Enablıng 5G and 6G technologıes through mıllımeter-wave and VLC ıntegratıon for enhanced remote health monıtorıng systems
5G ve 6G teknolojilerinin gelişimi uzaktan sağlık izleme sistemleri için milimetre dalga ve VLC entegrasyonu ile sağlanması
- Tez No: 958733
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FARSHAD MIRAMIRKHANI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Işık Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Bu tez kablosuz ağların sağlık hizmetlerindeki önemli rolünü incelemekte olup sensörler ve uzaktan izleme ekipmanları gibi tıbbi cihazlar arasında verimli veri aktarımını sağlamak için 5G ve gelişmekte olan 6G gibi yüksek performanslı teknolojilere duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır. Uzaktan sağlık izleme sistemlerinde 5G mmWave teknolojisinin mevcut araştırma alanını ele alarak, uygulamaları, ana zorlukları ve gelecekteki eğilimlere odaklanıyoruz. Yeniden yapılandırılabilir hibrit optik-radyo tabanlı Tıbbi Vücut Sensör Ağlarının (MBSN'ler) kablosuz bağlantı gereksinimlerini inceleyerek, geleneksel MBSN'lerin daha esnek ve genel çözümlere genişletilmesini öneriyoruz. Bu tez, anten tasarımı, küçük implante edilebilir antenler, vücut üzerinde giyilebilir çözümler ve uyarlanabilir algılama ve görüntüleme sistemleri gibi çeşitli alanlarda kapsamlı bir literatür taraması sunmaktadır. Araştırmamız ayrıca izleme sistemlerindeki metodolojik yaklaşımları, kanal karakteristiklerini analiz ederek kablosuz kapsül endoskopisindeki ilerlemeleri ve algılama ve görüntüleme tekniklerini incelemektedir. Ayrıca 6G çerçevesinin sağlık hizmetlerinde Görünür Işık İletişimini (VLC) nasıl entegre ettiğini araştırarak, VLC tabanlı MBSN'lerin uzaktan hasta izleme ve gerçek zamanlı sağlık verisi iletimini kanal DC kazancı ve RMS gecikme yayılımı gibi VLC kanal parametrelerini doğru bir şekilde tahmin ederek nasıl devrim yaratabileceğini göstermekteyiz. Farklı hastane ortamlarında (yoğun bakım ünitesi ve aile tipi hasta odası gibi) kanalları modellemek, yol kaybı ve RMS gecikme yayılımını tahmin etmek için gelişmiş bir ışın izleme tekniği ve ML tabanlı bir algoritma tanıtıyoruz. Hastane senaryolarının detaylı sonuçları, LSTM, GRU, RNN, Linear Regression SVR ve KNN gibi çeşitli makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak listelenmiştir. Tahminler, en iyi performans gösteren ML tekniği seçilerek kapsamlı bir şekilde detaylandırılmış ve açıklanmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis examines the pivotal role of wireless networks in healthcare, emphasizing the need for high-performance technologies like 5G and emerging 6G to enable efficient data transfer between medical devices such as sensors and remote monitoring equipment. We delve into the current research landscape surrounding 5G mmWave technology in remote health monitoring systems, focusing on its applications, main challenges, and future trends. We explore the wireless connectivity requirements of reconfigurable hybrid optical-radio-based Medical Body Sensor Networks (MBSNs), proposing an extension of conventional MBSNs to more flexible and generic solutions. This thesis introduces a comprehensive literature review across diverse domains including antenna design, small implantable antennas, on-body wearable solutions, and adaptable detection and imaging systems. Our research further investigates methodological approaches in monitoring systems, analyzing channel characteristics, advancements in wireless capsule endoscopy, and sensing and imaging techniques. Additionally, we explore how 6G's framework integrates Visible Light Communication (VLC) in healthcare, demonstrating how VLC-enabled MBSNs can revolutionize remote patient monitoring and real-time health data transmission by accurately estimating VLC channel parameters, such as channel DC gain and RMS delay spread. We introduce a sophisticated ray tracing technique and ML-based algorithm to model channels and estimate path loss and RMS delay spread within different hospital settings such as ICU ward and family-type patient room. The detailed results of the hospital scenarios are listed using various machine learning algorithms such as LSTM, GRU, RNN, Linear Regression SVR, and KNN. The estimation was illustrated and detailed comprehensively by choosing the best-performing ML technique.
Benzer Tezler
- Design of broadband amplifiers for microwave transmitters via real frequency techniques
Mikrodalga vericileri için geniş bantlı kuvvetlendiricilerin gerçel frekans teknikleri kullanılarak tasarlanması
ALPER YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR SIDDIK BİNBOĞA YARMAN
- Energy efficiency and security of rıs-aided communication networks
Ris-tabanli haberleşme ağlarinda enerji verimliliği ve güvenlik
HAKAN ALAKOCA
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
- Emerging novel index modulation solutions for reconfigurable intelligent surface-assisted communication systems
Yeniden yapılandırılabilir akıllı yüzey destekli iletişim sistemleri için özgün indis modülasyon çözümleri
ELVAN KUZUCU HIDIR
Doktora
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
PROF. DR. ERTUĞRUL BAŞAR
- New combined non-orthogonal multiple access techniques for wireless networks
Telsiz iletişim ağları için yeni birleşik dik olmayan çoklu erişim teknikleri
SEDA ÜSTÜNBAŞ GAVAS
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ÜMİT AYGÖLÜ
- Channel estimation for spatial media-based modulation
Uzaysal ortam-tabanlı modülasyon için kanal kestirimi
AKİF KABACI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN