IEEE 802.15.6 tabanlı kablosuz vücut alan ağları arasında coğrafi yönlendirme algoritması tasarımı ve benzetimi

Uzaktan sağlık izleme sistemlerine olan ihtiyaç özellikle pandemi süreçlerinde daha da artmaktadır. İnsan vücudu üzerine ya da çevresine konumlandırılacak algılayıcı özelliğe sahip kablolu/kablosuz elektronik aygıtlar sayesinde anlık olarak bireylerin sağlık bilgilerinin uzak bilgisayarlara veya kişilere taşınması sağlanmaktadır. Bu sayede özellikle karantinada olan insanların sağlıkları hakkındaki bilgiler toplanıp teşhis ve tedavi süreçlerinde kullanılabilmektedir. Algılayıcı/eyleyici düğümlerden gelen veriler bir koordinatör düğüm tarafından toplanarak kontrol edilmektedir. Bu haberleşme protokolü IEEE 802.15.6 standardıyla anılmaktadır ve Endüstriyel Bilimsel Tıbbi (ISM) bandında kullanılabilmektedir. Kablosuz Vücut Alan Ağları (KVAA) olarak bilinen bu ağlar aslında hastalıkların erken tespiti, yaşlıların gerçek zamanlı hasta takibi vb. için kullanılabilen geleneksel Kablosuz Algılayıcı Ağlarının (KAA) bir alt dalıdır. Sağlık alanında kullanılan KVAA'lar bireyden toplanan hayati verilerin en kısa sürede ve en az gecikme ile gerekli birimlere yönlendirecek şekilde tasarlanmaktadırlar. Bu tez çalışmasında KVAA-içi haberleşme için IEEE 802.15.6 protokolü kullanılmıştır. Ayrıca KVAA-arası haberleşme için coğrafi tabanlı bir yönlendirme algoritması tasarlanmıştır. Coğrafi yönlendirme, coğrafi konum bilgisine dayanan bir yönlendirme şeklidir. Kablosuz ağlar için önerilen bu yaklaşım kaynağın ağ adresini kullanmak yerine hedefin coğrafi konumuna bir mesaj göndermesi fikrine dayanmaktadır. Bu çalışmada, tüm protokoller ve algoritmalar Riverbed (OPNET) Modeler benzetim programında geliştirilmiştir. Çalışmada farklı yoğunluk ve önceliklere sahip senaryolar için gecikme ve iş çıkarım oranları incelenmiş ve tasarlanan algoritma iç mekanda olması durumu için de AODV algoritması ile iletim sağlanan bir yapı tasarlanmıştır. Toplanan veriler soket programlama yardımıyla nesnelerin interneti yazılımları olan InfluxDB veri tabanına Node-RED ile kaydedilerek Grafana arayüzünde görselleştirilmiştir. Bu sayede pandemi gibi olağanüstü durumlarında kontrol altında tutulması gereken maske takma durumu, en yakın kişiye uzaklık, kan basıncı, kalp atış hızı, oksijenlenme miktarı, vücut sıcaklığı ve solunum sayısı gibi önemli parametrelerin gerçek zamanlı olarak takip edilebilmesi sağlanmıştır. IEEE/ISO 11073 kişisel sağlık veri standardının tanımladığı servis kalite gereksinimleri temel alındığında, KVAA için tasarlanan coğrafi yönlendirme algoritmasında iki farklı yoğunluğa sahip senaryo için elde edilen sonuçlara göre, kullanıcı yoğunluğu arttığı için gecikme sürelerinin arttığı ve iş çıkarım oranının bir miktar düştüğü saptanmıştır.