高机动性场景下IEEE 802.15.6 WBAN干扰缓解模型：仿真对比与性能提升

本文主要探讨了无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）在无线体域网（Wireless Body Area Networks, WBAN）中的应用及其面临的挑战，特别是在高移动性和密集区域内的干扰问题。随着技术的发展，IEEE 802.15.6标准被广泛应用于WBAN，但其在高移动性场景下，如站姿、步行、坐姿和躺姿变化时，可能会遭遇严重的同信道干扰和内部干扰。 文章提出了一种混合WBAN干扰缓解模型，该模型结合了带有冲突避免机制的载波侦听多路访问（Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance, CSMA/CA）算法和用户优先级（User Priority, UP）队列管理策略。通过利用竞争窗口（Conflict Window, CW）机制，模型能够有效地管理节点间的通信，减少碰撞发生的可能性。用户优先级队列则确保了关键数据的优先传输，进一步提高了网络性能。 研究者使用Omnet ++仿真工具对提出的模型进行了评估，结果表明，在高移动性的实验环境下，相比于仅基于IEEE 802.15.6的CSMA/CA协议，这种混合模型在提升网络吞吐量、带宽效率和降低网络延迟方面表现更为优越。尤其是在不同的身体姿势变化中，这种优化的协议能够更好地适应动态环境，确保数据传输的稳定性和可靠性。 总结来说，本文的贡献在于提供了一种创新的解决方案，以解决高移动性场景下WBAN的干扰问题，这对于提高无线医疗设备、健康监测系统等应用场景的性能具有重要意义。这项研究对于无线通信领域的标准化和实际应用具有实用价值，推动了未来无线体域网在移动性环境下的通信技术发展。