Komunikacja między neuronami jako wzór dla gęstej sieci bezprzewodowej

• Autorzy: Kryszkiewicz Paweł

Identyfikatory

DOI

10.15199/59.2020.7-8.36

Warianty tytułu

EN

Inter-neuron communications as a model fordense, wireless network

• Konferencja: Krajowa Konferencja Radiokomunikacji, Radiofonii i Telewizji (17-18.09.2020 ; Łódź, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Znaczący wzrost liczby urządzeń wykorzystujących komunikację bezprzewodową wymusza jej nieustanny rozwój. Jedną z dróg jest naśladowanie rozwiżzań występujących w naturze. W przypadku gęstych sieci Internetu Rzeczy można rozważyć ich analogię do sieci komórek nerwowych w organizmie człowieka. W artykule przeanalizowano metodę transmisji sygnału wewnątrz komórek nerwowych. Wydzielono poszczególne elementy dla których określono ich odpowiedniki w świecie komunikacji bezprzewodowej. Zaproponowana sieć Internetu Rzeczy została przebadana symulacyjnie w kanale Rayleigha potwierdzając wysoką efektywność transmisji przy zapewnieniu dużej gęstości rozmieszczenia urządzeń

EN

Rapidly growing number of wireless connected devices requires fast technology development. One of solutions is to follow features observed in the nature. Dense IoT networks can be mapped to neural networks in a human body. The paper presents communications mechanisms observed in the neurons. These are partitioned into separate mechanisms and for each mechanism its analog in the wireless technology was found. The proposed IoT network was tested in the Rayleigh channel confirming its high transmission efficiency for dense nodes deployment.

Słowa kluczowe

PL

Internet rzeczy; efektywność energetyczna; modulacja OOK; mózg

EN

Internet of things; energy efficiency; OOK modulation; brain

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
• Rocznik: 2020
• Tom: nr 7-8
• Strony: 295--299, CD
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys.

Twórcy

autor

Kryszkiewicz Paweł

• Instytut Radiokomunikacji, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska, ul. Polanka 3, 61-131 Poznań

Bibliografia

• [1] Bullock, John, Boyle, Joseph, Wang, Michael B, 2003, Fizjologia. Elsevier Urban & Partner, ISBN 83-85842-67-5.
• [2] Cisco, 2019, “Cisco visual networking index: Forecast and trends, 2017-2022”. Technical report.
• [3] Dressler, Falko, Akan, Ozgur, 2010, “A survey on bio-inspired networking”. Computer Networks, 54: 881–900.
• [4] Gill, K. S., Aygun, B., Heath, K. N., Gegear, R. J., Ryder, E. F.,Wyglinski, A. M., 2018, “Memory matters: Bumblebee behavioral models for vehicle-tovehicle communications”. IEEE Access, 6: 25437– 25447.
• [5] Goldsmith, A. J., Soon-Ghee Chua, 1997, “Variablerate variable-power MQAM for fading channels”. IEEE Transactions on Communications, 45 (10): 1218–1230.
• [6] Ikpehai, A., Adebisi, B., Rabie, K. M., Anoh, K., Ande, R. E., Hammoudeh, M., Gacanin, H., Mbanaso, U. M., 2019, “Low-power wide area network technologies for internet-of-things: A comparative review”. IEEE Internet of Things Journal, 6 (2): 2225–2240.
• [7] Kliks, A., Kulacz, L., 2018, “Brain inspirations for dense wireless networks: Microglia functionality”. 2018 IEEE 29th Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), 578–579.
• [8] Kryszkiewicz, P., 2020, “Neuron-inspired communications for energy efficient internet of things networks”. 2020 IEEE 18th Annual International Con- ference on Pervasive Computing and Communications (PerCom).
• [9] Mezghani, A., Nossek, J. A., 2011, “Power efficiency in communication systems from a circuit perspective”. 2011 IEEE International Symposium of Circuits and Systems (ISCAS), 1896–1899.
• [10] Piyare, R., Murphy, A. L., Kiraly, C., Tosato, P., Brunelli, D., 2017, “Ultra low power wake-up radios: A hardware and networking survey”. IEEE Communications Surveys Tutorials, 19 (4): 2117–2157.
• [11] Pletcher, N., Gambini, S., Rabaey, J., 2007, “A 65 uW, 1.9 GHz RF to digital baseband wakeup receiver for wireless sensor nodes”. 2007 IEEE Custom Integrated Circuits Conference, 539–542.
• [12] Qu, F., Yang, L., Swami, A., 2007, “Battery power efficiency of PPM and OOK in wireless sensor networks”. 2007 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - ICASSP’07, volume 3, III–525–III–528.
• [13] Tang, Q., Yang, L., Giannakis, G. B., Qin, T., 2007, “Battery power efficiency of PPM and FSK in wireless sensor networks”. IEEE Transactions on Wireless Communications, 6 (4): 1308–1319.

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).