Inter-Multilevel Super-Orthogonal Space–Time Coding Scheme for Reliable ZigBee-Based IoMT Communications

Ma, Shang-Chih; Alkhaleefah, Mohammad; Chang, Yang-Lang; Chuah, Joon Huang; Chang, Wen-Yen; Ku, Chiung-Shen; Wu, Meng-Che; Chang, Lena

doi:10.3390/s22072695

开放式访问第条

基于ZigBee的可靠IoMT通信的多级间超正交空时编码方案

¹

国立台北理工大学电气工程系，台北10608，台湾

²

马来西亚吉隆坡马来亚大学工程学院电气工程系，邮编：50603

^三

国立东华大学自然资源与环境研究系，台湾花莲974301

⁴

台湾新竹30078国家应用研究实验室国家空间组织

⁵

国立台湾海洋大学通信、导航与控制工程系，基隆202301，台湾

^*

信件应寄给的作者。

传感器 2022,22(7), 2695;https://doi.org/10.3390/s22072695

收到的意见：2022年3月17日/修订日期：2022年3月29日/接受日期：2022年3月30日/发布日期：2022年3月31日

（本文属于特刊高效通信系统和设备技术)

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版本注释

摘要

:

物联网（IoT）技术为医疗服务提供了一种新的模式，从而彻底改变了医疗行业。这种模式被称为医疗物联网（IoMT）。IoMT设备通常通过广泛的无线通信技术连接，如蓝牙、射频识别（RFID）、ZigBee、Wi-Fi和蜂窝网络。ZigBee协议由于其低成本、低功耗、易于实现和适当的安全级别而被认为是IoMT通信的理想协议。然而，由于多径衰落和共存无线网络的干扰，保持ZigBee的高可靠性是一项重大挑战。这增加了对更高效的信道编码方案的需求，该方案可以为基于ZigBee的IoMT通信实现更可靠的重要患者数据传输。为了满足这一需求，基于编码增益距离（CGD）准则，将多级编码和超正交空时分组码的集合划分相结合，可以实现一种新的编码方案，称为多级间超正交空-时编码（IM-SOSTC）。提出的IM-SOSTC利用了一种技术，该技术在相邻的多级编码块之间提供了层间依赖性，以促进高频谱效率，而之前由于多级外码的高编码增益而降低了频谱效率。本文通过利用准静态瑞利衰落信道的计算机仿真，比较了IM-SOSTC与其他相关方案的性能。仿真结果表明，IM-SOSTC优于其他相关编码方案，能够在保证完全分集和低复杂度的同时，在编码增益和频谱效率之间实现最佳折衷。

关键词：

信道编码;层间依赖代码;医疗物联网（IoMT）;多级编码技术;超正交时空码;ZigBee公司

1.简介

近年来，医疗物联网（IoMT）技术迅速改变了医疗服务[1]. IoMT是IoT的一个子集，它涉及通过互联网连接的医疗设备和应用程序的使用，以提供更好的医疗服务[2]. IoMT有潜力提高诊断和治疗的准确性，加强患者监测，缩短医疗服务交付时间，降低医疗成本。IoMT还可以让患者及其护理人员参与进来，并赋予他们权力，以提高自我管理的质量和效率[三].

IoMT通常由无线设备、无线传感器网络（WSN）、网关、互联网协议、云计算和分析引擎实现[4]. 在无线通信协议中，基于IEEE 802.15.4的ZigBee最近受到了广泛关注，并因其低成本和低功耗而成为最流行的基于IoMT的医疗解决方案[5,6,7,8]. ZigBee的全球标准使用ISM 2.4 GHz频带，规定速率为250 kb/s，最适合定期数据传输[9,10]. 在一些慢性病案例中，如高血压和糖尿病，IoMT传输的数据通常包含数据率相对较低的周期性信号[11]. 因此，ZigBee协议被认为是不需要高数据速率的应用程序的理想选择。

由于各种底层设备、协议和应用程序，基于WSN的IoMT具有高度异构性[12]. 因此，IoMT系统必须能够在互操作性和可靠性方面适当管理众多设备。在无线网络中传输的数据的可靠性对于任何需要确保的通信协议都是至关重要的。在医疗系统中，无处不在的IoMT设备之间通信的可靠性是一个关键因素[13]. IoMT设备缺乏可靠性可能会危及患者的生命[14]. 由于ZigBee协议在与一些其他无线通信协议（如IEEE 802.11b/g）共享的免许可2.4GHz ISM频带中运行，因此存在可能影响IEEE 802.15.4网络的可靠性和稳健性的潜在重叠或干扰[15,16,17,18,19].图1显示了使用ZigBee无线网络的远程患者监测系统，其中患者传感器通过ZigBee网络将定期数据发送到ZigBeeGateway。然后，数据通过互联网传输到医院计算机，以便医务人员监测患者的状况。

在北美，位于802.11b/g信道之间的IEEE 802.15.4或ZigBee信道受到的干扰最大，但IEEE 802.1.5.4信道15和20受到的干扰最小，如所示图2然而，由于IEEE 802.11b/g信号的带外发射，IEEE 802.15.4信道15、20、25和26可能不是完全无干扰的。

近年来，一些研究一直在进行，以缓解无线系统的共存问题，例如ZigBee和Wi-Fi信道之间的干扰和重叠。Yi等人[16]针对智能电网应用，提出了一种基于频率敏捷性的干扰避免算法，以检测干扰并在Wi-Fi干扰显著时保证ZigBee性能。Kim等人[5]开发了一种自适应算法，可以控制Wi-Fi网络中的流量，以确保ZigBee传感器经历的延迟不会超过最大允许延迟时间。另一项研究[18]提出了一种称为引导忙音（GBT）的共存解决方案，该方案通过为ZigBee预留一个频率通道，可以在Wi-Fi流量影响下为ZigBee网络提供可靠的通信。然而，所提出的GBT解决方案需要额外的功率和消除复杂性。中的工作[19]旨在设计一种新的ZigBee解码技术PolarScout，该技术将碰撞的ZigBee信号样本从Wi-Fi干扰中分离出来，从而实现直接ZigBee数据解码。然而，PolarScout对商品ZigBee设备实施了限制。

Yan等人[20]介绍了WizBee，一种使用单天线接收器的共存系统，而不改变当前的Wi-Fi和ZigBee设计。此外，提出了一种用于ZigBee信号共存的创新干扰消除方案，其中Wi-Fi解码以迭代的方式用于信道系数估计。作者使用带干扰子载波加权置信值的软Viterbi译码，实现稳健准确的Wi-Fi译码。这项工作[21]提出了一种称为DOTA的清洁板技术，以对抗交叉技术干扰（CTI）并实现ZigBee–Wi-Fi的共同传输。与只处理Wi-Fi到ZigBee干扰的现有解决方案不同，DOTA解释了CTI的真正含义，其中ZigBee和Wi-Fi相互干扰。DOTA包括两个操作：信号抛光和脉冲消歧以分解和线程信号样本以恢复受污染的ZigBee和Wi-Fi信号。Yang等人的另一项工作[22]提出了ZIMO，一种基于sink的MIMO设计，基于USRP平台，用于ZigBee和Wi-Fi的谐波共存，目的是保护ZigBee数据包免受高功率交叉技术信号的干扰。关键见解是正确利用Wi-Fi和ZigBee之间的差异带来的机会，并弥合感兴趣的数据和跨技术信号之间的差距。此外，提取Wi-Fi和ZigBee的信道系数可以改进其他共存技术。

在本研究中，引入了一种可靠的编码方案，即多级间超正交空时编码（IM-SOSTC），它允许相邻多级编码块之间的层间依赖性，以提高编码增益并保证完全分集，同时在基于ZigBee的IoMT通信的无线衰落和干扰信道中保持合理的频谱效率和解码复杂性。与之前的工作不同，本研究使用多个发射机来进一步提高频谱效率并实现完全分集。

2.相关编码方案

许多出色的编码设计都考虑了无线衰落信道中的低复杂度和传输分集。阿拉穆蒂[23]提出了一种简单的发射分集方案，利用两个发射天线和一个接收天线来提高信号质量。该方案提供了与具有一个发射天线和两个接收天线的最大比接收机组合（MRRC）相同的分集阶。尽管Alamouti的方案很简单，但与空时网格码（STTC）相比，性能仍然有所下降。

Tarokh等人[24]设计STTC以增强错误性能，提供全分集增益，并减少使用多个传输天线的无线通信信道上多径衰落的影响。然而，随着传输速率的增加，解码复杂度呈指数级增加[25]. 另一项工作[26]提出了一种简单的鲁棒空时编码方案，该方案使用级联正交空时分组码（OSTBC）和网格编码调制结构，以在衰落条件下获得鲁棒性能。然而，该方案的缺点是它没有提供尽可能高的编码增益。Jafarkhani等人[27]介绍了一类新的STTC，称为超正交空时格码（SOSTTC），它以系统的方式将集合划分（格码）和超集合OSTBC组合在一起，以提高编码增益，并提供与以前的空时格编码结构相比的完全分集。虽然SOSTTC不扩展星座信号，但它扩展了正交矩阵。

贾法尔卡尼和哈桑普尔[28]为四个传输天线引入了新的码，即超准正交空时格码，它结合了集合划分和超准正交时空分组码[29]以提高编码增益并提供完全分集。作者还提出了非全速率码，与全速率码相比，该码具有更高的编码增益。一项研究[30]根据信道相位反馈和标准多网格编码调制（M-TCM）外码与内码的级联，提出了一类用于闭环传输系统的低复杂度空时网格码（STTC），称为同相STTC（CPSTTC）。然而，对于大型天线阵列来说，这种方案需要巨大的开销。

在[31]将多信道均衡器和正交频分复用（OFDM）应用于空时域超正交分组码（SOBC），以控制衰落信道频率选择性引起的信号干扰的影响。作者考虑了两种形式的SOBC：超正交空时网格编码OFDM和超正交空频网格编码OFDM。此外，还介绍了两种状态和四种状态编码方案的新解码网格。仿真结果表明，在各种信道延迟扩展下，超正交空频网格编码OFDM方案在编码增益方面超过了超正交空时网格编码OFDM方案。然而，错误性能仍然可以改进。

多级编码（MLC）技术是构造具有较大编码增益的编码方案的有力方法[32,33]. 以前的许多研究都应用了空时分组码（STBC）和多级码的级联，以获得编码增益和完全分集的优点[27,34,35,36]. 然而，当多级码方案利用超正交码（SOC）的集合划分时，无法实现完全分集，这影响了基于ZigBee的IoMT通信的可靠性。在这项工作中，提出了一种新的技术，称为多级依赖。该技术在相邻多级编码块之间提供了层间依赖性，以提供完全分集并提高编码增益，同时为基于ZigBee的IoMT通信保持合理的频谱效率和解码复杂性。

3.建议方案

在本节中，将介绍所建议系统的总体设计，并讨论超正交码的集合划分。通过实例证明了该方案的优越性。图3显示了系统模型的总体流程图。在多级编码器中，每个编码块都有

2 米 + 1

行和n个柱。米表示每个二维符号的位数。这个n个列已映射到n个传输矩阵。在译码器中，采用平方欧氏距离作为译码度量，采用多级译码器。

从阿拉穆提出发

2 \times 2

STBC，一类用于两个传输天线的参数化正交传输矩阵[27]定义如下：

T型 (α, β; θ) = (\begin{matrix} α \cdot {e（电子）}^{j个 θ} & β \\ - β^{*} \cdot {e（电子）}^{j个 θ} & α^{*} \end{matrix}) .

(1)

哪里

α

和

β

是M（M）-ary星座符号和

θ

是旋转角度。在第一个时间段内，编码器发送

α \cdot {e（电子）}^{j个 θ}

来自天线1和

β

来自天线2。在第二个时间段内，编码器发送

- β^{*} \cdot {e（电子）}^{j个 θ}

从天线1和

α^{*}

来自天线2。

许多正交时空块码（OSTBC），表示为

{W公司}^{(1)} (θ) = \{T型 (α, β; θ)\},

可以使用不同的参数值构建

θ .

这些码的并集被称为超正交码（SOC）[37]. SOSTTC是通过将外部网格代码与内部超正交代码串联而设计的[38]. 使用超正交码的优点是它扩展了可用正交矩阵的数量[27,39]. SOSTTC的网格采用集合划分规则设计，以最大化CGD[40]，其中两个不同传输矩阵之间的CGD $T型$ 和 ${T型}^{'}$ 定义为：

d日 (T型, {T型}^{'}) = det（探测） [(T型 - {T型}^{'}) {(T型 - {T型}^{'})}^{H（H）}] .

(2)

其中上标H（H）表示任何矩阵的转置共轭。

例子 1

考虑BPSK信号星座。让：

\begin{matrix} {W公司}^{(1)} (0) = \{(\begin{matrix} + 1 & + 1 \\ - 1 & + 1 \end{matrix}), (\begin{matrix} - 1 & - 1 \\ + 1 & - 1 \end{matrix}), (\begin{matrix} - 1 & + 1 \\ - 1 & - 1 \end{matrix}), (\begin{matrix} + 1 & - 1 \\ + 1 & + 1 \end{matrix})\} \end{matrix}

和

\begin{matrix} {W公司}^{(1)} (π) = \{(\begin{matrix} - 1 & + 1 \\ + 1 & + 1 \end{matrix}), (\begin{matrix} + 1 & - 1 \\ - 1 & - 1 \end{matrix}), (\begin{matrix} + 1 & + 1 \\ + 1 & - 1 \end{matrix}), (\begin{matrix} - 1 & - 1 \\ - 1 & + 1 \end{matrix})\} \end{matrix}

用参数表示两个不同的OSTBC

θ = 0

和

π,

分别是。让

{W公司}^{(0)}

表示的并集

{W公司}^{(1)} (0)

和

{W公司}^{(1)} (π) .

三级分割链

P（P） (三) = {W公司}^{(0)} / {W公司}^{(1)} / {W公司}^{(2)}

可以按照图4.让组内编码获得的距离

{W公司}^{(对)},_{} 对 = 0, 1, 2

识别为：

Δ^{(对)} = 最小值 \{d日 (T型, {T型}^{'}) |_{} T型, {T型}^{'} \in {W公司}^{(对)},_{} T型 \neq {T型}^{'}_{}\} .

(3)

它可以根据(2)和(三)那个

Δ^{(0)}, Δ^{(1)},

和

Δ^{(2)}

分别为0、16和64。注意超正交码中的两个不同的传输矩阵

{W公司}^{(0)}

可能不是正交的。因此，在

{W公司}^{(0)}

.

2/3速率卷积码编码器的两状态网格图如所示图5两个消息比特被编码成三个编码比特，然后根据划分链将其映射到一个传输矩阵上

P（P） (三)

由于每个传输矩阵在两个时间段内包含两个BPSK符号，因此平均频谱效率为1比特/秒/赫兹。

在设计SOSTTC时，OSTBC中的传输矩阵，

{W公司}^{(1)} (0)

或

{W公司}^{(1)} (π)

，分配给从网格中的状态发散的分支。因此，网格中的任何一对编码路径都可以实现完全分集，因为它们来自相同的正交码。由于超正交码的集内CGD为0，因此当传统的MLC方案利用SOC的集划分时，无法实现完全分集。根据[24]该体系结构的目标是最大化CGD，并在所有不同的码字对上实现完全多样性。

在本研究中，我们引入了一种新的编码方案，称为多级间超正交空时编码（IM-SOSTC），该编码方案提供了相邻多级编码块之间的级间依赖性，从而保证了完全分集。该编码方案是由[41]. 在本节中，通过实例解释了所提出的方案，然后提供了一般的设计规则。

例子 2.

考虑三级分割链

P（P） (三)

如实施例1所示，多级超正交时空码（IM-SOSTC-1）的编码如所示图6.

让

S公司 (t吨) = (\begin{matrix} 秒_{1}^{(0)} (t吨) & 秒_{2}^{(0)} (t吨) \\ 秒_{1}^{(1)} (t吨) & 秒_{2}^{(1)} (t吨) \\ 秒_{1}^{(2)} (t吨) & 秒_{2}^{(2)} (t吨) \end{matrix})

表示为t吨第个时间段，其中

秒_{1}^{(0)} (t吨)

和

秒_{2}^{(0)} (t吨)

在上一个时间段确定

秒_{1}^{(1)} (t吨), 秒_{2}^{(1)} (t吨),

秒_{1}^{(2)} (t吨)

、和

秒_{2}^{(2)} (t吨)

在当前时间段中确定。的编码t吨第个时间段包括两个连续的编码块，由

(S公司 (t吨)

和

S公司 (t吨 + 1)) .

在第一级编码期间，

(秒_{1}^{(1)} (t吨), 秒_{2}^{(1)} (t吨), 秒_{1}^{(0)} (t吨 + 1), 秒_{2}^{(0)} (t吨 + 1))

是（4,2）二进制线性码的码字

{\bar{C类}}^{(1, 0)}

因此，

{\bar{C类}}^{(1, 0)}

是由

{\hat{C类}}^{(1)} \oplus {C类}^{(1)}

和

{C类}^{(0)}

和的生成器矩阵

{\bar{C类}}^{(1, 0)}

是

[\begin{matrix} {\hat{G公司}}^{(1)} & {G公司}^{(0)} \\ {G公司}^{(1)} & 0 \end{matrix}] = [\begin{matrix} 01 & 11 \\ 11 & 00 \end{matrix}],

哪里

{G公司}^{(1)}

是（2，1，2）重复码的生成矩阵

{C类}^{(1)},

[\begin{matrix} {\hat{G公司}}^{(1)} \\ {G公司}^{(1)} \end{matrix}]

是（2，2，1）代码的生成器矩阵

{\hat{C类}}^{(1)} \oplus {C类}^{(1)},

和

{G公司}^{(0)}

是（2，1，2）重复码的生成矩阵

{C类}^{(0)}

。在第二级编码期间，

(秒_{1}^{(2)} (t吨), 秒_{2}^{(2)} (t吨))

是（2，2，1）通用代码的码字

{C类}^{(2)} .

对于

我 = 1, 2,

列向量

{(秒_{我}^{(0)} {(t吨)}_{} 秒_{我}^{(1)} {(t吨)}_{} 秒_{我}^{(2)} (t吨))}^{T型}

映射到传输矩阵

{T型}_{我} (α, β; θ) .

四个消息位

{u个}_{1} (t吨),

{u个}_{2} (t吨), {u个}_{三} (t吨), {u个}_{4} (t吨)

编码为两个传输矩阵，其中包含用于t吨第个时间段。因此，平均频谱效率为1比特/秒/赫兹。

现在，计算IM-SOSTC-1的最小CGD。让

({u个}_{1} (t吨), {u个}_{2} (t吨), {u个}_{三} (t吨), {u个}_{4} (t吨))

和

({u个}_{1}^{'} (t吨), {u个}_{2}^{'} (t吨), {u个}_{三}^{'} (t吨), {u个}_{4}^{'} (t吨))

表示不同的消息块并让

(S公司 (t吨), S公司 (t吨 + 1))

和

({S公司}^{'} (t吨), {S公司}^{'} (t吨 + 1))

表示相应的编码块。请注意

{W公司}^{(0)}, {W公司}^{(1)},

和

{W公司}^{(2)}

可以计算为：

det（探测） (\begin{matrix} 4 & - 4 \\ - 4 & 4 \end{matrix}) = 0,_{} 检测 (\begin{matrix} 4 & 0 \\ 0 & 4 \end{matrix}) = 16,

和

det（探测） (\begin{matrix} 8 & 0 \\ 0 & 8 \end{matrix}) = 64,

分别是。

考虑以下内容：

1: 什么时候？ ${u个}_{1} (t吨) \neq {u个}_{1}^{'} (t吨),$ 从生成矩阵可以看出 ${\bar{C类}}^{(1, 0)}$ 那个 $S公司 (t吨) \neq {S公司}^{'} (t吨)$ 和 $S公司 (t吨 + 1) \neq {S公司}^{'} (t吨 + 1) .$ 由于最小汉明距离 ${\hat{C类}}^{(1)} \oplus {C类}^{(1)}$ 和 ${C类}^{(0)}$ 分别为1和2，表示之间的最小编码增益距离 $(S公司 (t吨), S公司 (t吨 + 1))$ 和 $({S公司}^{'} (t吨), {S公司}^{'} (t吨 + 1))$ 可以计算为： $det（探测） \{_{} (\begin{matrix} 4 & 0 \\ 0 & 4 \end{matrix}) + (\begin{matrix} 4 & - 4 \\ - 4 & 4 \end{matrix}) (\begin{matrix} 4 & - 4 \\ - 4 & 4 \end{matrix})_{}\} = 80 .$
2.: 什么时候？ ${u个}_{1} (t吨) = {u个}_{1}^{'} (t吨)$ 和 ${u个}_{2} (t吨) \neq {u个}_{2}^{'} (t吨),$ 然后 $S公司 (t吨) \neq {S公司}^{'} (t吨) .$ 由于最小汉明距离 ${C类}^{(1)}$ 为2，最小CGD介于 $S公司 (t吨)$ 和 ${S公司}^{'} (t吨)$ 计算如下：
$det（探测） \{_{} (\begin{matrix} 4 & 0 \\ 0 & 4 \end{matrix}) + (\begin{matrix} 4 & 0 \\ 0 & 4 \end{matrix})_{}\} = 64$ .
三。: 什么时候？ $({u个}_{1} (t吨), {u个}_{2} (t吨)) = ({u个}_{1}^{'} (t吨), {u个}_{2}^{'} (t吨))$ 和 $({u个}_{三} (t吨), {u个}_{4} (t吨)) \neq ({u个}_{三}^{'} (t吨),$ ${u个}_{4}^{'} (t吨))$ ，然后 $S公司 (t吨) \neq {S公司}^{'} (t吨) .$ 由于最小汉明距离 ${C类}^{(2)}$ 为1，最小CGD介于 $S公司 (t吨)$ 和 ${S公司}^{'} (t吨)$ 计算为： $det（探测） \{_{} (\begin{matrix} 8 & 0 \\ 0 & 8 \end{matrix})_{}\} = 64 .$

根据上述条件，IM-SOSTC-1的最小CGD为64。简单的两国格

{\bar{C类}}^{(1, 0)}

如所示图7，它结合了两个部分格架

{\hat{C类}}^{(1)} \oplus {C类}^{(1)}

和

{C类}^{(0)}

.

现在，描述了IM-SOSTC的系统设计方法。让

{W公司}^{(1)} = {W公司}^{(1)} (0) = \{T型 (α, β; 0)\},

哪里

α

和

β

是M（M）-ary星座符号。如果

M（M） = 2^{米},

a 2米-水平分割链

{W公司}^{(1)} / {W公司}^{(2)} / \dots / {W公司}^{(2 米)}

可以根据[27]. 通过让超正交码

{W公司}^{(0)}

表示的联合

{W公司}^{(1)} (0)

和

{W公司}^{(1)} (θ),

a（2）米+1） -级分区链

P（P） (2 米 + 1) = {W公司}^{(0)} / {W公司}^{(1)} / {W公司}^{(2)} / \dots / {W公司}^{(2 米)}

可以构建。编码配置如所示图8。为t吨第个时间段由表示

S公司 (t吨) = (\begin{matrix} 秒_{1}^{(0)} (t吨) & \dots & 秒_{n个}^{(0)} (t吨) \\ ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ 秒_{1}^{(2 米)} (t吨) & \dots & 秒_{n个}^{(2 米)} (t吨) \end{matrix}),

哪里

秒_{1}^{(0)} (t吨), \dots, 秒_{n个}^{(0)} (t吨)

是在前一个时间段确定的。在第一级编码期间，

(秒_{1}^{(1)} (t吨), \dots, 秒_{n个}^{(1)} (t吨), 秒_{1}^{(0)} (t吨 + 1), \dots, 秒_{n个}^{(0)} (t吨 + 1))

是的密码

{\bar{C类}}^{(1, 0)}

长度为2n个，它结合了

{\hat{C类}}^{(1)} \oplus {C类}^{(1)}

和

{C类}^{(0)}

.

的生成器矩阵

{\bar{C类}}^{(1, 0)}

表示为：

[\begin{matrix} {\hat{G公司}}^{(1)} & {G公司}^{(0)} \\ {G公司}^{(1)} & 0 \end{matrix}] .

在对编码的第个级别，

对 = 2, 三, \dots, 2 米,

(秒_{1}^{(对)}, 秒_{2}^{(对)}, \dots, 秒_{n个}^{(对)})

被设计为

(n个, {k个}^{(对)}, {d日}^{(对)})

二进制分组码

{C类}^{(对)}

长度的n个带尺寸

{k个}^{(对)}

和最小汉明距离

{d日}^{(对)}

。对于

我 = 1, 2, \dots, n个,

列向量

{(秒_{我}^{(0)} (t吨) \dots 秒_{我}^{(2 米)} (t吨))}^{T型}

映射到传输矩阵

{T型}_{我} (α, β; θ)

根据分割链

P（P） (2 米 + 1) .

4.结果和绩效评估

与其他相关的低复杂度正交和超正交方案设计相比，两态IM-SOSTC-4的误帧率（FER）性能的仿真结果在图10在所有的仿真中，考虑了准静态瑞利衰落信道中的两个发射天线和一个接收天线。此外，每个段由每个传输天线中的128个符号组成。还假设路径增益在一个长度范围内是恒定的n个从一帧到另一帧都不同。模拟使用C语言进行。发件人图10可以注意到，IM-SOSTC-4在编码增益方面优于其他相关方案。这种编码增益的实现是合理的，因为IM-SOSTC-4的最小CGD是64，与其他方案的CGD相比被认为是高的。通常，低速率码的编码增益距离很高，因此，在编码增益和码率之间存在权衡。此外，超正交码[27,28,31]性能优于来自[23,24,26,30]，可以从中观察到图10.

值得一提的是，IM-SOSTC不仅超越了其他STBC，也超越了STTC。此外，所提出的IM-SOSTC的译码复杂度较低，因为它采用了次优多级译码器和平方欧氏距离，该距离被用作维特比软译码算法中的度量，该算法是在分量码的网格上计算的。表1显示了主要仿真参数。

表2显示了与其他编码方案相比，IM-SOSTC-4相对于流行的Alamouti方案的编码增益改进。请注意，通过增加更多的层间依赖性，可以进一步提高频谱效率。例如，在IM-SOSTC-4中，我们可以形成

{\tilde{C类}}^{(三)}

和

{\tilde{C类}}^{(2)},

表示为

{\bar{C类}}^{(三, 2)},

使用方形结构，其中

{\tilde{C类}}^{(对)} = {\hat{C类}}^{(对)} \oplus {C类}^{(对)},_{} 对 = 2, 三 .

的生成器矩阵

{\bar{C类}}^{(三, 2)}

是

[\begin{matrix} {\hat{G公司}}^{(三)} & {\hat{G公司}}^{(2)} \\ 0 & {G公司}^{(2)} \\ {G公司}^{(三)} & 0 \end{matrix}],

哪里

{G公司}^{(对)}

和

{\hat{G公司}}^{(对)}

是的生成矩阵

{C类}^{(对)}

和

{\hat{C类}}^{(对)},

分别是。层间依赖提供了一个额外的消息位。通过重复类似的概念

{\bar{C类}}^{(三, 2)}

和

{\bar{C类}}^{(1, 0)}

生成复合代码

{\bar{C类}}^{(三, 2, 1, 0)}

.生成器矩阵和

{\bar{C类}}^{(三, 2, 1, 0)}

如所示图11和图12分别为。然后可以计算出

Ω ({\bar{C类}}^{(三, 2, 1, 0)}, {C类}^{(4)}; P（P） (5))

仍然是64，而频谱效率可以提高到1.75比特/秒/赫兹。

此外

{\bar{C类}}^{(1, 0)}

在IM-SOSTC-4中是27，其中网格复杂性是指24次添加和3次比较，如所示图9.

{C类}^{(2)}

和

{C类}^{(三)}

在IM-SOSTC-4中是（4，3，2）代码。在图13，添加的数量为12，比较的数量为5。因此，网格的复杂性

{C类}^{(2)}

和

{C类}^{(三)}

17岁。此外

{C类}^{(4)}

IM-SOSTC-4中为12，其中添加数为8，比较数为4，如所示图14因此，网格总复杂度为73。然而，由于每个编码块包含八个QPSK信号，因此总网格复杂度可以标准化并除以八；因此，每个二维信号的平均网格复杂度仅为73/8=9.125个操作。

5.结论

本文提出了一种新颖的低成本编码结构，即多级间超正交空时编码（IM-SOSTC）。这种灵活的编码设计允许相邻多级编码块之间的层间依赖性，以提高编码增益并保证完全分集，同时在无线衰落和干扰信道中保持合理的频谱效率。因此，提出的IM-SOSTC可以满足基于ZigBee的IoMT通信的可靠性要求，同时实现低复杂性。将IM-SOSTC与其他相关方案（STTC、Robust STCS、SOSTTC、SQOSTTC、低复杂度STTC和Alamouti上的SOSFTC OFDM）进行了比较，IM-SOSSC显示出显著的高编码增益，达到3.97dB，而其他方案在FEP为

10^{- 2}

分别为。此外，每个二维信号的平均网格复杂度仅为9.125次操作。可以通过增加级别间依赖的数量来提高数据速率。然而，层间依赖量的增加会影响编码增益和可靠性。未来的工作将侧重于研究给定编码增益距离（CGD）下的最大频谱效率，并分析复杂性和可靠性之间的权衡。

作者贡献

概念化，S.-C.M.和Y.-L.C。；形式分析，J.H.C。；调查、文学硕士和法律硕士。；方法论，S.-C.M.和Y.-L.C。；软件，C.-S.K。；监督、S.-C.M.和W.-Y.C。；验证，M.A.和M.-C.W。；书面初稿，文学硕士。；所有作者均已阅读并同意手稿的出版版本。

基金

本研究由台湾科技部资助，批准号：MOST 110-2622-E-027-025、110-2119-M-027-001、110-2221-E-027-101、109-2116-M-027-04；和国家空间组织，批准号NSPO-S-110244；国家减灾科技中心，批准号NCDR-S-110096。

机构审查委员会声明

不适用。

知情同意书

不适用。

数据可用性声明

不适用。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

工具书类

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图1。使用ZigBee无线网络进行患者监测。

图2。(一)IEEE 802.15.4信道和(b)北美IEEE 802.11b/g非重叠信道。

图2。(一)IEEE 802.15.4信道和(b)北美的IEEE 802.11b/g非重叠信道。

图3。系统流程图。

图4。例1中的三级分割链。

图5。示例1中的两国格架。

图6。IM-SOSTC-1的编码。

图7。The trellis of

{\bar{C类}}^{(1, 0)}

IM-SOSTC-1中。

图7。The trellis of

{\bar{C类}}^{(1, 0)}

IM-SOSTC-1中。

图8。IM-SOSTC的编码配置。

图9。The trellis of

{\bar{C类}}^{(1, 0)}

IM-SOSTC-4中。

图9。The trellis of

{\bar{C类}}^{(1, 0)}

在IM-SOSTC-4中。

图10。两态IM-SOSTC-4与使用QPSK星座的其他两态编码方案的仿真结果。

图10。两状态IM-SOSTC-4与使用QPSK星座的其他两状态编码方案的仿真结果。

图11。的生成器矩阵

{\bar{C类}}^{(三, 2, 1, 0)}

.

图11。的生成器矩阵

{\bar{C类}}^{(三, 2, 1, 0)}

.

图12。The trellis of

{\bar{C类}}^{(三, 2, 1, 0)}

.

图12。The trellis of

{\bar{C类}}^{(三, 2, 1, 0)}

.

图13。The trellis of

{C类}^{(2)}

和

{C类}^{(三)}

IM-SOSTC-4中的，（4，3，2）。

图13。The trellis of

{C类}^{(2)}

和

{C类}^{(三)}

IM-SOSTC-4中的，（4，3，2）。

图14。The trellis of

{C类}^{(4)}

IM-SOSTC-4中的，（4，4，1）。

图14。格子

{C类}^{(4)}

IM-SOSTC-4中的，（4，4，1）。

表1。仿真参数概要。

参数	配置
帧长度	128个符号
国家	2
调制器	QPSK公司
MIMO天线数量	$2 \times 1$
通道	准静态瑞利衰落

表2。编码增益优于Alamouti。

方案/FEP	$10^{- 1}$	$10^{- 2}$
STTC公司[24]	0.56分贝	0.56分贝
稳健的STCS[26]	1.16分贝	1.16分贝
SOSTTC公司[27]	1.52分贝	2.73分贝
SQOSTTC公司[28]	1.52分贝	1.82分贝
低复杂性STTC[30]	1.97分贝	3.29分贝
SOSFTC OFDM系统[31]	2.28分贝	3.67分贝
IM-SOSTC-4型	2.58分贝	3.97分贝

出版商备注：MDPI对公布的地图和机构关联中的管辖权主张保持中立。

分享和引用

MDPI和ACS样式

马，S.-C。；Alkhaleefah，M。；Chang，Y.-L。；Chuah，J.H。；Chang，W.-Y。；Ku，C.-S。；吴先生。；Chang，L。用于可靠的基于ZigBee的IoMT通信的多级超正交空时编码方案。传感器 2022,22, 2695.https://doi.org/10.3390/s22072695

AMA风格

Ma S-C、Alkhaleefah M、Chang Y-L、Chuah JH、Chang W-Y、Ku C-S、Wu M-C、Chang L。用于可靠的基于ZigBee的IoMT通信的多级超正交空时编码方案。传感器. 2022; 22(7):2695.https://doi.org/10.3390/s22072695

芝加哥/图拉宾风格

马、尚池、穆罕默德·阿尔哈利法、杨朗昌、朱黄蔡、张文彦、顾清深、吴梦切、，和Lena Chang。2022.“基于ZigBee的可靠IoMT通信的多级间超正交空时编码方案”传感器22，第7期：2695。https://doi.org/10.3390/s22072695

请注意，从2016年第一期开始，该杂志使用文章编号而不是页码。查看更多详细信息在这里.

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基于ZigBee的可靠IoMT通信的多级间超正交空时编码方案

摘要

1.简介

2.相关编码方案

3.建议方案

4.结果和绩效评估

5.结论

作者贡献

基金

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