ناقشت رسالة ماجستير في قسم هندسة الحاسوب في الجامعة التكنولوجية تحسين أداء شبكات مجسات الجسم اللاسلكية بناءً على تقنيات الاستشعار الانضغاطي التكيفية.

" Improving Wireless Body Sensor Networks Performance based on Adaptive Compressive Sensing Techniques "

وتضمنت الرسالة التي حملت عنوان

"تحسين أداء شبكات مجسات الجسم اللاسلكية بناءً على تقنيات الاستشعار الانضغاطي التكيفية "
للطالبة (سندس سليمان ولي ) على خمسة فصول الفصل الاول المقدمه والفصل الثاني الخلفية النظرية الفصل الثالث تصميم ومحاكاة النظام المقترح الفصل الرابع تطبيق النظام المقترح
والفصل الخامس الاستنتاجات والتوصيات و الاعمال المستقبلية.

تهدف هذه الرسالة الى بناء نظام صحي يساعد الناس على إجراء الفحوصات دون الذهاب إلى المستشفى عن طريق:
1. موقف واقعي لشبكة WBAN المعقدة القادرة على التنقل في أي شكل لتقليل استهلاك الطاقة باستخدام تقنية استشعار الضغط التكيفي. يتم استخدامه للرعاية الطبية لمراقبة الحيوية باستمرار ، مما يتيح رعاية صحية أفضل لهم.
2. توضيح كفاءة الخوارزمية باستخدام محاكاة Castalia ومقارنة النتائج قبل وبعد استخدام تقنية استشعار الضغط التكيفي ثم تطبيق النظام المقترح عمليا.

وناقشت هذه الرسالة كيفية استخدام استشعار الضغط للتغلب على قيود نظرية أخذ العينات التقليدية ولتطبيق مفهوم الضغط أثناء إجراء الاستشعار. تم تطوير طرق من شأنها أن تسمح بأخذ عينات من البيانات في شكل مضغوط باستخدام عدد أقل بكثير من العينات حيث طور الباحثون شبكات لاسلكية لمنطقة الجسم عن طريق إنشاء الشبكة واستخدام معدات مصغرة. اذ ان هناك حاجة إلى الهيكل الصغير والاستهلاك المنخفض للطاقة ومعدلات البيانات القابلة للتطوير من كيلوبت في الثانية إلى ميغا بت في الثانية والتكلفة المنخفضة ونشر الأجهزة البسيط وقوة المعالجة المنخفضة لعقد المستشعر اللاسلكي من خلال أدوات اتصال WBAN خفيفة الوزن وقابلة للزرع وقابلة للمشاركة. وبالتالي استخدم النظام المقترح WBAN مع IEEE 802.15.4 بالإضافة إلى تقنية استشعار الضغط التكيفي. لبناء نظام صحي يساعد الناس على الحفاظ على صحتهم دون الذهاب إلى المستشفى والحصول على طاقة أكثر كفاءة من خلال استشعار الضغط التكيفي حيث يتم الحصول على الطاقة بشكل أكثر كفاءة وبالتالي يساعد بطارية المستشعر على الاستمرار لفترة أطول ومن ثم سيكون النظام الصحي المقترح أكثر كفاءة في استخدام الطاقة وأقل استهلاكًا للطاقة وأقل تكلفة وأكثر إنتاجية.
حيث تم استخدام الأجهزة القابلة للارتداء من أجهزة الاستشعار. واستخدم في النظام المقترح سبع مستشعرات وهي مخطط كهربائية القلب ومقياس تأكسج النبض ومعدل ضربات القلب وضغط الدم ودرجة حرارة الجلد ودرجة الحرارة والرطوبة. حيث يقوم بجمع البيانات ونقلها عبر Wi-Fi إلى وحدة التحكم الدقيقة على إنترنت الأشياء. بعد ذلك تم ربطهم بمنصة Blynk التي تعرض النتائج المرجوة للفرد. باستخدام تقنية الاستشعار المضغوط التكيفي.

وتوصلت الباحثة الى تحقيق متوسط بيانات مضغوطة 10.7 بمتوسط 0.372 PRD.

وتألفت لجنة المناقشة من:

ا.د.احمد صباح عبد الامير من الجامعة التكنولوجية/قسم هندسة الحاسوب رئيسا.وا.م.د. مالك عبد الرزاق جبار من الجامعة العراقية /قسم هندسة الحاسبات عضوا.وم.د. سلمى حميدي عبد الله من الجامعة التكنولوجية/قسم هندسة الحاسوب عضوا.وا.م.د.محمد نجم عبد الله من الجامعة التكنولوجية/قسم هندسة الحاسوب عضوا ومشرفا.