Path loss Frequency Model for Body Area NetworkChannel from 3.1 GHz to 4.8GHz

Joe F. Llerena Izquierdo, estudiante PhD.Universidad Politecnica Salesiana, Ecuador

Leonardo Betancur Agudelo, PhD.Universidad Pontificia Bolivariana, Colombia

Abstract—In this paper a novel model for body area networksis presented, we describe the behavior of the large scale statisticsand amplitude fading in body area network environments from3.1GHz to 4.8GHz, this model contributes to signal processinganalysis and link budget design in receivers and transmitters forultra-wideband communications in medical, entertainment, anddata exchange applications

Keywords—Body Area Networks, Ultra Wideband, path lossmodel

Resumen—En el presente artıculo se estudia el modelo de uncanal de area corporal de banda ultra ancha, en el se describe elcomportamiento de pequena y gran escala, en donde se aborda elmodelamiento desde un punto de vista estadıstico y probabilıstico,este modelo contribuye al analisis del procesamiento de senal ydiseno de presupuesto de enlace en los receptores y transmisorespara comunicaciones de banda ultra ancha en aplicacionesmedicas, de entretenimiento, entre otros.

Palabras claves–Canales de area corporal, UWB.

I. INTRODUCCION

En la actualidad la tecnologıa de la comunicacion a travesde los sistemas de ultra ancho de banda conocidos como UWB,logran alcanzar una importancia dentro de las redes de Areapersonal, gracias a la utilizacion de sensores que pueden estardispuestos dentro o alrededor del cuerpo humano con bajoo casi inexistente nivel de interferencia de la senal [1]. Asi-mismo las tecnologıas de redes de comunicacion inalambricasjuegan un papel importante en el apoyo de las redes de areacorporal, debido a que permiten una comunicacion a pequenaescala considerada como una tecnologıa potencial para pro-porcionar transmision de muy alta calidad y una operabilidadentre dispositivos que beneficiaran a las personas de maneradirecta. Como tecnologıa emergente en los ultimos anos,UWB, proporciona un enfoque diferente a las comunicacionesinalambricas comparada con los sistemas de banda estrechaconvencional, ventajas que con el tiempo que sea popularizadopodra dar paso a la mejora o desaparicion de algunos sistemasactuales de comunicacion como Bluetooh, FireWire y USB,reemplazandolos por conexiones inalambricas con bondadesofrecidas de facilidad de uso y su alta velocidad. El presentetrabajo va dirigido al estudio del modelo de un canal dealta frecuencia con la tecnologıa de ultra ancho de banda,que permita presentar resultados que aporten a los existentesinvestigados en este documento, en el area de la telemedicina.[2].Antes del 2011, las aplicaciones de UWB fueron dirigidas aareas militares, luego fue disenado para la electronica en elhogar o la oficina, (WPAN), donde no se requiere grandesdistancias de comunicacion inalambrica, desde el 2002, la

Comision Federal de Comunicaciones (FCC) ha ido permi-tiendo el uso comercial de los ancho de banda que utiliza[3], beneficiando de sus caracterısticas a los investigadores dedistintas areas [4].UWB logra tener su aplicabilidad en otras areas ademas de lamilitar, como en los sistemas de geolocalizacion, deteccionde movimientos, monitorizacion de fluidos, dispositivos enel hogar, pero una en las que tiene un amplio campo deinvestigacion, es en la telemedicina, especıficamente en lasaplicaciones medicas con aspectos de monitoreo a pacientesconvalecientes, tratamiento de imagenes en 2D y 3D en susdistintas especificidades, sistemas de radar para pacientes concomplicaciones de enfermedades cronicas y situaciones de altoriesgo.La tecnologıa UWB es significativa en la actualidad para lasredes BAN debido a sus caracterısticas de transmision de datosconfiable con valores que sobrepasan los 100 Mbps dentro deedificios y con densidades espectrales de potencia mınimas[5], pretendiendo llegar a ser un sistema inalambrico discreto,de costo y consumo de potencia muy bajo. Es ası que estatecnologıa, con un alto rango de frecuencias utilizables ycaracterizado por ser inmune al multitrayecto, UWB presentados modos de modulacion estudiados, multibanda OFDM yradio impulso (IR) [6], cada uno con diferentes ventajas,en el primero para ser utilizado con intervalos pequenos decomunicacion de datos a alta velocidad; en el segundo paragenerar pulsos extremadamente cortos y de baja potencia(intervalos de nanosegundos) logrando anchos de banda depequeno rango a alta velocidad; de esta forma se puedenutilizar estas ventajas para la localizacion exacta de objetos anivel de centımetros, aplicacion en radares de alta resolucionde penetracion en la ingenierıa medica e incluso acceder aInternet para enviar informacion. Por lo tanto UWB es util enlos campos para la deteccion y comunicacion.Este trabajo se estructura en cuatro secciones, en la seccionI se presenta una breve explicacion de la tecnologıa UWBque ha incidido en las redes inalambricas personales con unperspectiva de su importancia en las redes de area corporal, enla seccion II se realiza la descripcion de las caracterısticas delequipo utilizado, las configuraciones realizadas y las medidasobtenidas en el estudio presentado en este artıculo, en laseccion III se presentan los modelos de canales investigadospara las redes de area corporal y los que se utilizaron en lainvestigacion, orientado hacia la modelacion matematica y susdebidas formulaciones se analiza la informacion, presentandolos resultados de los diferentes calculos, la simulacion utilizadaası como la demostracion hecha por la investigacion, en laseccion V se presenta las debidas conclusiones a la que se hallegado con respecto a los datos utilizados y las recomenda-

ciones sugeridas.

II. CAMPANA DE MEDIDAS

En una camara (anecoica) disenada para aislar la interfe-rencia externa y simular condiciones de espacio libre interiorse obtuvieron las medidas de estudio con el uso de dos antenasdirectivas tipo DFMM-DL (Dual-Fed Microstrip Monopoleantenna with Dielectric Lens) [7] conectadas a un analizadorde redes vectorial VNA (Vector Network Analyzer) modeloZVA-24 con dos puertos de Rhode & Schwarz, el cual hamedido la funcion de transferencia compleja del canal (S-Parameter) S21, sobre una mujer y un hombre respectivamente,usando cuatro posiciones para la antena de transmision ydieciocho posiciones para la antena recepcion, se tuvieron4x18x2 medidas, con un total de 144. En la configuraciondel trabajo se considero el par de cables (MFR-57500) queutilizaron las antenas conectadas al VNA, un cable A94-245de 5 metros y otro A90-199 de 9 metros, y con el proceso decalibracion del equipo, tal como se muestra en el cuadro I, lasmedidas no fueron afectadas por los efectos de atenuacion.

Cuadro I. CONFIGURACION DEL VNA

Rango de Frecuencias 3.1 GHz a 4.8 GHzPotencia inicial 0 dBm

Ancho de banda 10 kHzFrecuencia de muestreo Fs = 24 GHz

Rango 1 GHz a 12 GHzResolucion ∆BW = 1 KHz

Paso de frecuencia F = 50 MHzMuestras complejas 221

Sweep time 500 msRepeticion 100

Potencia de transmision 10 dBm cada repeticion

Luego de obtener la informacion registrada en base a lasdistancias en el cuadro II, se empleo el metodo de Hermitede [8], de donde una senal HS21(ω), que representa lasmuestras complejas del canal en el dominio de la frecuencia,se obtendra la respuesta al impulso del canal. Se agregan unrelleno de ceros complejos conocido como Zero Padding desde0 Hz hasta la frecuencia inicial con el espaciado ∆F, se obtienela conjugada compleja simetrica de estos datos y se opera latransformada inversa rapida de Fourier (IFFT) para obtener larespuesta al impulso hAPDP (τ) real en el dominio del tiempo.

III. MODELO DE CANAL BAN

En varias investigaciones han realizado estudios sobre losmodelos de canales en las redes de area corporal, trabajoscomo [9], [10], [11] han presentado modelos analıticos consimulacion altamente compleja, ası como otros trabajos [1],[12], [13] donde desarrollan modelos de canal de formaestadıstica para transmisiones sobre el cuerpo humano. Entodos ellos se atienden a las posibles situaciones que puedenproducirse en el instante de transmision y recepcion de la senal,en [1] claramente especifica que efectos que puede ocurriren el momento de la comunicacion entre los sensores en lapropagacion a traves del cuerpo, en la difraccion alrededordel cuerpo y, las reflexiones fuera de dispersores cercanos yluego al cuerpo. Los modelos, de sub-band Finite-DifferenceTime-Domain (FDTD) y el combinado uniform geometricaltheory of diffraction (UTD) y Tray tracing (RT) conocidocomo UTD/RT, aplicados en [13], tratan de tomar en cuentala dispersion que se produce por el tipo de material, para

−30 −20 −10 0 10 20 300

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Data

Cum

ulat

ive

prob

abili

ty

potencias dataLogNormal

Figura 1. Aproximacion Lognormal.

0 2 4 6 8 10 12−40

−30

−20

−10

0

10

20

30

40Path Loss vs Distancia referenciada

10log10(d/do), do = 16,4 cm.

Mag

nitu

des

dB

y = 2.8*x − 14

data 1 linear

Figura 2. Aproximacion de perdidas en el espacio libre.

el primero, ası como encontrar rutas de superficies de rayosdifractados para que sea la senal recibida lo mas cercano a lasenal emitida.

A. Modelo de Gran escala

De las investigaciones de modelos en gran escala, en [14]como en [15], sobresale el modelo path loss que consideralos efectos de la dependencia de la frecuencia y que permiteestablecer un modelo de pendiente simple dependiendo de ladistancia. El modelo path loss expresa su definicion en lasiguiente ecuacion:

Pl(d) = Gdo + 10η log10(d/d0) + Sσ (1)

Para valores de distancias en centımetros, siendo el valormınimo de referencia de d0 = 16,4cm. Donde el valorresultante de Path Loss, Pl(d), es la perdida de la potenciaen su trayectora medido en dB, debido a la propagacionque depende de un nivel de perdida de referencia Gd0, quecorresponde a la perdida promedio a una distancia d0 que hasido determinado, un ındice η correspondiente al ındice depropagacion que depende del entorno a una distancia d. Elparametro Sσ corresponde a la varianza σ del shadowing, quesigue una distribucion normal con media µS = 0.

y = p1 ∗ x+ p2 (2)

donde los coeficientes:p1 = η 2.816 y p2 = Gdo = -14.431Norma de residuos: 165.87

B. Modelo de pequena escala

En las redes de comunicacion se debe de tomar en cuentados aspectos de propagacion, de ellos definimos los modelosa gran escala y los de pequena escala, las BAN las podemosconsiderar como sistemas de comunicacion de pequena escala[16]. Los modelos de gran escala permiten deducir la potenciamedia recibida en base a la distancia del transmisor y receptor,estimando una distancia de cobertura, las perdidas de energıapor la afectacion de la propagacion, perdidas por el espaciolibre, efectos en la penetracion en los cuerpos y absorcionen cambios de densidades de los objetos. En estos modelospodemos ubicar a los de espacio libre, de trazado rayos (Ray-Tracing) y perdida en trayecto (Path Loss). Sus resultadospueden basarse en datos analıticos basadas en estadısticas, yen forma determinıstica en pruebas de laboratorio o de campo.

Los modelos de pequena escala permiten establecer ladistorsion que puede tener el canal debido a las variacionesextremadamente cambiantes y rapidas de la senal recibida, asi-mismo conocer el efecto de desvanecimiento en la frecuenciautilizada y la estabilidad propiamente dicha del canal. Ası quedeterminando la respuesta al impulso de la senal generada po-demos explicar el comportamiento de la potencia en distanciaspequenas, garantizando encontrar tasas de transmision optimasy esquemas de ecualizacion en banda ancha. Podemos ubicarel modelo de desvanecimiento de pequena escala (small scalefading) y el trazado de rayos (Ray-Tracing). Estos modelospueden basarse en datos estadısticos como determinısticos.Para los primeros podemos utilizar el metodo LSE (LeastSquares Estimation), estimacion por mınimos cuadrados, paralos segundos podemos utilizar EM (Expectation-Maximizationalgorithm), algoritmo de la maximizacion de la expectativa, enbase a los estudios de modelos de pequena escala en base acluster de Saleh-Valenzuela.

Para nuestro investigacion el modelo de pequena escalase muestra una distribucion lognormal con un error de ajustesimilar a los investigados en el presente trabajo, debido a ellono sera de particular alcance para el estudio.

IV. CONCLUSIONES

En el presente trabajo se ha demostrado que la distribucionde probabilidad que describe el comportamiento del desva-necimiento de pequena escala corresponde a una distribucionLognormal, resultado que concuerda con muchos resultados enprevios trabajos elaborados por multiples autores. En cuantoal modelo de gran escala, se ha encontrado que el ındicedel ambiente de propagacion η tiene un valor de 2.8, queconcuerda con las especulaciones y tendencias de trabajosprevios en el mismo tipo de canales (de acuerdo a la granmayorıa de autores, este parametro oscila entre 2.4 y 3.4). Elmodelo presentado en el documento tambien demuestra que ladistribucion del efecto de shadowing para redes de area cor-poral posee una variacion hasta de 19.52 dB, por consiguientelos disenos de dispositivos deben tener en cuenta un margen dedesvanecimiento no menor a 20 dB para evitar indisponibilidaden la comunicacion, cabe anotar que la unica explicacion

posible hasta el momento de observar una variabilidad tan altaen las perdidas por propagacion del shadowing correspondea los efectos que tiene el cuerpo humano sobre el patron deradiacion de las antenas, y el constante ambiente cambiante acausa del movimiento, efecto capacitivo del cuerpo humano yel cambio entre linea de vista y no linea de vista del enlacede comunicacion.

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