifying the superframe structure based on the adaptive modulation features of IEEE 802.11ah. This study explores the intricacies and potential of cross-layer design in IoT healthcare, offering innovative solutions to boost system performance and efficiency. By conducting simulations and experiments, this study will assess the effectiveness of this approach by comparing it to existing methods. Ultimately, it seeks to provide actionable strategies for developing IoT healthcare systems that fulfil the demands of reliability, energy conservation, and scalability in diverse healthcare scenarios.
Les réseaux sans fil pour les zones corporelles (WBAN) sont un type de réseau de capteurs sans fil composé de petits dispositifs portables ou implantables à faible puissance, placés sur ou à l’intérieur du corps humain pour surveiller des signaux physiologiques tels que la fréquence cardiaque, la tension artérielle et la température corporelle. Les WBAN se sont révélés être une technologie potentiellement transformative pour les soins de santé, permettant une surveillance continue de la santé des patients, un diagnostic et un traitement à distance, ainsi que des services de soins de santé personnalisés. L’utilisation des WBAN dans les soins de santé de l’IoT présente plusieurs avantages, notamment la surveillance non invasive, la transmission en temps réel des données et l’intégration avec d’autres dispositifs de l’IoT pour l’analyse des données et l’apprentissage automatique.
Cependant, la conception des WBAN pour les systèmes de soins de santé de l’IoT
présente des défis, tels que la garantie d’une transmission fiable et économe en énergie
des données. La conception en couches croisées est une approche qui a été proposée
pour relever ces défis en permettant la coopération entre différentes couches de la pile
de protocoles réseau afin d’optimiser les performances du réseau.
Cette thèse vise à améliorer les soins de santé de l’IoT grâce à la mise en œuvre et
au développement d’un nouveau protocole PHY/MAC dans le cadre de la norme IEEE
802.11ah. Ce protocole vise à améliorer l’efficacité du réseau, à prolonger la durée de
vie des capteurs et à garantir la qualité et la fiabilité de la transmission des données.
Il s’adapte aux différents types de données en modifiant la structure de la super-trame
en fonction de la fonction de modulation adaptative de l’IEEE 802.11ah. La recherche
explorera les subtilités et le potentiel de la conception en couches croisées dans les soins
de santé de l’IoT, en proposant des solutions innovantes pour améliorer les performances
et l’efficacité du système. En effectuant des simulations et des expériences, l’étude
évaluera l’efficacité de cette approche, en la comparant aux méthodes existantes. En fin
de compte, elle vise à fournir des stratégies opérationnelles pour le développement de
systèmes de soins de santé de l’IoT répondant aux exigences de fiabilité, d’économie
d’énergie et de dimensionnement dans divers scénarios de soins de santé.