《基於雲計算的普適人體感測網關鍵技術研究》是依託華中科技大學，由陳敏擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於雲計算的普適人體感測網關鍵技術研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：陳敏
- 依託單位：華中科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
我國人口的老齡化不斷加劇，醫療服務的需求日益增長，對現有社會醫療服務體系的承載能力提出巨大的挑戰。而基於雲計算的人體感測網(BSN)技術套用於普適健康服務可以極大地提高醫療保健及健康監護的質量。但是，融合BSN和雲計算的高效健康監護系統平台設計還面臨許多問題，如MAC協定、資源分配模型、數據挖掘等。本項目以基於健康雲(bCloud)的普適BSN關鍵技術為研究對象，採用模擬仿真和原型平台驗證兩種手段，研究提高基於bCloud的健康監護系統性能的理論及方法。內容包括:面向BSN的高吞吐率、低耗能、高QoS的MAC層協定；可靠、節能、高效的BSN路由協定；基於bCloud平台，有效感知QoS的新型資源分配模型；BSN數據中提取行為規律性的數據挖掘方法。本項目的實施，可為構建先進的、可擴展的、普適的健康監護系統設計提供理論和技術基礎，具有重要的理論意義和套用價值。
結題摘要
近年來，中國政府在醫療健康服務項目上的財政支出不斷增加，由 2008 年的 830多億，增加到 2009 年的 1180 億元。世界銀行的研究報告也指出，醫療保健等已經成為中國家庭支出的主要負擔之一，高昂的醫療支出對社會和政府造成了極大的財政負擔。基於健康雲的人體感測網(body sensor networks, BSN)技術套用於普適健康服務和電子醫療將極大地提高財政支出的使用效率和醫療保健及健康監護的質量，這對中國以及其他國家都具有重要的社會意義和現實意義。本課題以基於 BodyCloud的健康監護系統關鍵技術為主要研究對象，提出了基於D2D數據通信和計算卸載的可穿戴設備能耗最佳化，對人體感測器節點能耗高度受限環境下的高能效數據融合與任務卸載機制進行了深入的研究。並歸納總結出雲端融合系統中的三種能耗最佳化模式，分別是傳統的通過區域網路向雲端卸載模式(RCS)、基於微雲的任務卸載模式(CCS)、基於微雲輔助計算的新型混合模式(OSC)。針對RCS，CCS和OSC這三種模式，提出基於雲端融合與微雲跨網協作的能耗最佳化模式，並給出能耗最佳化模型，並確定使用哪一種模式可使處於特定環境中的移動設備及人體感測器節點的通信與計算能耗最低。 雲計算技術與BSN的融合是普適健康服務的發展趨勢，本課題提出的BodyCloud健康監護系統架構，集成了雲計算、BSN、移動計算等技術以實現健康數據的採集、傳輸和分析，具有成本優勢和可擴展性。同時，普適人體感測網中用戶的移動性會導致影響用戶的QoE，增大內容分發延遲，影響用戶的互動體驗，為解決以上難題，本課題設計了如下解決方法：BSN與LTE整合方案以支持用戶的高移動性；採用數據命名網路（NDN）實現低成本和節省頻寬的高效內容分發；基於頻寬資源的動態變化調整分發內容的尺寸。
