基于直扩超宽带的超声波人体通信技术仿真

现有超声波宽带(UsWB)技术应用于人体通信存在速率不高、对多节点干扰抑制能力有限的问题。为此,提出一种有效抑制多节点干扰的超声波通信技术——直扩超声波宽带(DS-UsWB)技术,利用直接序列扩频和超宽带技术仿真超声人体通信。即在k-Wave中建模人体信道,利用建模信道的冲激响应仿真人体内多节点通信;根据信道冲激响应的时延特性确定发送信号参数,从而克服人体信道的多径效应。系统性能分析和仿真结果均表明,与UsWB技术相比,DS-UsWB可有效抑制多节点干扰和多径干扰,具有更高的速率和更低的误码率。     

基于稀疏脉冲采样的低复杂度血流速度估计算法

双模超声广泛用于医学临床诊断,其中B模式脉冲用于成像,多普勒脉冲则用于血流速度估计。数据采集时间在两种模式之间共享。为了提高B模式图像的更新频率,需要减少多普勒脉冲数量,即发射稀疏多普勒脉冲进行血流速度估计。然而现有的适应稀疏脉冲采样算法,如迭代自适应算法、稀疏贝叶斯法以及基于阵列虚拟拓展的子空间类方法,计算开销巨大,难以满足实时成像的要求,且在稀疏度大的情况下会产生明显的伪影。为此,文中提出了一种基于稀疏脉冲采样的低复杂度血流速度估计算法。根据超声多普勒回波信号是由血红细胞的散射产生,具有强相干、信源个数时变的特点,文中首先从子空间角度解析了伪影的成因,并验证了包含均匀脉冲的稀疏发射脉冲排布方式可以有效地抑制伪影;然后以均匀脉冲回波构建协方差矩阵,并进行空间平滑获取特征值,以较大特征值的个数和相互的比值作为标准,判断血流不同时刻的频率分布特征;最后以此频率分布特征为标准,自适应采用B-MUSIC算法或TBVAM算法进行血流速度估计,以降低算法的复杂度。Matlab仿真和人体实测数据的实验结果表明,该算法在极大地减小计算复杂度的同时,可以获得较为连续、清晰且伪影抑制效果较佳的血流速度估...     

基于直扩超声波宽带人体通信多点接入的自适应速率调整

体域网是远程医疗和健康监护的重要环节，现有研究多采用电磁波传输。相比之下，人体软组织中超声波传播衰减小，产生的热量少，比电磁波传输距离远且致病风险低，利用超声波实现人体范围的通信和组网具有一定优势。现有的超声波宽带通信多采用超短脉冲减少多径交叠及其带来的干扰，结合直接序列扩频技术可以共享信道实现多点接入。但是，增加通信数量带来的干扰使目标通信链路接收节点的信噪比降低，采用固定帧长与码长无法保证通信可靠性。文中针对多点接入的场景，对节点的通信速率进行数学建模，研究竞争与合作两种场景下的自适应速率调整方法，利用凸优化理论的拉格朗日乘数法推导了帧长和码长的闭式解，在多点通信中动态改变帧长和码长实现速率调整。仿真结果表明，文中方法随着通信链路数及其干扰变化可实现自适应速率调整，其中，基于协商对策论的合作方案可以平衡不同节点的通信速率，获得更好的网络性能，基于速率最大的竞争方案有助于提高目标通信链路的有效通信速率，实际应用中需根据应用场景进行选择。